Namazu（ナマズ）は、Sakana AIが海外製のオープンウェイトモデルに事後学習を施し、日本での利用に合わせて調整したLLMのシリーズです。2026年3月24日にα版の3モデルとチャットサービス「Sakana Chat」が公開され、8月3日にはベースモデルを入れ替えた現行版がAPI「Sakana Namazu」として提供されました。この記事では、2026年9月30日時点の公式情報をもとに、2つの世代の違い、公表された評価値の読み方、Sakana Chatの利用条件を整理します。
まとめ｜Namazuの現在地と使い分けの結論（2026年9月時点）
現在のNamazuは、α版の3モデル構成ではありません。Moonshot AIのKimi K2.6を単一のベースとする現行版に置き換わり、Sakana ChatとAPIの両方でこの世代のNamazuが提供されています。
- α版（2026年3月）はDeepSeek-V3.1-Terminus・Llama 3.1 405B・gpt-oss-120bをベースにした試作の3モデルで、DeepSeek版では、独自評価で政治・歴史・外交の質問への回答拒否が72%からほぼ0%に下がったと公表された
- 現行版（2026年8月〜）はKimi K2.6ベースで、中立性の社内指標FairPoliticsQAが34.10%から56.30%（22.20ポイント増）に上がったとされる
- α版で予告された技術レポートとモデルウェイトは、2026年9月30日時点で公開が確認できない。評価値はすべてSakana AI自身の評価環境の数字である
- Sakana Chatは無料で、登録なしでもNamazuに質問できる。ただし個人情報の入力は規約で禁止され、入力は初期設定で学習に使われる
日本語の調べものや文書の下書きを試すならSakana Chat、業務システムに組み込むならAPIという分け方になります。どちらも、公表ベンチマークより自社の実データで確かめてから採用を決めてください。以下、世代の違いから順に説明します。
α版と現行版の違い｜3モデル構成からKimi K2.6単一ベースへ
「Namazu」という名前は、2026年3月と8月以降で中身が違います。検索でヒットする記事の多くは3月の発表を扱っているため、どちらの世代の話かを先に確かめる必要があります。
| 項目 | α版 | 現行版 |
|---|---|---|
| 公開日 | 2026年3月24日 | 2026年8月3日（API） |
| ベースモデル | DeepSeek-V3.1-Terminus／Llama 3.1 405B／gpt-oss-120b | Kimi K2.6 |
| モデル数 | 3 | 1 |
| 提供形態 | Sakana Chatのみ | Sakana Chat＋API |
| 主な評価指標 | AIME’25・GPQA Diamond・独自の中立性評価 | AIME26・JFBench・FairPoliticsQA |
| ツール | Web検索 | Web検索・コード実行 |
公式ブログは現行版を「Sakana Chatで提供してきたモデルを、さらに強化したもの」と位置づけ、日本語の応答品質とエージェントとしての実行能力の両方で従来版を上回ると説明しています（API提供開始の発表）。製品名は同じまま、ベースモデルの入れ替えとあわせてモデルそのものが更新されました。
α版の3モデルとLlama版だけ名前の順番が違う理由
α版のモデル名は、Namazu-DeepSeek-V3.1-Terminus、Llama-3.1-Namazu-405B、Namazu-gpt-oss-120Bの3つです。Llama版だけ「Llama」が先頭に来るのは、Llama 3.1 Community Licenseの第1条b項iが、Llamaの出力や重みを使って学習したAIモデルを公開する場合、モデル名の先頭に「Llama」を入れるよう求めているためです。Sakana AIもブログで「ベースモデルのライセンス規約に基づき名称におけるモデルの順番を変えています」と注記しています。
ベースモデルの選び方は「開発時点で高い性能を有するオープンウェイトモデル」で、特定のモデルに依存しない技術だと説明されていました。α版の訓練には、GMOインターネットの「GMO GPUクラウド」が2025年10月から11月の2か月間、計算資源を提供しています。
