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。
#オープンソース・エコシステム
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本日2件AWS Machine Learning BlogAIスコア3434 NVIDIA BlogAIスコア2626 NVIDIA、メディア向けエージェント型セキュリティを強化 欧州公共放送からコンテンツ制作まで
NVIDIAは欧州放送連合（EBU）と協力し、公共放送向けのソブリン・フレームワークを拡張する。ソブリンクラウド事業者、オープンモデル開発者、システムインテグレーターを加え、放送事業者がデータやモデルを管理しながらエージェントを導入できるようにする。Adobe Frame.ioは、NVIDIAのNVDEC、TensorRT、CUDAを用いた検索基盤で、埋め込み生成を約5倍、スループットを最大4倍、検索処理のレイテンシを最大5倍改善した。
AWS ブログ（日本語・生成AI）AIスコア3434 AWS、Physical AI Toolchainを発表
AWSは、フィジカルAIの開発ライフサイクル全体をAWS上で運用するためのエンドツーエンドのツールチェーン「Physical AI Toolchain on AWS」を一般公開した。NVIDIAのGR00T、Isaac Sim、Isaac Lab、Cosmos、OSMOを統合し、特定のロボットやタスクの種類に依存しない。各コンポーネントは独立したTerraformモジュールとして段階的に導入でき、LeRobot、ONNX、ROS 2などのオープンな形式に基づく。
xAI NewsAIスコア4747 xAI、SuperGrok・X PremiumのサブスクでOpenClawからGrokを利用可能に
xAIは、SuperGrokまたはX Premiumのサブスクリプションを使ってオープンソースのローカルファースト型AIエージェント「OpenClaw」内でGrokモデルを利用できるようにした。接続はすべての料金プランで利用可能とされる。OpenClawはMac Mini、ノートPC、サーバー、VPS、Raspberry Piなど多様なハードウェアで動作し、セッションをまたぐ永続メモリを保持する。
xAI NewsAIスコア4242 Kilo CodeでGrokを利用可能に、SuperGrokとX Premium+の契約で追加APIキー不要
xAIのGrokサブスクリプション（SuperGrokまたはX Premium+）をオープンソースのエージェント型コーディングプラットフォームKilo Codeで直接利用できるようになった。接続すればGrok Buildを含む最新のGrokモデルを、別途APIキーなしで使える。VS Code、JetBrains IDE、ターミナル（CLI）に対応し、VS Codeでは設定のProvidersタブからxAI Grok OAuth（SuperGrok Subscription）を選んでサインインする。
xAI NewsAIスコア4444 Grok 4.6、Gemini Enterprise Agent Platformで利用可能に
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。
Microsoft AI (MAI) NewsAIスコア3535 Microsoft AI、人間中心の超知能（HSI）に向けて
Microsoft AIは、人間のために常に働く「人間中心の超知能（HSI）」の実現を目指すと表明した。問題志向で領域特化型の、制約の中で慎重に調整されたAIを想定し、自律的で無制限な存在とは区別している。MAI Superintelligence Teamを設立し、AGI競争論やブームか破滅かの二項対立を退けるとしている。
Google Developers BlogAIスコア4646 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 Developers BlogAIスコア4343 Antigravity SDK、ローカルAIモデルのサポートを追加
Antigravity SDKがローカルモデルによるエージェント処理に対応し、Google AI EdgeのLiteRTを使ってGemma 4 26B A4Bを初期対応として利用できるようになった。ネットワーク接続がなくても完全オフラインで動作し、ローカルのGPUとRAMを効率的に使う。ハイブリッド構成のデモでは、クラウドのGemini 3.8 Flashが計画を立て、ローカルのGemma 4 26Bが処理を担い、記録された実行では全トークンの97.2%（3,322トークン）がローカルで処理された。
Google Developers BlogAIスコア3838 google/adk-recipesの全体像、3層構成で整理された単一リポジトリ
Googleは、google/adk-samplesを再構成した後継リポジトリgoogle/adk-recipesの構成を解説した。core/、plugins/、contrib/の3階層に分かれ、Agents CLI、Agent Garden、Gemini Enterprise appが同じソースツリーを参照する。plugins/はAgent Plugins v1.0.0仕様に準拠したスキル、contrib/は5言語のデプロイ可能なサービスを収録する。
NVIDIA 日本版ブログAIスコア3838 NVIDIA Omniverse、フロンティアAIエージェントでシミュレーション開発を加速
NVIDIAの開発者らが、GPT-6 Astraなどのフロンティア AIモデルとOmniverseライブラリを組み合わせ、自然言語の指示でシミュレーションアプリを構築する事例を紹介した。倉庫向けヒューマノイドシミュレーター、自動運転試験環境「Zero to Alpamayo」、Robo Olympics、国際宇宙ステーションのブラウザ再現などが挙がっている。ある実験では、ロボットが100回の試験のうち64回で単一の障害物をクリアした。
Sakana AI@SakanaAILabsAIスコア6060
引用元Sakana AI@SakanaAILabsThe Agentic Scientist: Orchestrating Coding Agents for Automated Scientific (Co-)Discovery Blog: https://pub.sakana.ai/agentic-scientist/ GitHub: https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v3 arXiv: https://arxiv.org/abs/2610.18933 Since 2024, we’ve used The AI Scientist as a way to test how far AI alone can take scientific research, from v1 to v2 to the paper published in Nature earlier this year. The Agentic Scientist is the next step in that line of work, built for the era of coding agents. Coding agents such as Codex and Claude Code now carry out long software tasks on their own. Handing them a research problem, however, tends to produce a strong hyperparameter optimizer rather than a scientist: scores go up, but ideas stay narrow, and the reasons for the gain are rarely examined. The Agentic Scientist makes the research loop explicit. It wraps off-the-shelf coding agents in a scaffold that controls what they see, what they write, how they are evaluated, and how