OpenAIは2026年9月3日、ソフトウェア開発やサイバーセキュリティ、科学研究等の能力を高めた新モデル「GPT-6 Astra」を発表した。Astraは一部の組織への限定提供を経て、ChatGPTの有料プランやAPI等へ順次展開するとしている。同日、サイバー防御支援の取組「Daybreak for Frontline Defenders」も発表され、アクセス、研修、技術支援及び新たな提携に総額10億ドル相当が充てられる。
Microsoftは画像モデルMAI-Image-2.6をMicrosoft Foundryの開発者向けに提供し、低遅延向けのMAI-Image-2.6-Flashを加えた。MAI-Image-2.6はArenaでtext to imageと画像編集がともにNo. 2、Artificial Analysisではtext-to-imageがNo. 2、画像編集がNo. 1である。Flashは GPT-Image-2-Mediumより2.8倍高速で、効率は72%高いとしている。
SB Intuitionsは、日本語および英語のプロンプトから高解像度画像を生成する画像生成基盤モデル「Sarashina Image 2.6B」を開発した。26億パラメータのDiffusion Transformer（DiT）を既存モデルのファインチューニングではなくフルスクラッチで訓練し、Text Encoderには自社のSarashina2.2-Vision-3Bを採用している。学習データは自社購入の大規模ストックフォトを中核に、ライセンスや利用規約を遵守したオープンデータセットを組み合わせて構築した。
Googleは推論とコーディング性能を高めたGemini 3.8として、汎用の3.8 Flashとサイバーセキュリティ特化の3.8 Flash Cyberを発表した。3.8 Flashは入力100万トークンあたり0.75ドル、出力3.75ドルの初期提供価格で、Cyberは新設のFairwind Programを通じてパートナーに提供される。
Google DeepMindとGoogle Researchは、グローバル気象AIモデルWeatherNext 3を発表した。リアルタイムの衛星データを学習に用い、最大5kmの解像度で毎時予報を生成する。Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform、Cloudなどに今日から順次組み込まれ、降水予報は1日以上先で最大50%精度が向上するとしている。
選定理由：衛星データの直接学習や5km解像度など、前世代WeatherNext 2との差分が数値で整理されており、改良点を把握しやすい。
Microsoft AIが音声認識モデルMAI-Transcribe-2を発表した。FLEURSの60言語で平均Word-Error-Rate 5.2%の1位となり、Artificial Analysisでは精度とレイテンシーのPareto Frontierを形成している。話者分離、単語単位のタイムスタンプ、verbatim/cleanの出力設定に対応し、OpenAIのGPT-Transcribeより10x高速という。価格は年末までの期間限定で1時間あたり$0.10である。
Hugging Face、260Mと800Mの2サイズからなる多言語マルチモーダルエンコーダ「NeoMME」を発表。事前学習済みのビジョンタワーを使わず、単一の双方向Transformerでテキストトークンと画像パッチを同時に処理する。
Google DeepMindは、推論とコーディング性能を高めたGemini 3.8 Flashと、サイバーセキュリティ特化のGemini 3.8 Flash Cyberを発表した。3.8 Flashは入力$0.75、出力$3.75（100万トークンあたり）の導入価格で、HLE-Verifiedで54.9%を記録した。Cyber版は新設のFairwind Programを通じ、信頼された防御者のみに提供される。
選定理由：汎用のFlashと防御者向けのCyberを同時に出し、価格、ベンチマーク、提供条件まで整理されており、用途に応じた使い分けを判断しやすい。
Google AI Developers@googleaidevsAIスコア3838
大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）は、llm-jp-4-8b-thinkingをマルチモーダル化した視覚言語モデル「LLM-jp-4-VL 9B」を公開した。FineVisionの問題データを削除・修正したデータセット「RefinedVision」も併せて公開し、学習データは約2,930万件である。beta版よりGPQAやCharXiv Reasoningなどで性能が向上した一方、Qwen3.5-9Bとは多くのタスクで差が残る。
Anthropicは長時間のエージェント型コーディングや知識業務、研究向けのClaude Fable 5.1（claude-fable-5-1）と、Project Glasswing参加者向けのClaude Mythos 5.1（claude-mythos-5-1）を公開した。どちらも1Mトークンのコンテキストウィンドウ、最大128kの出力トークン、常時有効な適応型thinkingに対応し、価格はClaude Fable 5と同じ$10 / $50 per MTokで、キャッシュ読み取りは$0.25 per MTokに下がった。
選定理由：価格据え置きでキャッシュ読み取りを$0.25 per MTokに下げた点と、tool_choiceやthinking blockの仕様変更が併記され、移行時の確認項目を把握しやすい。
Googleは時系列基盤モデル「TimesFM-3」を発表した。複数の関連する時系列を同時に予測する多変量予測を、追加学習なしのゼロショットで行えるモデルである。パラメータ数は3億3000万で、1兆を超える時点の実世界データと合成データで事前学習されている。予測期間全体を1回のフォワードパスで生成し、各時点で10〜90パーセンタイルの9つの分位点を出力する。
Google AI Developers@googleaidevsAIスコア3131