現行版がKimi K2.6へ移ったことと利用者への影響
現行版のベースは、Moonshot AIが2026年4月にHugging Faceで公開したKimi K2.6です。総パラメータ1兆、推論時に動くのは320億のMoE構成で、ライセンスはModified MITです（Kimi K2.6自体の性能はKimi K2.6の性能・料金・ローカル運用の解説で扱っています）。
利用者側で気をつけたいのは、「Namazu」という名前が世代をまたいで同じままという点です。Sakana Chatのモデル選択も表示名は「Namazu」のままで、8月13日の更新で中身が「新しい世代のモデルへ刷新」されました。3月時点の出力例や評判は、いま動いているモデルの評価として使えません。APIではモデル名に sakana-namazu を指定します。
事後学習で変わった点｜回答拒否72%からほぼ0%の評価の中身
Namazuは事前学習をせず、公開済みモデルの振る舞いを事後学習で書き換える方式です。Sakana AIが公表した評価は「基礎能力を落とさない」と「日本での使いにくさを直す」の2本立てになっています。
基礎能力はベースモデルと同水準という評価
α版では、AIME’25（数学）、MMLU-Redux（知識）、GPQA Diamond（科学推論）、LiveCodeBench（コーディング）、IFEval（指示追従）の5つで、3モデルともベースモデルと「ほぼ同等の性能を維持」したとされます。現行版はAIME26、MMLU-Pro、LiveCodeBench v6で測り、Kimi K2.6の性能を維持したと説明しています。
読み方として押さえたいのは、どちらも「ベースより上がった」ではなく「下がらなかった」という主張だという点です。公表されたベンチマークの範囲では、推論やコーディングでベースモデルより優れているとは判断できません。
中立性の改善を示すDeepSeek版の72%とFairPoliticsQAの数値
α版の独自ベンチマークでは、日本と他国に関わる政治・歴史・外交のテーマについて、中立性（多角的な情報提示）と事実の網羅性を評価しています。ベースのDeepSeek-V3.1-Terminusは関連質問の72%で回答を拒否し、事後学習後のNamazu-DeepSeek-V3.1-Terminusでは「ほぼ0%」になったと公表されました。
現行版では、同じ狙いの社内ベンチマークFairPoliticsQAのスコアが34.10%から56.30%に上がっています。差は22.20ポイント、比にして約1.65倍です。採点方法や問題セットは公開されていないため、この数字がそのまま実務での偏りの少なさを示すとは言えません。行政や報道に関わる文書では、偏りが残る前提で人のチェックを外さないでください。
日本語ベンチマークで確認された水準
α版で最も性能の高いNamazu-DeepSeek-V3.1-Terminusは、Nejumi Leaderboard4、Swallow LLM LeaderBoard v2、JamC-QAの3つで「ベースモデルや同規模サイズの他社モデルと同等程度」とされました。比較相手にはRakuten AI 3.0が含まれます。現行版では、Preferred Networksが開発した指示追従ベンチマークJFBenchと、敬語や固有名詞を含む社内の日英翻訳タスクで、ベースを上回ったと公表されています。
技術レポートとモデルウェイトの公開状況｜公表値を検証できる範囲
α版の発表では「テクニカルレポートの公開を予定」「複数のNamazuモデルのモデルウェイト公開も準備中」と書かれていました。2026年9月30日時点では、そのどちらも確認できません。
- Sakana AIのブログ一覧には、α版発表・API提供開始・Sakana Chatの更新などの記事はあるが、Namazuの事後学習手法やベンチマークの詳細をまとめた技術レポートにあたる記事は無い
- Hugging FaceのSakanaAI組織のモデル一覧に、Namazuの名前を含むモデルは無い
- 製品ページのFAQは、Kimi K2.6との違いについて「詳細は技術ブログでご紹介します」と今後の予定として書いている
公式の評価値はすべて「当社の評価環境で統一的に評価したもの」で、第三者が同じ条件で再現する手段はまだありません。中立性の独自ベンチマークも問題セットが公開されていないため、どんな質問で72%や56.30%が出たのかを外から確かめることはできません。
