AI at Meta@AIatMetaAIスコア5252

AI at Metaは、コンシューマ向けハードウェア上のエージェント型タスク向けに作られた30BオープンウェイトモデルMuse Glimmerの技術報告を公開した。単一のコンシューマ向けGPUを積んだMacやPCで、4-bit精度により実用的な速度で動作する。同程度のサイズのオープンモデルの中で、ツール利用とマルチステップ計画でリードしているという。

MiniMax M3.1 Flash、中国のAI価格競争に底は見えず

MiniMaxが推論モデル「MiniMax M3.1 Flash」を公開した。Artificial Analysis Intelligence Indexで42点を獲得し、前モデルのM3より13点高く、タスクあたりのコストは半分以下に下がった。API価格は入力100万トークンあたり$0.15、出力100万トークンあたり$0.60で、コンテキストは最大100万トークン、テキストと画像を扱える。一方、Artificial Analysisによるとハルシネーション率は93%と報告されている。

Nvidia、エージェント向けオープンウェイトモデル「Nemotron 3.5」を発表

Nvidiaは、常時稼働のエージェントとエッジコンピューティング向けのオープンウェイトモデルを発表した。企業向けの「Nemotron 3.5 Super VL」は120Bパラメータで、指示追従とツール利用のタスクでNemotron 3 Ultraに近い精度を示すとされる。PC向けには軽量な「Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB」と「Bolt E4B」を用意し、Super VLとBolt 74B-A9Bは提供開始済み、Bolt E4Bは今月後半に提供予定である。

AppleとMeta、Mac StudioでMuse Spark OpenのAIモデルをローカル実行する取り組み

AppleとMetaが協力し、開発者がハイエンドMac上でAIモデル「Muse Spark Open」をローカル実行できるようにする取り組みを進めている。原文の提供部分では、対応するMacの具体的な仕様や性能、提供時期などの詳細は示されていない。

Reflection、501BパラメータのオープンウェイトMoEモデルBeamを公開

ReflectionはオープンウェイトのMoEモデルBeamを公開した。総パラメータ数は501B、アクティブパラメータ数は23Bで、1トークンのコンテキストではなく1Mトークンのコンテキストに対応し、ライセンスはApache 2.0である。

DeepSeek、エージェント性能を高めたV4.1-Flash-1017を公開 検索APIも外部開放

DeepSeekはFlashモデルの更新版DeepSeek-V4.1-Flash-1017を公開した。公式サイト、アプリ、APIで利用でき、重みはHugging FaceとModelScopeでオープンソース化された。DeepSWEでは77.0%を平均約0.20ドル/タスクで達成したと同社は示している。社内検索エンジンのSearch & Fetch APIも開発者向けに提供する。

Jev、Vercelで史上最速の採用を記録したAIモデルに

TypeSafe AIのAIモデル「Jev」は、限定公開から2週間でVercelの有料チームの35%に利用され、2番目に人気のSonnet 5.5のほぼ2倍の到達率を記録した。Jevは出力を事前に決めた選択肢から選ぶ軽量モデルで、9月15日に限定公開された。出力を制限することで、Sonnetより低コストかつ高速に動作する。

Reflection Beam登場、AWSでのエージェント型コーディング向けオープンウェイトモデル

Reflection AIが、エージェント型コーディングと長期タスク向けのオープンウェイトモデルBeamを公開した。総パラメータ501B、アクティブ23BのスパースMoEで、実効コンテキスト長は1Mトークンと同社は報告している。重みはApache 2.0ライセンスでHugging Faceから提供され、発表時点ではAmazon SageMaker JumpStartの米国東部（バージニア北部、オハイオ）で利用できる。

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。

[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。

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。

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。

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。

ELYZA、llm-jp-4ベースの推論モデルELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4を公開 学習方法と評価結果を解説

ELYZAは、LLM-jp-4をベースにした日本語重視の推論モデルELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b（Dense）と32b-a3b（MoE）をHugging Faceで公開した。20ベンチマークの総合スコアは33B版が61.7、32B-A3B版が58.5である。Mid-training、SFT、RLの各段階の設計と効果も解説している。

