Perplexity@perplexity_aiAIスコア3939

Gemini 4 ArgonがWANDRで新記録を樹立した。 現在、PerplexityでProおよびMaxの購読者向けに提供されている。

Hugging Face@huggingfaceAIスコア3030

ライブ配信：新しいオープンウェイトモデル https://x.com/i/broadcasts/1DxleVaPLagKL

Hugging Face@huggingfaceAIスコア6060

Hugging FaceはReflectionチームがオープンウェイトモデル Beam の開発過程を語るライブ配信を告知した。配信はYouTubeで行われ、URLは https://www.youtube.com/watch?v=dGhUFqeITbY である。引用元のReflectionは、Beamが Apache 2.0 ライセンスのオープンウェイトで公開されたと伝えている。

Mistral AI@MistralAIAIスコア2121

le Chonkはロケットサイエンスにも興味があるらしい。 Mistral Large 4が、Ulamの非公開ベンチマークSTEMBenchの工学と天文学で好成績。https://www.ulam.ai/stembench

[AINews] エージェントが多義性を否定、解釈可能性とアラインメントが大幅に向上

Goodfireの Nick Cammarata は、多義性や重ね合わせとされてきた多くの事例が、エージェントによるさらなる分析で解消されるとして、「Neural Networks Are Already Clean」という作業仮説を示した。同日、Metaは816B総パラメータ/42B活性のMoEで1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つMuse Spark Openを公開した。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは39で、米国のオープンウェイトモデルでは首位だった。

NVIDIAとAI4Bharat、インド22言語・約2.8兆トークンの事前学習データと生成パイプラインを公開予定

NVIDIAとIIT MadrasのAI4Bharatは、インド憲法の22言語にわたる約2.8兆トークンのNemotron-pretraining-Indic-v1を、生成に使ったGPU高速化パイプラインとともに近日公開すると発表した。プロンプト、LLMワークフロー、品質チェックまで含む生成レシピを開放する。Nemotron 3.5 Super VLのIndic継続事前学習では、報告された5つのIndicベンチマークすべてでスコアが上がった。

Reflection、501B規模のオープンモデルBeamをHugging Faceで公開

新興の米ラボReflectionが初のモデルBeamをApache 2.0ライセンスで公開した。総パラメータ501B、トークンあたり23B活性のMoEモデルで、コンテキストウィンドウは1Mトークン、コーディングとエージェント用途に重点を置く。transformers、vLLM、SGLangがDay-0で対応し、BF16、FP8、NVFP4の3種のチェックポイントを提供する。

Cursor@cursor_aiAIスコア4848

Meta Superintelligence LabsのMuse WonderがCursorで利用可能になりました。 デフォルトのeffort設定でCursorBenchで46.1%を記録し、Museモデルの中で最も高いスコアです。 価格は入力$4/Mトークン、出力$20/Mトークンです。

AI at Meta@AIatMetaAIスコア2929

Meta Omnilingual ASRが、TIMEの「Best Inventions of 2026」の1つに選ばれた。1,600以上の言語に対応するASRモデル群で、これまでどのASRシステムも対応していなかった低カバレッジ言語500言語を含む。多くのASRはネット上で資料の多い限られた言語に集中しており、今回のリリースは普遍的な文字起こしシステムに向けた大きな一歩と位置づけられている。

Granite Switch 4.1、チャット・判定・音声認識を1つのエンドポイントで提供

Granite Switch 4.1の8Bと30Bモデルは、汎用のDecision aLoRA、安全性判定向けのGuardian aLoRA、OpenASR Leaderboardで最速とされるASRモデルGranite-Speech-5.0-Turbo-CTCを1つのモデルに統合し、1つのエンドポイントでチャット、判定、文字起こしを処理する。必要なVRAMはベースモデル単体とほぼ同じで、KVキャッシュも再利用できる。vLLMではプラグインで動作し、llama.cppもネイティブに対応している。