このため、Namazuを選定するときに公表ベンチマークの数字を決め手にするのは避けるべきです。自社の業務文書を数十件用意し、ほかの候補モデルと同じ入力で並べて比べてください。その際は個人情報や機密を取り除き、入力してよい文書かを社内で確認してから使います。評価データの作り方は、Namazuを翻訳に使うSakana Translateの解説でも扱っています。α版を名乗った3モデルは結局ウェイトが公開されないまま、ベースごと置き換わりました。「オープンウェイトの派生モデル」という当初の説明を、ローカルで動かせるモデルと受け取るのは誤りです。
Sakana Chatの使い方と利用条件
Sakana Chat（chat.sakana.ai）は、APIを介さずにNamazuを試せる公式のチャットサービスです。公開前に約1,000人でβテストを実施し、α版と同時に一般公開されました。
登録なしで使える範囲とログインで増えるもの
公式FAQによると、利用料金は「現在、無料」で、料金体系を変える場合は事前に知らせるとしています。メールアドレスを登録しなくてもメッセージは送れますが、登録すると会話履歴の保存と利用上限の引き上げが受けられます。ログインはGoogleアカウントか、メールで届くログインリンクで行います。
利用できるのは日本国内からだけです。推奨ブラウザはChromeの最新版で、PCとスマートフォンに対応しています。なお、2026年9月30日に取得したchat.sakana.aiのページに含まれるモデル設定では、未ログインでの利用を許可する項目がNamazuは有効、Fugu Maxは無効になっていました。
口調の切り替えと2026年8〜9月に加わった機能
回答の口調は「標準」「丁寧」「大阪」の3種類から選べます（2026年9月30日取得のページ設定で確認）。口調によって出力がどう変わるかの公式な説明は無いため、社外向け文面に使うときは出力の敬語を自分で確かめてください。
公開後の更新で、できることは大きく広がりました。
- 2026年8月13日：Sakana Fuguを追加して2モデルから選べるようにし、Namazuを新世代に刷新。サンドボックスでのPython実行、成果物（HTML・Word・スライド）の右パネル表示、画像やPDF・Officeファイルの添付に対応
- 2026年9月17日：Sakana FuguをFugu Maxに切り替え、会話内容を次回以降に引き継ぐメモリー機能を追加（NamazuとFugu Maxの両方で利用可、設定画面でオフにできる）
公開当初はWeb検索付きの対話だけでしたが、いまは添付したExcelを集計してグラフにする、会議資料のPDFをスライドに作り直すといった作業まで1つの会話で済ませられます。
入力データの扱い｜学習利用のオプトアウトと入力してはいけない情報
業務で使う前に、次の3点は必ず確認してください。
第一に、入力とアウトプットは初期設定でモデルの学習・改良に使われます（Sakana Chat利用規約3.1）。設定画面の「プライバシー」からオプトアウトできますが、オプトアウト後も安全性確保や品質評価のために、必要最小限の範囲で人が内容を確認する場合があると規約に書かれています。
第二に、利用規約（2026年5月19日制定）は、自己または第三者の個人情報の入力、権限のない機密情報や営業秘密の入力を禁じています。顧客名や社員情報が入った文書をそのまま貼る使い方は、オプトアウトの有無にかかわらず規約違反です。
第三に、会話履歴とアカウント情報は日本国内のGoogle Cloud（Firestore）に保管されます。会話履歴の削除は問い合わせフォームから依頼し、アカウントは設定画面の「アカウント削除」からも削除できます（Sakana ChatのFAQ）。
ChatGPT・Claude・Sakana Fuguとの使い分け
ソブリンAIとGPTの性能差は気になるところですが、Sakana AIはNamazuとGPTやClaudeを同じ条件で比べた結果を公表していません。公表された比較相手は、ベースモデルと、Rakuten AI 3.0など同規模の他社モデルに限られます。そのため、使い分けは性能差ではなく用途と条件で決めるのが現実的です。
- Namazuを候補にする場面：Sakana AIが強みに挙げる日本語の敬語や商習慣を踏まえた文書、日本と他国が関わる時事・歴史の調べもの、大量の定型処理を低単価で回したいAPI用途
