LLMのモデル名予測

１．まとめ

　LLM提供各社が出すモデル名を予測してみました。

２．各社のモデル名分析

• まずは現行から見てみます。

• QWENて「通義千問」の後半部分なんですね。格好いい

モデル名	提供元	由来・系統	意味・意図
GPT-5.6 Sol / Terra / Luna	OpenAI	ラテン語・ローマ神話	太陽／大地／月。上位→標準→軽量の序列を天体で表現
Atlas	World Labs	ギリシャ神話	天球を支える巨人＋「地図帳」の二重の意味。空間・世界モデルに対応
Gemini	Google	ラテン語・星座	「双子」＝DeepMind と Brain の統合を暗示
Titan	Amazon	ギリシャ神話	巨神族。規模・基盤性の強調
Hermes	Nous Research	ギリシャ神話	伝令神。エージェント／対話の象徴
ELMo	AI2	セサミストリート	研究コミュニティのジョーク系列の起点（Embeddings from Language Models）
BERT	Google	セサミストリート	ELMo への返歌。以降シリーズ化
ERNIE	百度	セサミストリート＋漢語「文心」	Bert の相棒 Ernie。中国語名との二重構造
Big Bird / Grover	Google / AI2	セサミストリート	同系列の継続
Grok	xAI	英語圏 SF 文学	ハインライン『異星の客』の造語「深く理解する」。純粋に物語由来の稀な例
Claude	Anthropic	人名	情報理論の父クロード・シャノンへのオマージュ
Opus / Sonnet / Haiku	Anthropic	音楽・詩の形式	作品形式の長さ＝モデル規模の序列
Mistral	Mistral AI	自然現象（仏）	地中海の北風。フランス発を明示
LLaMA	Meta	動物＋頭字語	Large Language Model Meta AI の語呂合わせ
Falcon	TII（UAE）	動物	湾岸諸国の国鳥・文化的象徴
Qwen	Alibaba	漢語（通義千問）	「千の問いに通じる」。ラテン文字化した中国語
DeepSeek	DeepSeek	英語の一般語	「深く探る」。機能記述型
Marble	World Labs	英語の一般語	3D世界の質感・彫刻素材のイメージ

３．次のモデル名は？

昔学んだ編集学校での編集型を使って、既存のモデルを色々動かして予測してみました。

提供元	既存のネーミング列（地）	構造の型	次に出そうな名前	根拠・空白
OpenAI	Sol / Terra / Luna	三位一体（天体・ラテン語）	◎ Jupiter / Mars / Venus、Stella、Helios	同心円を外側へ拡張。Helios は Sol の別系統（二点分岐）用
Anthropic	Opus / Sonnet / Haiku → Mythos / Fable	三位一体（詩形）→ 物語形式へ拡張	◎ Epic、Saga、Ode、Ballad	地が「詩形」から「文芸ジャンル全体」に広がった。Epic は Opus の上位を自然に示す
Google	Gemini（Pro / Flash / Nano）、Gemma	一種合成（統合）＋規模語	◎ Orion / Lyra、Castor / Pollux、Onyx	星座の隣接領域へ横滑り、または双子を分割。Gemma 系なら宝石
xAI	Grok	英語圏SF（ハインライン）	◎ Deep Thought、Colossus	『銀河ヒッチハイク・ガイド』偏愛、DC名に Colossus を既使用
Meta	LLaMA	動物（ラクダ科）	ラクダ科以外の動物、または動物系からの離脱	Alpaca / Vicuna を学術界に取られ系統が枯渇
Mistral	Mistral / Mixtral / Codestral / Pixtral / Magistral	接尾辞 -stral（風）	◎ ○○stral の継続、Sirocco / Tramontane	接尾辞が商標資産化。他の風はまだ空き
World Labs	Marble → Atlas	素材 → 神話・地理	◎ Gaia、Kosmos、Meridian	「世界」の語彙へ移行中。ただし Atlas は「使い古し」批判あり
Sakana AI	Namazu → Fugu	見立て（社名＝魚を地に、魚種の属性を機能に）	◎ 出世魚（ワカシ→イナダ→ワラサ→ブリ）、Iwashi / Medaka、Koi、Maguro	魚系にまだ「序列」がない。出世魚は世界に類例のない成長序列体系。小魚はスイミー原点回帰
中国勢（Alibaba / 百度 / Tencent 等）	Qwen（通義千問）、ERNIE（文心）、混元、盤古	漢字一字凝縮＋英字表記	悟空、天工系の継続、「智・元・心」を含む造語	神話語彙を漢語で押さえる別軌道。西洋古典とは交差しない
新規プレイヤー（空白体系狙い）	—	ないものフィルター	◎ Forte / Mezzo / Piano、Helium / Carbon / Iron、Abyss / Pelagic / Littoral、Odin / Thor / Loki	音楽強弱記号・元素・深海・北欧神話は三段序列を内包しつつ未使用