Meta、Macで動作するオープンウェイトモデル「Muse Spark Open」を公開

Metaは米国で「最も高性能」とするオープンウェイトモデル「Muse Spark Open」を公開した。816Bパラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、Meta公表の評価結果では他の主要なオープンウェイトモデルより優れた性能を示すという。Apple製コンピュータでのローカル実行を想定して設計されており、複数のAPIプラットフォームで利用できる。

AI at Meta@AIatMetaAIスコア5959

Meta AIはオープンウェイトモデル「Muse Spark Open」を公開した。米国発のオープンウェイトモデルとして「これまでで最も高性能」と位置づけている。総パラメータ816B、アクティブ42B、1Mトークンのコンテキストウィンドウを備え、テキスト、画像、動画、音声にネイティブ対応する。

Microsoft AI、MAI-Base-2の事前学習を解説

Microsoft AIは、アクティブ80B、総計2.8Tパラメータの MoE 基盤モデル MAI-Base-2 の事前学習を完了した。保留評価では試験したオープンウェイトモデルをすべて上回り、DeepSeek-V4-Pro-Base に対する事前学習のFLOPs効率は4〜12倍である。16k GB200 GPUで38日間学習し、現在は事後学習中で、重みはFoundry経由で信頼できるパートナーにライセンス提供する方針である。

NVIDIA@nvidiaAIスコア6262

NVIDIAはオープンモデルのNemotronファミリーに、Nemotron 3.5 Super VLを加えた。視覚理解、推論、ツール利用を組み合わせ、AIエージェントがより短時間で多くの作業を完了できるようにするという。総パラメータ120B、アクティブ12Bで、テキスト、画像、ドキュメント、動画の理解に対応する。

NVIDIA、Nemotron 3.5 Super VLとBolt 74B-A9B 24GBをオープンモデルとして公開

NVIDIAは1200億パラメータのオープンモデルNemotron 3.5 Super VLと、エッジ向けのNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBを公開した。Bolt E4B 4GBは10月23日に提供予定である。Super VLは同クラスで次点の5倍高速なスループットとされ、Hugging Faceなどから利用できる。

Mistral AI、時系列基盤モデル「Timestral」を公開

Mistral AIが時系列基盤モデルのファミリー「Timestral」を公開した。最大の209Mパラメータモデルは、GIFT-Eval、TIME、fev-benchの3つの主要ベンチマークで1位となり、従来の最先端モデルよりも少ない3分の2のパラメータで上回った。5Mから209Mまでの4サイズがあり、推論にGPUは不要で、標準的なサーバーCPU（8スレッド）では1日先の予測に5Mモデルが10ms、209Mモデルが140msを要するとされる。

Apertus 1.5、画像・音声理解と思考モードを追加

Apertus 1.5は、Apertus 1.0の8Bおよび70Bモデルを拡張した最新版で、画像と音声の理解、任意で使える思考モード、4倍となる262,144トークンのコンテキストウィンドウを備える。8Bと70Bの重みは2026年7月24日にHugging FaceでApache 2.0ライセンスのもと公開された。学習データは8Bモデルに4兆トークン、70Bモデルに2兆トークンの継続事前学習を加えており、合計はそれぞれ19T、17Tである。

Meta、オープンウェイトのマルチモーダルMoEモデル「Muse Spark Open」を公開

Metaはオープンウェイトのモデル「Muse Spark Open」を公開した。総パラメータ約816B、トークンあたりのアクティブ約42BのMoEで、テキスト、画像、音声、動画を入力でき、コンテキストウィンドウは最大1Mトークンである。Hugging Face Blogでは、transformers、llama.cpp、SGLang、vLLM、MLXでの実行方法とTRLによるファインチューニング、デモを紹介している。

Black Forest Labs、FLUX.3 Image Kleinを公開 Diffusersで初日から利用可能

Black Forest LabsのFLUX.3 Image Kleinが公開され、Diffusersで初日から動作する。1つのモデルでtext-to-image、複数参照のimage-to-image、バウンディングボックスによるレイアウト制御に対応する。蒸留版は16ステップでCFGなし、H100で1024 × 1024の画像を約2秒で生成する。NVFP4とFP8の重み、LoRA学習スクリプト、Modular Diffusersパイプラインも提供される。

