Amazon SageMaker JumpStart、2026年1〜9月のモデル追加を振り返る

Amazon SageMaker JumpStartは2026年1〜9月に、30のプロバイダーから100を超える新モデルを追加した。最多はAlibaba（Qwen）の29モデルで、NVIDIAが17モデル、Mistralが7モデル、Googleが6モデルと続く。推論、マルチモーダル、量子化モデルなど幅広く、ワンクリックでのデプロイに対応する。

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。

NVIDIA、RTX Spark向けにエージェント、クリエイティブ、開発、ゲームのソフトウェア対応を拡充

NVIDIAは10月16日（金）発売のRTX Sparkノート PCに向け、ローカルエージェント、Adobe、ComfyUI、PyTorch、DLSS 5などの対応アップデートを発表した。エージェント向けのNemotron 3.5 Bolt 74Bは10月15日（木）に提供が始まり、NVIDIA PAIRは正式版へ移行する。RTX Sparkは最大128GBの統合メモリと1ペタフロップスのAIコンピューティング能力を備える。

GrokをHermes Agentに接続、SuperGrokサブスクリプションで利用可能に

xAIは、Grokのサブスクリプションを Nous Research のオープンソースで自己改善型エージェント「Hermes Agent」内から直接利用できるようにした。利用できるのは、テキスト会話と高度な推論のためのGrok 4.3、音声応答のためのGrok Text-to-Speech、画像と動画の生成のためのGrok Imagineで、すべてのプランで接続可能である。設定はHermes Agentのプロバイダーで「xAI Grok OAuth（SuperGrok Subscription）」を選び、ブラウザでサインインするだけである。

xAI、コーディングエージェントとTUIのGrok BuildをGitHubでオープンソース化

xAIはSpaceXSIのコーディングエージェントとTUIであるGrok Buildのソースコードを、GitHubで公開した。コンテキスト構築からツール呼び出しのディスパッチまでの実装を読める。コンパイルして自前のローカル推論に接続し、config.tomlから操作するローカルファーストの運用にも対応する。

クライアントSDK生成がオープンであるべき理由、Google GenAI SDKの事例から

GoogleとSpeakeasyが、OpenAPIクライアント生成スイートをAGPLv3ライセンスでオープンソース化する。背景には、2026年5月に利用していたSDK生成プロバイダーが買収され、突然サービス終了が発表された件がある。公開されるのは、7言語向けSDK生成器、エージェント向けCLI生成器、OpenAPIとMarkdownドキュメントからMCPサーバーを生成する生成器である。Googleは、この仕組みで6つのターゲットを約1人のエンジニアで保守しているとしている。

Google、Gemma 4ベースの埋め込みモデルEmbeddingGemma 2を公開、5種類のデータを統一空間に

GoogleはGemma 4をベースにしたApache 2.0ライセンスのオープンモデルEmbeddingGemma 2を公開した。テキスト、コード、画像、動画、音声を768次元の共通ベクトル空間に変換し、270Mから740Mパラメータまで必要なエンコーダーだけを読み込める。MTEB (Code)ではEmbeddingGemma 1より14%高いスコアを示している。

Google、オンデバイスGPU推論エンジンML DriftをApache 2.0でオープンソース化

Google AI Edgeチームは、オンデバイスAI推論向けのGPU計算エンジンML DriftをApache 2.0ライセンスで公開した。OpenGL ES、OpenCL、Metal、WebGPUに対応し、LiteRTのGPUアクセラレーションの中核であると同時に単体ライブラリとしても使える。YouTube ShortsではフレームレイテンシーがGoogle発表で最大40%短縮された。

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。

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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。

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、Muse Spark OpenをAmazon SageMaker JumpStartで提供開始

Meta のコーディング特化オープンウェイトモデル「Muse Spark Open」が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になった。MoE アーキテクチャで総パラメータ 816B、アクティブ 42B、コンテキストウィンドウは 1M トークンである。BF16 版は ml.p6-b300.48xlarge、NVFP4 量子化版は ml.p5e.48xlarge で動作し、SageMaker Studio または SageMaker Python SDK から自身の AWS アカウントのエンドポイントにデプロイできる。

