Kiro にオープンウェイトモデルが登場: より多くの選択肢、より高速、より低コスト

本記事は「Open weight models are here: more choice, more speed, less cost」を翻訳したものです。

当初から、私たちは Kiro を最高の AI コーディング体験を提供できるように構築してきました。それは、現在の最先端コーディングモデルを搭載し、高品質な出力を中心にすべてを構築することを意味していました。6 ヶ月前、私たちは Auto を導入しました。これは、フロンティアモデルと特化型モデルを組み合わせ、インテント検出、キャッシング、その他の最適化技術を重ねることで、パフォーマンス、効率性、出力品質に優れたバランスを提供するエージェントモードです。本日、Kiro にオープンウェイトモデルを追加し、IDE と CLI の両方で利用可能になりました。

速度、品質、コスト効率の優れた組み合わせ

私たちはオープンウェイト分野を注意深く見守ってきましたが、その進歩は目覚ましいものがあります。1 年前であればプロプライエタリなオプションに大きく遅れをとっていたであろうモデルが、今では多くの開発タスクにおいて真に競争力のある結果を提供しています。高速で、コスト効率が良く、そして改善を続けています。多くの方々がこれらのモデルを独自に試し、直接サポートするよう私たちに要望を寄せてくださいました。その声をお聞きしました。

オープンウェイトモデルは、作業方法においてより多くの選択肢を提供します。すべてのタスクが最も重いモデルを必要とするわけではありません。クイックイテレーション、ボイラープレート生成、単純なリファクタリングには、生の推論能力よりも速度と低コストが必要です。他のタスクは、強力なエージェント機能や特化した言語サポートを必要とします。さまざまなモデルを持つことで、仕事に合わせてツールを選択できます。

モデル

本日から利用可能になるモデルと、それぞれが優れている分野をご紹介します。

DeepSeek v3.2 (0.25x クレジット) — スパース Mixture-of-Experts アーキテクチャに基づいて構築された DeepSeek v3.2 は、タスクごとに必要なパラメータのみをアクティブ化します。エマルチステップのツール呼び出し、長いセッション全体での状態維持、複雑な推論チェーンなど、エージェントワークフローに優れています。初期コード生成には優れていますが、複雑なデバッグやコードレビューの品質には課題がある場合があります。エージェントを構築している場合や、複雑なデバッグセッションに取り組んでいる場合は、これが強力な選択肢です。

MiniMax 2.1 (0.15x クレジット) — このモデルは多言語プログラミングで際立っています。Rust、Java、Go、C++、Kotlin、TypeScript、JavaScript などで優れた結果を提供します。また、Web、Android、iOS の UI 生成機能も特に優れています。開発者は、フロンティアモデルと比較して複雑なリファクタリングタスクに苦労する可能性があることに気づいています。チームが複数の言語で作業している場合や、フロントエンド開発が多い場合は、MiniMax 2.1 を試す価値があります。

Qwen3 Coder Next (0.05x クレジット) — トークンあたりわずか 3B パラメータをアクティブ化する 80B スパース MoE モデルである Qwen3 Coder Next は、コーディングエージェント向けに特別に構築されています。SWE-Bench Verified で 70% 以上のスコアを獲得し、256K コンテキストをサポートし、エラー検出、リカバリ、ツール呼び出しにおいて強力な機能を持っています。コミュニティは、より一貫した結果を得るために慎重な設定が必要な互換性と統合の課題をいくつか指摘しています。長いエージェントコーディングセッションを確実に処理する効率的なモデルが必要な場合、特に CLI では、Qwen3 を試してみてください。

IDE と CLI で試してみてください

すべてのモデルは、IDE モデルセレクターと Kiro CLI で実験的サポートとして現在利用可能で、Google、GitHub、AWS BuilderID でログインする無料ユーザーと有料ユーザーの両方が利用できます。推論は AWS US East (N. Virginia) リージョンで実行されます。モデルを切り替えたり、Auto と組み合わせたり、特定のプロジェクトタイプのデフォルトを設定したりできます。いつものように、実験してこれらがどのように機能しているかお知らせください。どのモデルが共感を呼び、どのようなギャップが残っているかに細心の注意を払っています。次にサポートしてほしいモデルがある場合は、お知らせください。