- Namazuを外す条件：個人情報や機密を入力する必要がある（Sakana Chatは規約で禁止）、EU・EEA・イギリス・スイスの拠点から使う、APIのデータ処理を日本国内で完結させる要件がある（製品ページのFAQで国内完結は保証していないと明記）
- Sakana Fuguを選ぶ場面：込み入った指示や多段階の作業で応答品質を優先したいとき
ChatGPTやClaudeと比べるときも、候補ごとの契約条件・対応地域・社内規程への適合を先に確かめ、残った候補を自社データで比較する順番にしてください。
NamazuとFuguの違いは構造にあります。製品ページのFAQによると、Fuguは複数のフロンティアモデルを編成（オーケストレーション）して性能を引き出すサービスで、Namazuは追加学習した単一の自社モデルが単体で動くAPIです。Fuguの料金と仕組みはSakana Fuguの解説にまとめています。国産・日本仕様のAIをどう位置づけるかという背景は、ソブリンAIの定義と国内外の動向を参照してください。
APIでNamazuを使うときの入口
2026年8月3日から、現行版NamazuはOpenAI互換のAPIとしても使えます。API Consoleでキーを発行し、既存のOpenAI SDKの base_url とモデル名を書き換えるだけで呼び出せます。以下は製品ページのPython例です。事前に pip install openai でSDKを入れ、YOUR_SAKANA_API_KEY を発行したキーに置き換えて実行します。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.sakana.ai/v1",
api_key="YOUR_SAKANA_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="sakana-namazu",
messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}],
)
print(response.choices[0].message.content)料金は月額なしの従量制で、100万トークンあたり入力0.95ドル、出力4.00ドル、キャッシュ済み入力0.15ドルです。ツール利用料として、Web検索は1,000回あたり7.00ドル（ページ本文の取得込み）、コード実行はセッションを保持している時間1時間あたり0.12ドルが別にかかります。請求は米ドル建てで、円建ては法人プランのみです。現在はEU・EEA域内、イギリス、スイスからは利用できず、データ処理が日本国内で完結することも保証されていません。
損益分岐の試算、OpenAI互換の範囲、移行時の検証項目はSakana Namazu APIの料金とOpenAI互換での移行判断で詳しく扱っています。
よくある質問
Sakana AIのNamazuとは何ですか？
Sakana AIが、海外製のオープンウェイトLLMに事後学習を施して日本での利用に合わせたモデルのシリーズです。2026年3月のα版はDeepSeek・Llama・gpt-ossをベースにした3モデル、8月以降の現行版はKimi K2.6ベースの1モデルです。
Sakana Chatは無料で使えますか？
2026年9月時点の公式FAQでは無料です。メールアドレスを登録しなくても送信でき、登録すると会話履歴の保存と利用上限の引き上げが受けられます。利用は日本国内からに限られます。
Namazuのベースモデルは何ですか？
現行版はMoonshot AIのKimi K2.6です。α版はDeepSeek-V3.1-Terminus、Llama 3.1 405B、gpt-oss-120bの3つをそれぞれベースにしていました。
Namazuのモデルウェイトはダウンロードできますか？
2026年9月30日時点ではできません。α版の発表でウェイト公開の準備中とされていましたが、Hugging FaceのSakanaAI組織にNamazuのモデルは無く、利用はSakana ChatとAPIに限られます。
NamazuとSakana Fuguの違いは何ですか？
Namazuは追加学習した単一の自社モデルで、Fuguは複数のフロンティアモデルを編成して性能を引き出すサービスです。Sakana Chatではどちらもモデル選択で切り替えられます。