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。

Perplexity@perplexity_aiAIスコア5050

Perplexity Computerのすべてのタスクを実行するサンドボックス基盤SPACEをオープンソース化する。 SPACEは、エージェントの各タスクに専用のFirecracker microVMを割り当て、認証情報とアウトバウンド通信をVMの外側から制御する。 Apache 2.0で公開中：https://github.com/perplexityai/SPACE?tab=Apache-2.0-1-ov-file

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。

Sakana AI@SakanaAILabsAIスコア4242

The Agentic Scientistは、Codex や Claude Code などの市販コーディングエージェントを制御用スキャフォールドで包み、仮説検証から実験までの研究ループを自動化する仕組みである。同システムを用いた Error Diffusion の研究論文はALIFE 2026でオーラル発表に採択された。

LINEヤフー、サービス特化型言語モデルの社内共有プロジェクト「Moegi」を紹介

LINEヤフーは、Yahoo!ショッピングやYahoo!検索などの固有テキストで事前学習したBERT系モデルを社内共有するプロジェクト「Moegi」を紹介した。bert-110mのMoegiモデルは公開日本語モデル2種を全3タスクで上回り、gpt-5.6-solと近いスコアを示した。推論コストはgpt-5.6-solの約900分の1〜約1,700分の1と概算されている。

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。

Apple研究、データ制約下の事前学習ではハイパーパラメータ調整よりバイリンガル混合が有効

研究では、データが限られる低リソース言語の事前学習において、高リソース言語のデータを混ぜる手法がハイパーパラメータ調整より大きく性能を改善すると示された。150Mから1.43Bパラメータの4規模で、アラビア語に英語データを混ぜた約1000回の事前学習を比較し、検証損失と下流タスク精度の両方で混合が優位となった。混合の効果は目的言語の固有データ2〜3倍分（検証損失）、2〜13倍分（下流タスク精度）に相当し、検証損失だけでは混合の価値が過小評価される。

Sakana AI、集団知能による再帰的自己改善手法MASSを発表

Sakana AIは、1つの共有モデルが仮想サブエージェントのチームでタスクを解き、最良のチームの実行結果で自らを学習し直す手法Multi-Agent Self-Supervision（MASS）を示した。27Bのオープンウェイトモデルで2サイクル実施した結果、4つの研究ベンチマークで出力トークンあたりのスコアがベースモデルの1.2〜1.6倍に達した。同種モデル同士の再帰的自己改善では盲点が共有される恐れがあり、AIの安全性のため慎重な検証が必要としている。

ソフトウェアサプライチェーン攻撃演習から学ぶ、インシデント対応に必要な5つの視点

LayerX Fintech事業部から三井物産デジタル・アセットマネジメント（MDM）に出向する筆者が、GMO Flatt Securityのソフトウェアサプライチェーン攻撃演習で得たインシデント対応の5つの視点をまとめた。タグでなくコミットSHAで固定すること、確認できた事実と未確認の可能性を分けて報告すること、封じ込めは順序で考えることなどを挙げる。MDMではSHA固定、OIDC、JITを導入済みだが、一報時に説明できる体制は未整備としている。

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。

Google Research、特許起草でAI支援が専門性を高めるか損なうかを3か月の実地実験で検証

知的財産法の弁護士133人を対象に、未公開のGoogle Labs製AI特許作成支援ツールを3か月使わせる実地実験を行い、NBERから論文を公開した。AI利用で起草スコアは10日後に0.34SD、90日後に0.38SD向上したが、AIなしの添削課題で改善が見られたのはシニア弁護士だけで、ジュニアには明確な改善がなかった。

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。

NVIDIA、エージェント型ロボティクス開発を支援するIsaac ROS 5.0をリリース

NVIDIAはROSConで、ROSベースのGPUアクセラレーテッドパッケージ集であるIsaac ROS 5.0を発表した。ROS LyricalとUbuntu 24.04に対応し、AIエージェント向けのIsaacスキルやエージェント対応ドキュメントを加えた。FoundationPoseの推論ライブラリは物体の認識と追跡が最大5.5倍高速になり、Isaac ROS 5.0は無料のオープンソースで利用できる。