• より発展させて

  
  

① 三間連結型（テーマ→地を決め、切り口を揃えた3要素）

三つ組	【地】	想定用途
〔Forte〕→〔Mezzo〕→〔Piano〕	音の強弱	大・中・小
〔Allegro〕→〔Andante〕→〔Adagio〕	テンポ	速度優先→精度優先
〔Summit〕→〔Ridge〕→〔Base〕	登山の高度	上位→軽量
〔Hadal〕→〔Abyssal〕→〔Pelagic〕	海の深度	推論の深さ
〔Ebb〕→〔Neap〕→〔Spring〕	潮汐の強さ	出力量の制御
〔Tenor〕→〔Alto〕→〔Soprano〕	声域	用途別の声色
〔Granite〕→〔Slate〕→〔Chalk〕	岩石の硬度	堅牢→柔軟
〔Iron〕→〔Carbon〕→〔Helium〕	原子番号	重厚→軽量
〔Cathedral〕→〔Chapel〕→〔Shrine〕	建築の規模	大→小
〔ブリ〕→〔ワラサ〕→〔イナダ〕	出世魚の成長	同一系統の世代
〔真打〕→〔二つ目〕→〔前座〕	落語の身分	和語の序列（Shin-uchi等）

② 階層づくり（同心円型／積層型、5段）

• 同心円〈度〉到達範囲：Core → Orbit → Halo → Nebula → Void（ローカル実行〜分散クラスタ）

• 積層〈期〉モデルの成熟：Seed → Sprout → Bough → Canopy → Forest（Sakana 的な「育てる」思想に合う）

• 積層〈位〉知の階梯：Apprentice → Journeyman → Master → Grandmaster → Sage

• 同心円〈相〉光：Ember → Glow → Blaze → Corona → Nova

③ 二軸四方型（中心A＋四方）

中心【AIモデル】を「速度×深さ」で四方に：

• 速く浅い＝Dart／速く深い＝Falcon（既使用→Kestrel）／遅く浅い＝Moss／遅く深い＝Whale

  気づき：既存の三段序列は「速く浅い⇄遅く深い」の対角線しか使っておらず、残り2象限（速くて深い／遅くて浅い）に名前がない。「Kestrel」枠（高速推論の上位）が次の激戦区。

④ 見立て（社名・思想を地にした Sakana -AI型の横展開）

企業の地	見立て候補
Mistral（風）	Zephyr、Bora、Sirocco、Foehn、Chinook
Meta（超越）	Beyond、Ultra は使用済→ Hyperion、Prism
Anthropic（人間中心）	Persona、Ethos、Logos、Pathos（修辞学三要素で三段）
xAI（SF）	Marvin、Zaphod、Arthur（ヒッチハイク登場人物）
Sakana（魚）	Ayu（清流＝クリーン）、Unagi（滑る＝ストリーミング）、Same（鮫＝止まらない）