Google DeepMindは音声認識モデルGemini 3.5 Transcribeを発表した。生の音声から言い直しやフィラーを整えた整形済みテキストを直接出力し、85以上の言語を自動検出して書き起こす。Gemini APIとGemini Enterprise Agent Platformでパブリックプレビューとして提供される。
IBMのGranite 4.2は、3B、8B、30Bの3サイズで提供される推論特化型のデコーダーのみ・dense型LLMファミリーである。Granite-4.1ベースモデルを事後学習して作られ、すべてApache 2.0ライセンスで公開される。8Bと30Bはサンドボックス環境でツールを操作するエージェントRLを経ており、全モデルが思考／非思考の切り替えとネイティブなツール呼び出しに対応する。
DeepSeek@deepseek_aiAIスコア6262
Liquid AIはLFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、LFM2.5-8B-A1Bの3モデル向けにDSparkのドラフトモデルを公開した。投機的デコーディングにより出力品質を変えずにGPUで最大3.18倍、オンデバイスで最大2.87倍のスループット向上を示す。llama.cppとSGLangで初日から利用でき、LFM2.5-2.6Bの関数呼び出しのレイテンシは平均57%減少した。
Google DeepMindは、コーディングとエージェント向けの最新Flashモデル Gemini 3.7 Flash を発表した。3.6 Flashの3週間後の公開で、FrontierCode 1.1 Mainは43.6%対34.4%、DeepSWE v1.1は65.3%対49.0%と向上した。導入価格は入力$0.75/1Mトークン、出力$3.75/1Mトークンで、年末まで適用される。
DeepSeek@deepseek_aiAIスコア6262
Microsoft AIは推論モデルMAI-Thinking-1を発表した。35B-active、約1T-totalパラメータのスパースMoEで、AIME 2025で97.0%、AIME 2026で94.5%を記録した。他社モデルからの蒸留を行わず、追跡可能なデータで学習したと説明している。
Google Researchは、GeminiとProject Astraを基盤に、リアルタイムの映像診察を行う研究用AIシステムAMIE (Video)を公開した。100シナリオ、300件の模擬診療を対象にした無作為化研究で、中核的な臨床能力は一次診療医（PCP）と同等と評価された。ただし評価は模擬患者を使った環境に限られ、実患者での検証が次の課題とされている。
MicrosoftはMAI-Image-2.6を発表し、Arenaのtext-to-imageリーダーボードで2位となった。MAI-Image-2.5からは総合で+79 Elo、テキスト描画では+91 Eloの向上で、全カテゴリーで改善した。Arenaで利用可能で、MAI Playgroundには今週後半に追加され、Microsoft Foundryなどにも順次展開される予定である。
NVIDIAのオープンウェイト音声合成モデル「Magpie TTS Multilingual」は、364Mパラメータで12言語に対応し、今回新たにModern Standard Arabic、韓国語、ブラジルポルトガル語が加わった。NIMによるオンプレミス計測では、B200の1ストリームTTFAが32ms、64ストリームでは239ms、RTFXは319.81倍となる。自社インフラへのデプロイや微調整が可能で、Hugging Faceではオープンなチェックポイントが提供されている。
MetaがMuseから30Bパラメータに蒸留したマルチモーダルモデルMuse Glimmerを、Apache 2.0ライセンスで公開した。ローカルでのエージェント用途を想定し、transformers、llama.cpp、vLLM、Inference Endpointsがday-0で対応する。Hugging Face Hubから入手できる。
選定理由：30Bのローカル向けモデルについて、アーキテクチャと各推論基盤での使い方、ファインチューニングの要件が一続きで整理されている。
Google DeepMindは、サイクロンの進路、強度、風の構造を単一モデルで予測するWeatherNextをNature論文で発表し、WeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのコードとモデルウェイトを公開した。3日先の予測が従来モデルの2日先の精度に相当し、平均で1日分の予測精度が上乗せされるとしている。コンパクト版のWeatherNext 2-miniも公開され、無料のColabノートブックで単一のTPU上で動作する。
選定理由：単一モデルで進路、強度、風の構造を予測する手法と、重みとコードの公開範囲が具体的に示されており、気象分野での再利用を考える材料になる。
Microsoft ResearchとPaige（現Tempusの傘下）は、組織画像と病理報告書由来の言語で学習した病理基盤モデルPRISM2を開発し、Nature Medicineに発表した。前立腺がん、乳がん、乳房リンパ節転移の検出など複数のベンチマークで、専用のがん検出システムに並ぶか上回る性能を示した。モデルの重みは研究用途向けにHugging Faceで公開されている。
Mistral AIは、テキストと画像の安全性を評価する3Bのオープンウェイト・マルチモーダル安全性分類モデル「Shieldstral」を、Apache 2.0ライセンスで公開した。ポリシーは推論時に平易な言葉で指定でき、再学習なしで用途に合わせて調整できる。テキスト安全性ではサイズが最大7倍のオープンガードモデルに匹敵し、単一の16GB NVIDIA GPUで動作する。
オープンモデルの最新動向をまとめた「Artifacts #23」では、Thinking MachinesのInkling（975B-A41B MoE）やKimi K3などを取り上げる。Tencentは、Hy3（295B-A21B MoE）のライセンスをApache 2に変更した。Kimi K3は非商用ライセンスで、推論・ファインチューニング事業者には商用契約が求められる。
