国立情報学研究所（NII）は2026年4月3日、日本語・英語に最適化した大規模言語モデル「LLM-jp-4」の2モデルをオープンソースで公開した。公開されたのは約86億パラメータの「8Bモデル」と、約320億パラメータのMixture-of-Experts（MoE）構造を採用した「32B-A3Bモデル」の2種類。2,600名以上の研究者・エンジニアが参加する産学連携プロジェクト「LLM-jp」がフルスクラッチで開発した。

学習データは約12兆トークンの良質なコーパスで、日本語・英語・中国語・韓国語・プログラムコードを含む。日本語能力ベンチマーク「日本語MT-Bench」では8Bモデルが7.54、32B-A3Bモデルが7.82を達成し、GPT-4o（7.29）やAlibabaのQwen3-8B（7.14）を上回った。英語性能も同水準を維持している。

開発・学習プロセスやデータセットは広く公開される方針で、企業や研究者が独自のファインチューニングや業務特化カスタマイズを行いやすい設計になっている。さらに約320億パラメータのフルモデル「32Bモデル」と約3,320億パラメータの大規模MoE「332B-A31Bモデル」が2026年度中に順次公開予定で、高度な業務用途への対応が見込まれる。