⑤ ミメロギア（対比の形容を付けた一対）

• 「燃える Ember、凍る Glacier」→ 高温度／低温度サンプリングの対モデル

• 「駆ける Kestrel、佇む Heron」→ 高速／熟考

• 「群れる Iwashi、一匹の Kujira」→ 分散小型／単一巨大

• 「土着の Namazu、回遊の Maguro」→ 国内特化／グローバル

⑥ ありえない言葉（形容＋目的語、○★）

• 「小さな巨人」★ → 軽量高性能モデルのブランド語（Tiny Titan）

• 「静かな雷」○ → 低レイテンシ推論（Silent Thunder → Hush）

• 「深い浅瀬」★ → 高速なのに推論が深い＝④の空白象限（Shoal）

• 「熱い氷」→ 創造的だが再現性が高い（Glaze）

• 「透明な壁」○ → ガードレール付きモデル（Pane）

⑦ 「の」の入れ替え

• 「星の名前」→「名前の星」☆：名前自体を星座化する（Anthropic が Claude Fable を出したように、名前が物語になる）

• 「魚の群れ」→「群れの魚」：群れ全体を一匹と呼ぶ＝Fugu 型オーケストレーションの命名論理

• 「風の速さ」→「速さの風」：Mistral が速度重視モデルを「Gale」と呼ぶ根拠

⑧ ことわざづくり（意味→別の喩え）

• 「小さなモデルが大きな性能を出す」（山椒は小粒でぴりりと辛い）→ Sansho、Wasabi、Chili

• 「複数を束ねて一つに」（三本の矢）→ Arrows、Sheaf、Bundle

• 「時間をかけて熟成」（石の上にも三年）→ Aging、Vintage、Koji（麹＝発酵知能）

⑨ たくさんの「わたし」（モデルの自己記述→名詞を名前に）「私は夜通し働く灯台である／潮を読む羅針盤である／何でも編む織機である／忘れない司書である／音を合わせる調律師である／流れを裁く堰である／影を映す鏡である／道を刻む石工である」→ Lighthouse、Compass、Loom、Librarian、Tuner、Weir、Mirror、Mason

⑩ インタースコア（モデル能力×別領域の目盛り＝5段）

能力階梯 × 茶道の位：1 入門 Nyumon／2 小習 Konarai／3 茶通箱 Sa-tsu-bako／4 台子 Daisu／5 真台子 Shin-daisu新視点：和語序列は「上に行くほど型が減って自由になる」ので、「制約が少ない＝上位モデル」という西洋の Pro/Ultra とは逆向きの意味を持たせられる。

⑪ 略図的原型からの逆算（命名の骨格「序列＋出自＋比喩」を保ったまま体系を差し替え）

体系	三段
将棋の駒	Ohsho → Hisha → Fu
和紙	Torinoko → Hosho → Mino
季語	Kigo 系：Shimo（霜）/ Kasumi（霞）/ Nagi（凪）
東洋の方位神	Genbu / Seiryu / Suzaku / Byakko（四方型に最適）
曼荼羅	Kongo（金剛）/ Taizo（胎蔵）

まとめ：型別の生産性

型	出た候補数	特に強い用途
三間連結	11組（33語）	三段序列の体系探し
階層づくり	4系列（20語）	5段以上の細かい階層
二軸四方	4語＋空白発見	未命名の象限を見つける
見立て	15語	企業の思想に紐づく名
ありえない言葉	5語	一語ブランド、逆説型
「の」入れ替え	3の論理	命名の発想の向きを変える
ことわざ・わたし	17語	単発の一語名
インタースコア・原型逆算	5段＋5体系	和語で差別化

• 特に収穫が大きかったのは二軸四方で見つけた「速くて深い」象限の空白と、インタースコアで出た「上位ほど制約が少ない」という和語序列の逆向き意味です。この二つは既存のどの命名列にも埋まっていません。

• 各社色々考えてるんだなーというのがよく理解できました。次のモデル名をどうやって決めたのか、という観点で見てくと何をする予定なのか、見えそうです。