PFN、PLaMo翻訳を大型アップデート、53言語対応と会議翻訳機能を提供開始

Preferred Networks（PFN）は、AI翻訳サービスPLaMo翻訳の大型アップデート版を本日提供開始した。PLaMo第3世代をベースに、GPT-6 Astraなどのフロンティアモデルと同等の日本語翻訳精度を実現したとしている。対応言語は日英の2言語から53言語に拡大し、15言語対応の会議翻訳機能も正式提供を始めた。

「Earth AI」の地理空間基盤モデル、世界の公衆衛生への活用を検証

Google Researchは、Google Earth AIの人口動態基盤モデル（PDFM）が生成する場所の埋め込み表現を、5つの公衆衛生課題で評価した。PDFMは検索傾向、人の移動、建物の密度、気象・大気質などを統合した埋め込みであり、タスク固有のファインチューニングなしに既存の入力と同等以上の結果を示した。米国・カナダ国境の146郡ではMMRワクチン接種の説明分散が相対で36%向上し、コレラ発生予測では4週先のAUPRCが9.7%改善した。

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。

cognee CEOの講演で聞いたナレッジグラフの話、エージェントの記憶は「増える」から「良くなる」へ

cogneeのCEO、Vasilije Markovicさんの講演を、LayerXのFDEが紹介している。cogneeはAIエージェント向けの記憶をオープンソースで提供し、スキーマは厳密なオントロジーでなくてよいこと、記憶を分けて権限で制御すること、使われるほど記憶が良くなることが語られた。LayerXの最新50記事でスキーマの効果も試している。

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B Base に対する汎用・金融特化SFT

ABEJAは、NVIDIA Nemotron 3 Nano（30B-A3B）のBaseモデルに対し、日本語の汎用能力強化を目的とするSFT Stage 1と、金融特化のSFT Stage 2の2段階でSFTを実施した。Stage 1ではBaseモデルと事後学習済みモデル、2種類のデータブレンドを組み合わせた計4条件を比較した。評価にはSwallow Leaderboard v2、Fin-Harness、EDINET-Benchを用いている。

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。

Decaton Per-Key-Quotaで LINE公式アカウントのプッシュ通知スパイクを制御

LINEヤフーのインターン生が、LINE公式アカウントのプッシュ通知配信基盤にOSSのDecatonのPer-Key-Quotaを導入した。キーごとの処理レートを監視し、上限を超えた通知タスクを流量制限トピックへ退避させる仕組みである。ある1日のログでは、上限超えの通知654,762件を退避させ、処理時間に換算して延べ約4.2時間分に相当するという。

GitHub Security Lab、C/C++向け自律型ファジングのFuzzing Taskflowを公開

GitHub Security LabのAntonio Moralesは、C/C++プロジェクト向けの自律型ファジングパイプラインFuzzing Taskflowを公開した。GitHubリポジトリを指定するだけで、ハーネス作成、AFL++の実行、カバレッジ分析、クラッシュのトリアージ、脆弱性レポート作成までをLLMエージェントが行う。ソースコードはオープンソースである。

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア5151

QwenはQwen Intelligenceを発表し、Mobile Planner Agent、Mobile-Use Agent、Mobile Creative Agentの3種のエージェントを投入した。MobilePA-Bench、MobileWorld、MobileWorld-Real、MobileWorld-Safetyのベンチマーク群も公開している。Mobile-Use AgentはMobileWorld 82.1、MobileWorld-Real 92.2、AndroidDaily 97.2、エンドツーエンド成功率90%としている。

Hugging Face、oMLX開発者Jun Kim を採用、MLXコミュニティ支援を強化

Hugging FaceはoMLXの作成者・メンテナーであるJun Kimをチームに迎えたと発表した。oMLXはこれまで副業的なプロジェクトだったが、今後は十分な保守と資金を得て、長期的な開発に取り組める体制になる。oMLXはApache 2.0ライセンスのままで、Jun Kimが引き続きプロジェクトを主導する。

UK AISIとEvalEval、ベンチマーク結果を再現可能にする取り組み

英国AI Security Institute（AISI）は、EvalEvalの公開基盤「Evaluation Cards」を使い、評価結果の公開を始めた。