xAIのGrok 4.6が、Gemini Enterprise Agent PlatformのModel Gardenから利用可能になった。Grok 4.6は長時間稼働するエージェントや対話型・視覚的な作業向けのフラッグシップモデルで、500kのコンテキストウィンドウを備え、推論の度合いをlow、medium、high、xhighから設定できる。料金は入力が100万トークンあたり2ドル、キャッシュ入力が同0.50ドル、出力が同6ドル。
Nathan Lambertは、Metaが公開したMuse Spark Openを米国製オープンモデルとして大差で最も強いと評価した。性能はGLM 5.2より上でDeepSeek V4.1 Flash付近、GLM 5.3やKimi K3には届かないとし、独自ライセンスの制約が普及の障害になりうると指摘している。
Latent SpaceのAINewsは、10月15〜16日分のAI動向をまとめた。Metaが816B総パラメータ・42B activeのMoE「Muse Spark Open」をオープンウェイトで公開し、Artificial AnalysisのIntelligence Indexで39を記録した。冒頭では新番組「High Taste Testers」の試験公開も告知している。
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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。
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。
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。
選定理由：bboxをプロンプトに書いて配置や移動を指定する操作法と、H100での速度やメモリの実測値が併記されており、導入時の負荷を見積もりやすい。
Qwen@Alibaba_QwenAIスコア3838685 output tokens/s per user on @Alibaba_Qwen Qwen3.8-Flash-Next. Running TokenSpeed on 4× NVIDIA GB300 with NVFP4. A look at the kernel and serving optimizations behind the results: 👉 https://lightseek.org/blog/tokenspeed-qwen3-8-flash-next.html ⭐ https://github.com/lightseekorg/tokenspeed
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。
Qwen@Alibaba_QwenAIスコア5656Meet Qwen-Image-2.1, the most balanced and cost-effective image generation model in the Qwen-Image series! Now open weights! 🎨 A unified model for both generation and editing, delivering top-tier quality in a lightweight package. Highlights: 👀 - Compact & exceptionally fast: A lightweight 7B architecture that outperforms most closed-source models, with drastically accelerated inference for multi-image inputs. - Native transparency: Natively generates and edits RGBA layers, enabling seamless compositing and text editing within transparent images. - Versatile, high-fidelity editing: Supports up to 10 reference images and precise local control while preserving strict fidelity for portraits and products. - Broad coverage & stunning aesthetics: Excels at panoramas, infographics, and virtual try-ons, delivering realistic textures and elegant typography. Start to create your next masterpiece with Qwen-Image-2.1! 🖼️ - Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1 - GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1 - Model Scope: https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1 - Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1
Latent SpaceのAINewsが、10/1/2026〜10/2/2026のX、Reddit、各種コミュニティの話題をまとめた。OpenAIのGPT-6.1 Solは入出力100万トークンあたり$2/$10で、Agent ArenaではSol [Max]が5位、Sonnet 5.5 [Max]が3位に入ったと紹介している。エージェント基盤、研究、推論ハードウェア、政策の話題も並ぶ。
Qwen@Alibaba_QwenAIスコア2626We're excited to offer Day0 OpenVINO support for Qwen-Image-2.1 Read more about what you can accomplish here: https://ms.spr.ly/6019a5nm5
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。
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。
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。
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。
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。
Mistral AIは、Lean 4での形式検証に対応したApache-2.0ライセンスのモデル「Leanstral 1.5」を公開した。総パラメータ119B、アクティブパラメータ6Bで、miniF2Fを飽和させ、PutnamBenchでは672問中587問を解いた。FATE-Hで87%、FATE-Xで34%と新たなstate-of-the-artを達成し、Hugging Faceと無料APIで利用できる。
ELYZAは、医療領域に特化した日本語版LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」シリーズを開発した。基盤モデル「ELYZA-Med-Base-1.0-Qwen2.5-72B」は、医師国家試験ベンチマーク「IgakuQA」で国内最高性能を達成したという。
