選定理由：3.6 FlashとFlash-Liteの価格、速度、ベンチマーク数値が並んで示されており、エージェント用途でのモデル選択を比較しやすい。

選定理由：アーキテクチャの内訳、必要VRAM、各推論エンジンでの起動手順、ベンチマーク表が一つにまとまり、導入可否を判断する材料になる。

選定理由：画像生成と動画生成の2モデルを連結する使い方と、価格や制限事項が具体的に示されており、開発での採用判断の材料になる。

選定理由：料金、コンテキスト長、移行時に必ず確認すべき挙動変更とトークナイザー変更が一つにまとまっており、移行コストの見積もりに使える。

選定理由：自己回帰モデルとの速度差が生じる仕組みと、ローカル推論に向く条件、クラウド配信で利点が薄れる点が整理されており、用途の見極めに使いやすい。

選定理由：画像と音声をエンコーダーなしでLLM本体に直接入力する構成と、16GBで動作するメモリ要件が示されており、ローカル運用の判断材料になる。

選定理由：新モデルの仕様に加え、トークナイザー変更による約30%のトークン増や拒否時の課金条件など、移行時に確認すべき点が整理されている。

選定理由：GitHub Copilotの本番ハーネスで学習・評価した点と、同一ハーネスでClaude Haiku 4.5と比べた数値が示されており、比較の前提を把握しやすい。

選定理由：モデル本体に加え、キャッシュ条件やサンプリングパラメータの扱いなど移行時に確認すべき変更点がまとまっており、既存環境の見直しに役立つ。

選定理由：Terminal-Bench 2.1やMCP Atlasの数値と提供先が併記され、速度と性能のバランスを判断する材料になる。

選定理由：早期アクセスで実際にタスクを走らせた体験記であり、モデル、アプリ、ハーネスの三層で進歩を捉える見方と、残る弱点が具体例で確認できる。

選定理由：推論、マルチモーダル、エージェント型コーディングを1モデルに統合した構成と、出力長を抑えた比較が示されており、モデル選定の軸を整理しやすい。

選定理由：バッチ向けとリアルタイム向けの二つのモデルについて、遅延設定、料金、対応言語が並べて示されており、用途ごとの使い分けを判断しやすい。

選定理由：SWE-bench Verifiedのスコアに加え、人手評価でClaude Sonnet 4.5との差が残ると明記しており、オープンモデルの現在地を比較しやすい。