Google DeepMindはロボット向けの「身体性推論」モデルGemini Robotics ER 2を公開した。動画理解、タスクのオーケストレーション、マルチロボット連携に対応し、ER 1.6から強化されている。Gemini API、Google AI Studioで開発者に提供され、Gemini Enterprise Agent Platformではプライベートプレビューとなる。
Microsoft AIは、モデル、ハーネス、RLEを同時に最適化してトークン効率を高める方針を示した。MAI-Cyber-1-FlashとMDASHの組み合わせはCyberGymで96%（any crashスコア）を記録し、MDASHの現行最良構成の50%のコストで動くという。複数のMAIモデルが自社製品に組み込まれ、GPUコストを50-90%削減した例も挙げている。
Google DeepMindの新しい音楽生成モデル「Lyria 3.5」が、Google Flow Musicで提供開始された。メロディの複雑さと自然さ、歌詞の品質と指示への追従性、ボーカルの表現力と発音が改善されたとしている。テンポと長さをより簡単に制御できる点も加わった。
Google DeepMindはロボット向けのGemini Robotics 2を発表した。VLAのGemini Robotics 2、推論モデルのGemini Robotics ER 2、オンデバイス向けのGemini Robotics On-Device 2の3モデルで構成し、ヒューマノイドの全身制御や複数ロボットの協調を可能にする。ER 2はGoogle AI Studioで利用でき、VLAとOn-Deviceモデルは早期アクセスパートナー向けに提供される。
選定理由：全身制御、器用な手の操作、複数ロボットの協調を3つのモデルの役割分担で整理しており、提供範囲や適応に必要なデータ量も確認しやすい。
NVIDIAは、外科手術ロボット向けのリアルタイム生成シミュレーター「Cosmos-H-Dreams」を発表した。Cosmos-H-Surgical-Simulatorを因果的な少ステップのstudentモデルに蒸留し、ストリーミング推論ライブラリFlashDreamsで提供する。単一のNVIDIA RTX PRO 6000 GPUで動作し、人間または学習済みポリシーが閉ループで操作できる。
Anthropicは Claude Opus 4.8 から大きく改善したとする Claude Opus 5（claude-opus-5）を公開した。1Mトークンのコンテキストウィンドウ、最大出力128kトークン、デフォルトで思考オンに対応し、価格は100万トークンあたり$5 / $25で Opus 4.8 と同じである。あわせて mid-conversation tool changes のベータ提供と、Claude Opus 4.7 の fast mode 廃止も発表された。
選定理由：価格据え置きでの仕様と、思考無効化の400エラーなど移行時に確認すべき破壊的変更が同じ場所にまとまっており、移行判断の材料になる。
Microsoft AIは画像生成モデルMAI-Image-2.5-Proと音声モデルMAI-Voice-2-Flashをパブリックプレビューとして公開した。Proは同社最高忠実度の画像モデルで、Flashは MAI-Voice-2より2倍高速で32%安価、価格は100万文字あたり$15である。両モデルはFoundryやMAI Playgroundで試せる。
Microsoft AIは、GitHub Copilot向けのMAI-Code-1-Flashと、そこから派生したExcel向けMAIモデルの結果を公表した。Excelのモデルは最も一般的なタスクでGPT-5.6と同等の品質で、コスト効率が高いという。今後はCopilot Chat、Outlook、PowerPointなどにも同じ手法を広げる。
Googleは、エージェント構築向けにGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyberを発表した。3.6 FlashはArtificial Analysis Indexで3.5 Flashより出力トークンが17%少なく、価格は入力$1.50/1M、出力$7.50/1Mである。3.6 Flashと3.5 Flash-Liteは同日からGemini APIなどで利用できる。
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。
Googleは、3.5 Flashを基に脆弱性の発見・検証・修正に特化して微調整した軽量サイバーセキュリティモデル「Gemini 3.5 Flash Cyber」を発表した。限定公開のパイロットとして、まず政府や信頼できるパートナーにCodeMender経由で提供される。V8では、固定回数の呼び出しで確認済みの固有の問題を55件発見し、3.5 Flashの47件、Claude Opus 4.6の36件を上回った。
DharmaOCRは、ポルトガル語に特化したベンチマークでスコア0.925を記録し、Mistral OCR4（0.798）とUnlimited-OCR（0.7587）を上回った。記事は、この差を新しいモデルにも通じる特化学習の利点によるものだとしている。学習はブラジルポルトガル語の文書を用いた教師ありファインチューニングとDirect Preference Optimization（DPO）の2段階で行われ、DPOは出力の安定性を高めたとされる。
Thinking Machines Labが、画像・テキスト・音声を入力できる約1Tパラメータのオープンモデル Inkling を Hugging Face で公開した。総パラメータ975B、アクティブ41BのMoEで、1Mコンテキストに対応する。276B総・12Bアクティブの Inkling-Small も追加され、Inference Endpoints でワンクリックでデプロイできる。
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。