AI at Meta@AIatMetaAIスコア4141

Muse WonderとMuse Wonder Fullは、個人向けおよびプロフェッショナル向けのエージェント型タスクでSOTA性能を発揮する。 これらのモデルの詳細は、研究者向けブログで紹介している。https://go.meta.me/musewonder

Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア2626

Gemini 4 Argonは、量子コンピューティング、核融合、タンパク質設計などの分野で、すでに新たな科学的ブレークスルーを切り開いている。🧵

HiRO-ACEv2、3 km解像度で極端気象を低コストにシミュレーション

Ai2が気候エミュレーターHiRO-ACEの新版HiRO-ACEv2を発表し、全球3 km解像度の気候データをX-SHiELDの約300分の1のコストで生成できるとした。新しいダウンスケーリングモデルHiROv2は複数の高解像度フィールドを同時に予測し、極端な降雨・風・気圧の再現精度が向上した。X-SHiELDの高解像度統計とは、100万データ点に1回しか起きない事象でも3%以内で一致するという。モデルはダウンロード可能で、チュートリアルのノートブックとデモも公開されている。

Google、Gemini 4 ArgonをGeminiアプリで提供開始

GoogleはGemini 4 Argonを本日よりGeminiアプリで提供開始した。最先端の推論能力と複雑なワークフローでの性能向上を掲げ、Google AI ProおよびGoogle AI Ultraのユーザーが利用できる。macOS版アプリではGoogle Antigravityのエージェント型コーディングインターフェースも直接使えるようになった。

AINews：Gemini 4 Argonが一般提供開始、AI Engineer NYCとVals AIのベンチマーク議論

Gemini 4 Argonが一般提供（GA）となり、Google はAPI、Geminiアプリ、AI Mode、Antigravityなどで提供を開始した。導入価格は入出力100万トークンあたり$2/$10で、11月30日以降は$4/$20に倍増する。同日のAI Engineer NYCには約20,000人が参加し、Anthropic、Vals AI、Coatueの基調講演が行われた。

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア3838

@lightseekorg のTokenSpeedの素晴らしい成果、おめでとうございます！🚀 Qwen3.8-Flash-Nextが、Nvida GPU上でユーザーあたり685 output tokens/sに達したことを嬉しく思います。コミュニティがQwenの推論性能をさらに引き出してくれることを楽しみにしています！

xAI、音声対音声モデルGrok Voice 3.0を発表 APIで提供開始

xAIはspeech-to-speechモデルGrok Voice 3.0を発表し、同日からAPIで提供を始めた。Artificial AnalysisのSpeech-to-Speech Indexで86.9点の1位となり、レイテンシは1秒未満としている。料金は前世代と同じ$0.08 / min（$4.80 / hr）である。

llm-gemini 0.35、Gemini 4 Argonに対応しAPI価格と実行コストを検証

Simon Willisonはllm-gemini 0.35でGemini 4 Argonに対応した。ArgonはGemini APIと月額$100のプラン向けに提供が始まり、価格は入力$2/百万、出力$10/百万である。12月1日に倍額となる予定で、Artificial Analysisのベンチマーク実行コストは$2,407だった。

Dyna-2：1時間の自律動作を実現する汎用フィジカルエージェント、Dyna Robotics・Jason Ma氏に聞く

Dyna Roboticsは、100万時間超の人間の動画で事前学習したワールドアクションモデル「Dyna-2」を前月に発表した。続くロボット「Dyna-2.1」は、レストランのナプキン折りを24時間連続で99.4%の成功率でこなし、Din Tai Fungでは毎日数千枚を折っている。最短45分のデモで新タスクを学習できるといい、共同創業者のJason Maが自社ハードウェア開発やデータ不足の課題も語っている。

Google DeepMind、Gemini 4 Argonの安全対策を公開、悪用防止とリアルタイム監視を解説

Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公表した。シミュレーション型サイバー攻撃12シナリオをすべて解決し、コーディングでの不正近道は2%まで低下した。Argonの段階的な一般提供と、Fairwind Programの対象拡大も始まっている。