results are handed to the next stage. Parallel workers test hypotheses against rubrics defined before any experiment runs, share successes and failures through a common memory, and then ablate the winning program to generate evidence. We used an early version of the system to study Error Diffusion, a biologically motivated alternative to backpropagation. Our researchers set the question and the rubric, chose directions at each stage, and verified the results, references, and claims before submission. The resulting paper was accepted as an oral presentation at ALIFE 2026. In autonomous runs, the system also raised Doc-to-LoRA retrieval accuracy from 52% to 98% on multi-needle tasks and designed a learned evolution strategy that improves over its CMA-ES reference on unseen tasks. Alongside it we release AutoIllustrate, a pipeline for scientific figures that keeps an editable http://draw.io file as the source of truth, so every diagram can be corrected by hand. Humans define the question and the standards of evidence; agents expand the experiments researchers can run. We call this Co-Discovery, and we are releasing both systems as open source for the community to build on.
AI at Meta@AIatMetaAIスコア2929
Perplexity@perplexity_aiAIスコア5050Microsoft AI (MAI) NewsAIスコア5050 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。
- Sakana AI@SakanaAILabsAIスコア4242
Mistral AI NewsAIスコア4747 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。
NVIDIA BlogAIスコア4242 NVIDIA、欧州の科学コミュニティ向けにオープン学習資料・協業・計算資源の提供を拡大
NVIDIAは、欧州委員会がダブリンで始めたAI in Science Enablers Initiativeに参加し、欧州の研究者向けにオープンモデル、学習資料、計算資源へのアクセスを拡大する。250以上のオープンモデルと250のオープンデータセットを公開しており、NVIDIA Deep Learning Instituteは無償のオープンソース教材ハブを開設した。欧州では35台のスーパーコンピューターが開発中で、300万人超の研究者が利用できるようになる。
Hugging Face BlogAIスコア4141 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。
NVIDIA@nvidiaAIスコア2222
Hugging Face Blog注目記事AIスコア6060 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。
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。
Preferred Networks 技術ブログAIスコア88 Optuna v5でのデフォルト最適化アルゴリズムの改善
取得できた本文は404エラーページのナビゲーションのみで、Optuna v5のデフォルト最適化アルゴリズムの改善内容は確認できない。アルゴリズム名、性能の数値、提供状況などの具体的な情報は本文に含まれていない。
Google Research BlogAIスコア4747 Earth AI、地理空間推論エージェントを強化 技術レポートとパートナー試験、早期アクセスを公開
Googleは、Geminiを基盤とするEarth AIの地理空間推論エージェントについて、技術レポートの公開、パートナー試験の知見、Google EarthとGoogle Cloudでの早期アクセス拡大の3点を発表した。評価ではGeoKToolsとGeoExpertQueriesを含む4つのbenchmarkを用い、新規の2つは研究者向けに公開する。WHOアフリカ地域事務局などが疾病流行調査や災害対策で試験した。
- NVIDIA@nvidiaAIスコア4242
NVIDIA BlogAIスコア3333 NVIDIA、英国スタートアップ・エコシステムへの新規投資を発表
NVIDIAは英国のBoltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente、Riverlaneの5社への投資計画を発表した。あわせて、英国のエージェント型AIの安全性とセキュリティ研究を強化するため、5年間で2億5000万ドルのコンピュート提供を約束している。Earthshot Prizeには Global Alliance Founding Partner として参加する。
Qwen@Alibaba_QwenAIスコア3838引用元LightSeek Foundation@lightseekorg685 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
- NVIDIA@nvidiaAIスコア4242引用元Emmanuel Macron@EmmanuelMacron
Jensen Huang le sait : la France est le pays le plus attractif d’Europe pour l’intelligence artificielle, grâce à nos talents, nos infrastructures et nos entreprises qui nous permettent de rester à l’avant-garde. Depuis Choose France, notre coopération avec NVIDIA s’accélère, des startups aux grands acteurs industriels, en passant par les infrastructures de calcul et la recherche. Avec une nouvelle étape aujourd’hui : NVIDIA investit dans des entreprises françaises et s’engage à soutenir notre initiative franco-allemande pour développer la recherche ouverte en Europe. Cela a d’autant plus de valeur que nous partageons et portons la même exigence d’une intelligence artificielle ouverte, sûre et au service de notre souveraineté. Merci cher Jensen pour votre confiance et votre soutien.
