OpenMake
オープンウェイトモデル
Qwen、EXAONE、Llama、Mistral、そしてOpenAI互換エンドポイント。モデルは交換可能な部品であり、縛られる相手ではありません。
プライベートAIプラットフォーム / OPENMAKE 1.62.3
オープンウェイトの
AIを自社インフラの中で動かす。データもモデルもエージェントも、自社の管理下に置く。
OpenMakeは、オープンウェイトとBYOKモデルのためのセルフホスト型・ローカルファーストのワークスペースです。配置環境で登録モデル、データ接続、ツール、アクセス制御を選びます。
MITオープンソース · プライベートクラウド · オンプレミス · 閉域網
リサーチエージェント
01この例のリサーチステップは、レビュー用のソースを準備する流れを示します。
接続できるAI
使っているAIを、そのままつなぐ。
出口は六つ、入口は一つ。
OpenMakeはvLLMとLiteLLMでローカルのオープンウェイトモデルを動かし、OpenAI互換の経路で登録済み外部プロバイダーを接続できます。BYOK資格情報はAES-256-GCMで暗号化して保存し、利用可能な経路はログインしたユーザーの接続設定とモデルロールに従います。
各項目を押すと、それぞれのサイトへ移動します。
ゲストはローカルモデルのみのため、ここにあるAIをつなぐにはログインが必要です。ChatGPTの購読ログインは非公式のデバイスフローで提供元のポリシーに依存するため、任意の補助機能として扱ってください。
OPENMAKEとは
最後まで自社のものであり続ける四つ
OpenMakeは、自ら運用するインフラでオープンウェイトモデルとエージェントを動かすMITライセンスのソフトウェアです。現在の製品機能と長期のControl Planeの方向は、ロードマップで分けて説明します。
プライベートデータ
ローカルモデル経路では推論を自社インフラ内に置けます。外部プロバイダー、MCPサーバー、Webツールを有効にすると、データはその接続先サービスへ送られる場合があります。
統制されたエージェント
エージェントタスクは、設定した承認ステップ、サンドボックス実行、保存済み成果物をサポートします。利用できるツールと統制は配置設定によって異なります。
自社インフラ
顧客VPC、プライベートクラウド、社内GPUクラスター、閉域網に配置できます。環境に合うサービスとネットワーク接続を選んでください。
始め方を選ぶ
まず評価するか、自社環境に立ち上げるか。
どちらも同じOpenMakeです。ホスト型デモは素早く判断するためのもので、実際の構築はアプリ・モデルゲートウェイ・データ境界を組織の中に入れる作業です。OpenMake Benchはそのどちらでも、どのモデルを置くかを計測して決める場所です。
設定なしで試す
ブラウザーでホスト型デモを開くだけです。インストールも、用意するインフラもありません。ゲストのまま試せます。
インストール不要 · ブラウザーで動作ゲストアクセス · 標準モデル
ライブデモを開く自社環境で運用する
モデル、データ、データベース、ネットワーク境界、配置を自分で運用します。MITライセンスなので、監査・フォーク・自前ビルドが可能です。
Node.js 24 · PostgreSQL · Redisは任意有効時はDockerで分離
構築資料を見るモデルを選ぶ前に計測する
OpenMake Benchはブラインドのペア比較とハードウェア適合スコアを提供します。OpenMakeアカウントのSSOで接続し、選んだモデルはモデルロール設定に適用できます。
同一条件 · ブラインドリーダーボード自分のモデル · オンプレミスも可
OpenMake Benchを開くAGENT RUNTIME
一つの依頼から、仕上がった成果物まで。
エージェントタスク、Deep Research、成果物で、依頼からレビュー可能な出力まで進められます。タスクに渡すデータとツールは配置環境で選びます。
AGENT RUNTIME / DEPLOYMENTモデル、タスク、
モデル、タスク、
OpenMakeアプリケーションはモデルルーティングをエージェントタスク、Skills、MCPツール、サンドボックス実行、成果物へつなぎます。組織全体のポリシー、予算、ガバナンス統制はロードマップの作業です。
リクエストから結果までの明確な流れ
01ユーザー→
02OpenMake→
03vLLM / LiteLLM→
04ローカル・オープンウェイトモデル
リクエストはOpenMakeアプリケーションとモデルゲートウェイを通って処理されます。エージェントタスクは永続サンドボックスを使い、設定した外部MCPサーバーはDocker分離で実行できます。
OpenMake Benchはブラインドのペア比較とハードウェア適合スコアをサポートします。Web SSOを使うと、選んだモデルをモデルロール設定に適用できます。 OpenMake Benchを開く
AIを信頼する前に、組織が自分で確かめられる五つ。
運用責任者にとって意味があるのはこうした場面です。機能の数はその一つではありません。
外部プロバイダーなしでローカルモデル経路を動かす。
ローカルモデルとデータ経路を設定し、外部コネクターを有効にしなければ、該当する作業は自社インフラ内に留められます。
モデルロールを個別に設定する。
配置環境ではロールごとに登録済みモデル経路を選べます。モデルの可用性とツール動作は、接続したプロバイダーと設定に依存します。
プロキシ有効時にブラウザーの外部通信を制御する。
任意のタスクサンドボックス用ブラウザープロキシは、有効時に許可リストを使います。外部プロバイダーとツールのデータ境界は設定した接続に従います。
タスクの進行と保存済み出力をレビューする。
エージェントタスクの記録には、状態、ステップ、添付、成果物が残ります。利用できる監査記録は機能と配置設定によって異なります。
チェックポイントから対象タスクを復旧する。
対象のエージェントタスクはターン終了時にチェックポイントを保存し、起動時の復旧で再開できます。ターン途中の復旧と外部副作用はチェックポイント設定に依存します。
対象となる組織
自ら運用するインフラでAIを動かすチームのために。
チームに必要なデータ境界に合わせて、ローカルモデル経路、登録プロバイダー、接続ツールを選んでください。
研究機関・協会・団体
リサーチツールでソースを比較し、人がレビューする引用付きレポートを準備します。
アーカイブ · レポート · 根拠ある回答公共・関連機関
環境に合えば閉域網に配置し、必要なモデル、ツール、承認ステップを設定します。
閉域網 · 監査 · 記録製造業のR&D
ローカルモデル経路で仕様書、特許、試験データを分析するか、必要な場合だけ外部プロバイダーを明示的に設定します。
仕様 · 特許 · 試験データコンサル・会計・法務
配置環境で提供した資料とツールをもとに、エージェントと成果物で草案を準備します。
契約 · 規程 · 成果物現在のソースで確認できる数字
OpenMakeにすでに入っているもの
ロードマップの目標ではなく、OpenMake 1.62.3の現在のソースで確認できる値です。
- 262K
- 実効コンテキスト長
- 22
- 組み込みMCPツール
- 18 / 100
- 業界 / 専門エージェント
- 5
- 対応UI言語