TII、アラビア語音声認識モデル「Falcon-ASR」を発表

TIIは、エミラティ方言に重点を置いたアラビア語音声認識モデル「Falcon-ASR」を発表した。パラメータ数は1.6Bである。6つのアラビア語テストセットの平均WERは20.92%で、公表済みの最良結果より2.25ポイント良い。Hugging Face Demo Spaceで試用でき、APIは計画中である。

Mistral、Mistral Large 4のパブリックプレビューを開始、ウェイトは月末公開予定

Mistralは、総パラメータ1兆、アクティブ520億のネイティブマルチモーダルモデルMistral Large 4（ML4）のパブリックプレビューを開始した。プレビューAPIはMistral Studioで試用でき、ウェイトは今月末に公開予定である。コーディング、エージェント型ワークフロー、マルチモーダル理解で高い性能を示すとしており、Artificial Analysis Cyber Indexでは世界上位5モデルに入るとしている。

Reflection、501B-A23BのオープンモデルBeamを発表 Apache 2.0の重みは今月公開予定

Reflectionは、コーディング、エージェント、科学用途向けのテキスト専用MoEモデルBeam（総パラメータ501B、アクティブ23B）を発表した。ゼロから学習したモデルで、Apache 2.0の重みは今月公開予定である。Latent Spaceは、GLM 5.3やDeepSeek V4.1 Flashなどが総じて先行すると指摘している。

Holo4、汎用コンピュータ操作エージェント向けの新モデルシリーズ

Holo4は、GUI・コード・MCP・APIを使い分けて操作するエージェント型モデルシリーズで、27B dense版と35B-A3B（Mixture of Experts）版の2サイズが提供される。OSWorld 2.0ではHolo4 27Bが61.7%を記録し、Opus 5.5の81.8%には及ばないものの、パラメータ数とコストは大幅に少ないとされる。両モデルはH Models APIで利用可能で、Holotron4 Nanoも併せて公開された。

国立情報学研究所、大規模言語モデル「LLM-jp-4.1」シリーズを公開

国立情報学研究所のLLMCは、日本語に強いオープンな大規模言語モデル「LLM-jp-4.1」シリーズを公開した。llm-jp-4.1-8b-thinking、32b-a3b-thinking（MoE）、33b-thinkingの3モデルをApache License 2.0で提供し、SFTとDPOの学習データも公開する。STEM分野の性能向上、ツール呼び出しへの新規対応、回答の詳細さの調整が主な改良点である。

最新オープンアーティファクト（#24）：Motif-3、GLM-5.3、Hy4-previewとオープンモデルのライセンス動向

ZhipuのGLM-5.3は、GLM-5.2以前のMITから独自ライセンスへ変更された。Model as a Serviceを運営し、関連会社を含む連続12か月の売上が100億ドルを超える場合、商用利用前にZ.AIのセキュリティ審査が必要となる。「affiliates」が定義されておらず採用の障壁になると指摘し、Kimi K3やMiniMax M3も制限的な条件を課している。MotifのMotif-3はMITライセンスで公開されている。

NeoMME：効率的なマルチモーダルネイティブ・多言語エンコーダ

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。

LLM-jp、視覚言語モデル「LLM-jp-4-VL 9B」を公開 llm-jp-4-8b-thinkingをマルチモーダル化

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。

Google DeepMind、サイクロン予測のWeatherNextをNature論文とともにオープンソース化

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。

オープンモデルの最新動向をまとめた「Artifacts #23」、Laguna S2.1・Inkling・Kimi K3など

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。

Thinking Machines Lab、画像・音声・テキスト対応のオープンモデルInklingとInkling-Smallを公開

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。

Sarashina3 mini / Sarashina3 nano：フルスクラッチで開発した最新の国産LLM

SB Intuitionsは、フルスクラッチで開発した国産LLM「Sarashina3 mini」とその軽量版「Sarashina3 nano」を公開し、商用APIとして提供を開始した。事前学習には日本語・英語を中心とした30Tトークンのデータを用い、数学（AIME 2025）やエージェント（τ2-bench Telecom）などで前世代のSarashina2 miniから大幅な性能向上を達成したという。