- NVIDIA@nvidiaAIスコア2121
Hugging Face BlogAIスコア3939 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。
- NVIDIA@nvidiaAIスコア2121
NVIDIA BlogAIスコア4343 NVIDIA RTX Spark、グローバルなPCアプリのエコシステムが対応完了
NVIDIAはMicrosoftと共に10月16日発売のRTX Sparkノートに向け、GitHub CopilotやPerplexityなどのエージェントアプリ、Adobe、開発ツールの対応を発表した。RTX Sparkは最大128GBのユニファイドメモリと1 petaflopのAI演算性能を備える。エージェント向けの74B（アクティブ9B）MoEモデルNemotron 3.5 Bolt 74Bは10月15日に公開される。
NVIDIA 日本版ブログAIスコア4242 NVIDIA DGX Spark 64GB、10月23日に発売 4,999ドルから
64GBの統合メモリを搭載したNVIDIA DGX Sparkが、10月23日（金）にAcer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSIから発売される。価格は4,999ドルからで、最大1,000億パラメーターのモデルをデバイス上で実行できる。2台をNVIDIA Sync Cluster Assistantでクラスタリングすると、NVIDIA社のQwen 3.8 27Bテストで単一システム比最大1.7倍の性能を示した。
NVIDIA BlogAIスコア3535 NVIDIA、フランスのスタートアップへの新規投資を発表
NVIDIAは、Doctolib、Entalpic、Genesis AI、Pigmentの4社への投資を計画していると発表した。対象分野はヘルスケア、材料探索、フィジカルAI、事業計画である。NVIDIAは欧州全体でテクノロジーエコシステムに約100億ドルを投じており、フランスではNemotronオープンモデルを使ったソブリンAIの導入も進んでいる。
CyberAgent Developers BlogAIスコア3838 Macに入れるならどっち？oMLXとTensorFoldの違いを比較
Mac（M4 Max・64 GiB）でNemotron 3.5 Lightning（MLX 4-bit）を使い、推論サーバーのoMLX 0.7.0とTensorFold 0.6.4を比較した。短い入力8件同時ではTensorFoldが183.4 tok/sで、oMLXの157.6 tok/sより約1.16倍高速だった。ただしoMLXも並行して生成しており、MTPによる下書き採用は全体の1.07%にとどまるため、MTP単独では速度差を説明できない。
- Perplexity@perplexity_aiAIスコア2424
AWS Machine Learning BlogAIスコア3232 llama.cpp で意思決定モデルを Amazon SageMaker AI にデプロイする
llama.cpp の AWS DLC と SemIf 用の子イメージを使い、宣言された選択肢ごとの確率を返す意思決定モデルを SageMaker AI にデプロイする方法を示す。JevBench の 231 タスクでの検証では、Qwen3.5-4B（Q4_K_M）の正答率は CPU 構成が 77.5%、GPU 構成が 77.9% だった。p50 レイテンシは GPU 構成の 0.352 秒が CPU 構成の 1.715 秒より 4.9 倍速い。
AWS Machine Learning BlogAIスコア4242 Ray LLM Deep Learning Containersでマルチノード推論を実行する
AWSは、Amazon EKS上の2つのGPUノードに1つの大規模言語モデルを配備し、prefillとdecodeを別ノードに分けてOpenAI互換エンドポイントの背後で動かす方法を解説している。prefillを担うノードが長いプロンプトを処理し、decodeを担うノードがトークン生成を行うことで、計算負荷の高いprefillがトークン生成を滞らせるのを防ぐ。
NVIDIA BlogAIスコア3535 NVIDIA、OCP Global SummitでVera Rubinアーキテクチャを公開 AIファクトリー拡大を後押し
NVIDIAは、OCP Global SummitでVera Rubinのラックとコンピュートトレイの設計を、オープンなNVIDIA MGXアーキテクチャを通じてOCPに寄贈した。MGX 1.2仕様は、液冷の5,000A busbarや19インチ機器への対応を加え、ラック展開を最大250kWまでサポートする。あわせて、DSX AI Factory向けのConfig ManagerやCluster Readiness Engineなどのオープンソースコンポーネントも公開された。
- Qwen@Alibaba_QwenAIスコア5656引用元Qwen@Alibaba_Qwen
Meet 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