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。

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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。

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Metaは、オハイオ州New Albanyのギガワット級スーパークラスタ「Prometheus」で、Muse Wonderを含むMuse基盤モデルを学習したことを明らかにした。Muse Wonderの学習では、事前学習のgoodputが85%以上、強化学習が90%以上で、平均中断間隔は約47K GPU時間である。数十万基規模のGPUでは一部ホストの性能低下が学習全体を遅らせるため、大規模での耐障害性を重視して設計したという。

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Meta Superintelligence LabsのMuse WonderがCursorで利用可能になりました。 デフォルトのeffort設定でCursorBenchで46.1%を記録し、Museモデルの中で最も高いスコアです。 価格は入力$4/Mトークン、出力$20/Mトークンです。

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Meta Omnilingual ASRが、TIMEの「Best Inventions of 2026」の1つに選ばれた。1,600以上の言語に対応するASRモデル群で、これまでどのASRシステムも対応していなかった低カバレッジ言語500言語を含む。多くのASRはネット上で資料の多い限られた言語に集中しており、今回のリリースは普遍的な文字起こしシステムに向けた大きな一歩と位置づけられている。

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。

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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。

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。

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Muse WonderとMuse Wonder Fullは、個人向けおよびプロフェッショナル向けのエージェント型タスクでSOTA性能を発揮する。 これらのモデルの詳細は、研究者向けブログで紹介している。https://go.meta.me/musewonder

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AI at Metaは、Muse Spark 1.3とMuse Wonderを使った人間主導の研究スキャフォールドで、医療研究をAIがどう加速できるかを検証し、10本の研究原稿を公開した。システムは匿名化された500万件の後ろ向き電子カルテと公開データにアクセスでき、医療専門家が研究を行った。詳細は研究ブログ https://go.meta.me/3U06wvD で公開されている。

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。

SELFCOMPACT、言語モデルエージェントが自ら文脈を圧縮する手法

SELFCOMPACTは、モデル自身が文脈を圧縮するタイミングと方法を決めるエージェント用スキャフォールドである。圧縮ツールと、圧縮すべき時と抑制すべき時を定める軽量なルーブリックを組み合わせ、ファインチューニングなしで適応的な圧縮を実現する。6つのベンチマーク（競技数学とエージェント型検索）と7モデルでの評価では、固定間隔の要約と同等以上の性能を、より少ないトークンコストで達成した。数学では要約なしのベースラインに対して最大18.1ポイント、エージェント型検索では5～9ポイント上回り、1問あたりのコストは30～70%低い。

AI情報通：10月1日15時の情報、フロンティアAI安全管理の共同文書とOpenAIの蒸留遮断

2026年9月29日、トランプ大統領はGoogle、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、NVIDIAの経営幹部が署名した、フロンティアAIの管理・監査を約束する共同文書を公表した。9月30日にはOpenAIが、自社モデルから推論過程を無断で引き出す組織的な蒸留活動を検知・遮断したと発表し、活動の中核はMoonshot AIの関係者によるものと判断している。

Hugging Face、State of Open Models: Summer 2026を公開 2026年1〜8月のHub動向を分析

Hugging Faceは2026年1月から8月のHubの動向をまとめた報告書を公開した。公開モデルリポジトリは2.43百万から2.96百万、データセットは71.1万から100万に増加した。中国勢の大規模モデル、ダウンロードといいねの乖離、Qwenの派生数151,448、AIエージェントのHub利用拡大などを論点に挙げている。

Meta、ローカル向けエージェント対応のマルチモーダルモデルMuse Glimmerを公開、Apache 2.0で提供

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。