Google DeepMind、テキスト拡散の実験的オープンモデルDiffusionGemmaを公開

Google DeepMindは、テキスト拡散を採用した26B MoEのオープンモデルDiffusionGemmaをApache 2.0ライセンスで公開した。専用GPU上で最大4x高速な推論を実現し、単一のNVIDIA H100で1000+トークン/秒、NVIDIA GeForce RTX 5090で700+トークン/秒を出す。出力品質は標準のGemma 4より低く、高品質が必要な用途にはGemma 4を推奨している。

Google DeepMind、エンコーダー不要のマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを発表

Google DeepMindはノートPC向けのマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを発表した。画像と音声の入力をエンコーダーなしでLLM本体に直接渡す構成で、16GBのVRAMまたはユニファイドメモリで動作する。Apache 2.0ライセンスで公開され、Hugging FaceとKaggleから重みを入手できる。

Sony AI、効果音生成の基盤モデルWooshを発表

Sony AIは、効果音生成に特化した基盤モデルWooshを発表した。ライセンス済みのスタジオ品質ライブラリで学習した非公開モデルと、公開データで学習した公開モデルの2種類を並行して開発した。公開モデルはオープンウェイトと推論コード付きで、非商用の研究・実験向けに提供される。

カラクリ、GENIAC第3期で国産CUAモデル「KARAKURI VL2」を開発 画像編集・メール操作でClaude Sonnet 4.6を上回る

カラクリが、PC操作を自律実行する国産CUA向け視覚言語モデル「KARAKURI VL2」（8Bパラメータ）を開発し、GENIAC第3期の成果として公開した。自社開発の日本語PC操作ベンチマーク「OSWorld-JP v0.2」（100タスク）の総合スコアは0.331で、Claude Sonnet 4.6の0.593には及ばないが、画像編集（GIMP）とメール操作（Thunderbird）の2カテゴリではClaude Sonnet 4.6を上回った。

Agentic能力を強化しロングコンテキストに対応したABEJA-Qwen3-14B-Agentic-256k-v0.1の公開

ABEJAは、Alibaba社のQwen3-14Bに追加学習を行ったモデル「ABEJA-Qwen3-14B-Agentic-256k-v0.1」を公開した。コンテキスト長は元モデルの128kから256kに拡張され、思考とツール利用を繰り返すAgentic能力の強化を狙っている。ローカル社内ドキュメントの探索を想定して検索系ツールの強化にOpenSearchを採用しており、汎用モデルというよりエージェント利用向けのモデルである。

Mistral、4Bパラメータの音声合成モデルVoxtral TTSを公開

Mistralは4Bパラメータのテキスト音声合成モデルVoxtral TTSを公開した。9言語に対応し、APIでは1k文字あたり$0.016で利用できる。人手評価ではElevenLabs Flash v2.5より自然さで上回り、ElevenLabs v3と同等の品質とされる。

Mistral AI、統合型オープンモデル「Mistral Small 4」を発表

Mistral AIはMistral Small 4を発表した。Magistralの推論、Pixtralのマルチモーダル、Devstralのエージェント型コーディングを1つのモデルに統合し、Apache 2.0ライセンスで公開している。119B総パラメータのMoEで256kコンテキストウィンドウに対応し、Mistral Small 3と比べてレイテンシ重視設定でエンドツーエンドの完了時間を40%削減、スループット重視設定で毎秒リクエスト数を3倍にした。

Mistral AI、Lean 4向けオープンソースのコードエージェントLeanstralを公開

Mistral AIはLean 4向けのオープンソースのコードエージェントLeanstral（120B-A6B、アクティブパラメータ6B）をApache 2.0ライセンスで公開した。Mistral Vibeのエージェントモードと無料のAPIエンドポイントでも利用できる。FLTEvalではpass@2で26.3となり、コスト36ドルでSonnetの23.7（549ドル）を上回ったとしている。

Mistral AI、音声認識モデルVoxtral Transcribe 2を公開、RealtimeはApache 2.0のオープンウェイト

Mistral AIは音声認識モデルのファミリーVoxtral Transcribe 2を公開した。バッチ向けのVoxtral Mini Transcribe V2と、遅延を200ms未満まで設定できるライブ向けのVoxtral Realtimeで構成する。Realtimeは4BパラメータでApache 2.0のオープンウェイトとしてHugging Face Hubで配布され、Mini Transcribe V2のAPI料金は1分あたり$0.003である。