Cursor@cursor_aiAIスコア3939

Gemini 4 Argonが Cursorで利用可能になりました。 default effortでCursorBenchにおいて52.8%のスコアを記録し、Opus 5.5と同等です。 料金は入力が$2/Mトークン、出力が$10/Mトークンです。

Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア6060

Google DeepMindは、Gemini 4 Argonが動画を見ただけでロボットにコーンホールを教えたと発表した。物理を把握し、自らシミュレーションをコード化して、@ApptronikのヒューマノイドApolloに7投連続で成功させたという。

Google、Gemini 4 Argonの安全対策を解説 悪用防止と監視、プロンプトインジェクション耐性

Googleは、Gemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公開した。サイバー攻撃シナリオ12件すべてを解決する一方、リアルタイム防御や監視を重ねている。プロンプトインジェクション耐性はGray SwanのIPIベンチマークで、15回の適応的攻撃での成功率を0.7%に抑えた。Argonは広く提供が始まり、Fairwind Programも拡大される。

LiquidAI、オンデバイス向けエージェントモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開

LiquidAIは、24Bパラメータ・アクティブ2Bのリasoningモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開した。ツール呼び出しや多段階タスクに対応し、ローカルハードウェア上で継続的にエージェントを動かせるとされる。Agentic benchmarkのLiveClawでは48.09点で、Qwen3.6-35B-A3Bの38.19点を上回る。Apple M5 Maxでは184 tok/s、単一のNVIDIA B300 GPUでは最大21K output tok/sの推論速度を示している。

Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア5353

Google DeepMindはGemini 4 Argonを世界全体で利用可能にした。難題を最初から最後まで解決することを狙ったモデルで、コーディング、エンタープライズのワークフロー、サイバー防御にわたるフロンティア級の能力を備えるとしている。

Google DeepMind、ロボティクス向けGemini 4 Argonを公開、ERQAで87%

Google DeepMindはGemini 4 Argonを公開した。物理理解、コード生成、視覚的・意味的推論が大きく進歩したとしており、Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで純粋な推論により87%を記録し、他のフロンティアモデルを上回ると説明している。gemini-4-argonとしてGoogle AI Studio、Gemini API、Google Antigravityで利用できる。

Google DeepMind、Gemini 4 Argonを提供開始

Google DeepMindは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを、API、Google Antigravity、Geminiアプリ、検索のAIモードで提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10で、Vals Indexで1位とされる。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などの複雑な業務を想定している。

Google、Gemini 4 Argonの提供をGeminiアプリとAntigravityで開始、有料ユーザー限定

GoogleはGemini 4 Argonの本格展開をGeminiアプリとAntigravityで開始したが、対象は有料ユーザーのみで、下位プランでは全機能を使えない。性能自体は変わらず、社内ではYouTubeのコメントシステム改善などに使われたという。

Google、開発者向けにGemini 4 Argonを提供開始

Googleは、複雑なワークフロー向けのフロンティアモデルGemini 4 Argonを開発者向けに提供開始した。実際のソフトウェアエンジニアリング、企業のナレッジワーク、サイバーセキュリティ防御を対象とする。Gemini APIの有料枠のほか、Google AI Studio、Android Studioで利用できる。

Google、Gemini 4 Argonを提供開始、コーディングや科学など複雑なタスクに対応

GoogleはGemini 4 Argonを、AI StudioとGemini API、Google Antigravity、Geminiアプリ、Google検索のAIモードで順次提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルで、Vals Indexで1位を獲得したとしている。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などでの深い作業を想定し、安全性スタックも強化したという。

Google、Gemini 4 Argonを提供開始 開発者・企業・一般ユーザー向けに

Googleは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを提供開始した。AI StudioやGemini platformのAPI、Google Antigravity、Gemini app、AI Modeで利用でき、導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10である。Vals Indexで1位とされ、コーディングや金融、法務、サイバーセキュリティ、科学分野での活用事例も示された。