ANALYTICS
リリース分析
AIモデルの公開実績とリリース周期から、市場の変化を可視化します。
2026年8月9日 時点 · データ更新: 6時間ごと
RELEASE DENSITY
リリース密度
四半期ごとの開発元別公開数と、リリース頻度の推移。
母集団: バリアントを含む全公開モデル · 2026-08-09 時点 · 出典: AGI Radar追跡データ
OVERVIEW
追跡データの全体像
追跡対象のファミリー、リリース、シグナルの規模。
追跡ファミリー数
12
累計リリース
99
累計シグナル
1,177
2026年のリリース
50
母集団: AGI Radar追跡対象モデル · 2026-08-09 時点 · 実データのみ集計
CUMULATIVE RELEASES
累積リリース曲線
累積公開数の比較。継続的なモデル投入ペースを示します。
母集団: バリアントを含む全公開モデル · 2026-08-09 時点 · 出典: AGI Radar追跡データ
RELEASE INTERVALS
世代更新のペース
モデルファミリーごとの更新周期と、直近1年で開発ペースが加速・減速しているかを比較します。
| ファミリー | 世代数 | 平均間隔 | 最短〜最長 | 直近1年のペース変化 |
|---|---|---|---|---|
 Qwen Alibaba | 6 | 109.6日 | 45日–294日 | +5.9日 |
 Claude Anthropic | 9 | 103.4日 | 13日–245日 | -41.8日 |
  Composer Cursor | 1 | — | — | — |
 DeepSeek DeepSeek | 4 | 153日 | 7日–245日 | ±0日 |
 Gemini | 5 | 110日 | 63日–224日 | ±0日 |
Gemini Flash | 5 | 99.8日 | 63日–183日 | ±0日 |
Gemini Pro | 5 | 201.5日 | 71日–331日 | +129.5日 |
 Gemma | 4 | 256.3日 | 127日–386日 | +129.7日 |
 Meta Meta | 7 | 128.5日 | 64日–275日 | — |
Muse Spark Meta | 3 | 60日 | 28日–92日 | ±0日 |
  Kimi Moonshot AI | 5 | 92.5日 | 34日–200日 | ±0日 |
  GPT OpenAI | 11 | 121.3日 | 9日–351日 | -65.3日 |
  Grok SpaceXAI | 5 | 126.5日 | 30日–265日 | -5.2日 |
  GLM Z.ai | 6 | 65.2日 | 51日–83日 | ±0日 |
Qwen
Alibaba
世代数 6
平均間隔
109.6日
直近1年のペース変化
+5.9日
45日–294日
Claude
Anthropic
世代数 9
平均間隔
103.4日
直近1年のペース変化
-41.8日
13日–245日
Composer
Cursor
世代数 1
平均間隔
—
直近1年のペース変化
—
DeepSeek
DeepSeek
世代数 4
平均間隔
153日
直近1年のペース変化
±0日
7日–245日
Gemini
世代数 5
平均間隔
110日
直近1年のペース変化
±0日
63日–224日
Gemini Flash
世代数 5
平均間隔
99.8日
直近1年のペース変化
±0日
63日–183日
Gemini Pro
世代数 5
平均間隔
201.5日
直近1年のペース変化
+129.5日
71日–331日
Gemma
世代数 4
平均間隔
256.3日
直近1年のペース変化
+129.7日
127日–386日
Meta
Meta
世代数 7
平均間隔
128.5日
直近1年のペース変化
—
64日–275日
Muse Spark
Meta
世代数 3
平均間隔
60日
直近1年のペース変化
±0日
28日–92日
Kimi
Moonshot AI
世代数 5
平均間隔
92.5日
直近1年のペース変化
±0日
34日–200日
GPT
OpenAI
世代数 11
平均間隔
121.3日
直近1年のペース変化
-65.3日
9日–351日
Grok
SpaceXAI
世代数 5
平均間隔
126.5日
直近1年のペース変化
-5.2日
30日–265日
GLM
Z.ai
世代数 6
平均間隔
65.2日
直近1年のペース変化
±0日
51日–83日
母集団: 世代交代リリースのみ・派生/サイズ違いモデルは除外 · 直近1年＝終端日が過去365日内の間隔 · 2026-08-09 時点 · 出典: AGI Radar追跡データ
RELEASE TIMING
発表が集中する曜日と月
過去のモデル公開日を曜日・月別に集計し、週前半への集中など発表タイミングの偏りを可視化します。
母集団: バリアントを含む全公開モデル · 2026-08-09 時点 · 出典: AGI Radar追跡データ
CALIBRATION
先読みの実績
対象3件リリース何日前に予測が正解（予測範囲）に収束したか、過去の履歴から確定リードタイムと的中率を検証します。
中央値
18日
捕捉2件 · 未捕捉1件 · 復元除外0件
Kimi K333日前Claude Opus 53日前Muse Spark 1.2捕捉なしリリース7日前
50%
n=2 · 履歴不足で1件除外
リリース30日前
50%
n=2 · 履歴不足で1件除外
青＝7日前時点の実測的中率 · 点線＝帯の中央値
母集団: 予測履歴のある世代交代リリース · 2026-08-09 時点 · 各リリースの履歴は直前の確定・ロールオーバー以降に限定 · 的中＝予測ウィンドウ内に実リリース日が収まること · 捕捉＝予測ウィンドウから以降外れなかった初日（履歴復元不能事例は除外）
SPEC EVOLUTION
スペック・エクスプローラ
主要モデルのコンテキスト長と入力価格を、開発元や公開時期を切り替えながら比較します。
青線＝その時点までの最高水準
母集団: スペック値を取得できたモデル · 2026-08-09 時点 · 出典: OpenRouter経由の実測値
METHODOLOGY
方法論
集計と予測で使う用語、データの範囲、読み方をまとめます。
- 世代交代リリース（内部名: 世代launch）
- 同じファミリーで、世代交代として周期を更新する主モデルの公開です。同日公開のtierやサイズ違いは含めません。
- バリアント
- 同じ世代のtier、サイズ、用途別モデルです。リリース総数には含め、周期計算からは除外します。
- シグナルと信頼スコア
- 公式発表、モデルID、関係者の示唆などを追跡します。情報源の評価は、公式性と過去の実績にもとづく0–10です。
- 確信度
- 予測ウィンドウ内に正式リリースされる主観確率です。過去周期を初期値にし、確認できたシグナルで更新します。保証ではありません。
- 捕捉と復元
- 予測ウィンドウ内に実リリース日が含まれ、以降外れなかった状態を「捕捉」と呼びます。過去の変更履歴から予測状態を再構成できない事例は「復元除外」として扱います。
- データ範囲と更新
- 公開履歴は2023-02-24〜2026-08-06を収録し、日次収集と公式発表の確認に応じて更新します。
- 免責
- 予測は公開情報にもとづく見立てです。開発元の計画は予告なく変わるため、判断には公式発表と原典を確認してください。