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。

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。

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。

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。

Alibaba MAI-UIチーム、汎用コンピュータ操作エージェントのオープンスタックOpenGCUAを公開

Alibabaのチームは、汎用コンピュータ操作エージェント（GCUA）のフルスタックを公開するプロジェクトOpenGCUAの初回リリースを発表した。OSWorld-v2ではGPT-6 Astra、Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flashを含む8モデルが平均+19.6ポイント向上し、ステップ数は53%減ったという。技術レポート、評価軌跡、macOS向けharness、Cross-Device SDK、オンラインのインタラクティブラボも含まれる。

Waypoint-OPD、RL由来の方策変化を早期と後期の一致でゲートして蒸留

Waypoint-OPDは、同一のRL実行における早期と後期の教師方策の変化の向きが一致するかでエンドポイントの方策変化をゲートし、逆向きの場合は抑制する蒸留手法である。追加コストは凍結した教師による採点パス1回のみで、Qwen3-4B教師からQwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-30B-A3Bの生徒へ数学とコード推論を転移した6つの設定すべてで、比較した蒸留手法の中で領域平均スコアが最も高かった。Qwen3-8B生徒のアブレーションでは、ゲートを除去またはシャッフルすると数学推論性能が低下した。

MAI-Gym、モバイルとPCのGUIエージェント評価とRL学習を統合するオープンプラットフォーム

MAI-Gymは、モバイル、コンピュータ、Web環境にまたがるGUIエージェントの評価、データ収集、オンライン強化学習（RL）を一つにまとめたオープンなプラットフォームである。これを用いて訓練した9BのMAI-Gym-9Bは、10B未満のオープンGUIエージェントで最高水準とされ、MobileWorldで78.4%、OSWorld-Verifiedで76.2%を記録した。フレームワーク、スキル、模擬アプリ、2,000件の検証済みタスク、モデルのチェックポイントも公開されている。

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。

ttok 0.4、トークン数を数えるCLIツールを更新

ttokは、OpenAIのオープンソースライブラリtiktokenを使ってトークン数を数えるCLIツールで、0.4で数年ぶりに更新された。Clickの警告修正、CIの更新、利用可能なモデルを一覧表示する--list-modelsコマンドの追加が含まれる。uvx経由で実行でき、cat file.txt | uvx ttok のように任意の入力のトークン数を数えられる。

OpenMobile-2、スケーラブルな環境とアプリネイティブツールで汎用モバイルエージェントを構築

OpenMobile-2は、モバイルエージェントの環境、データ、ベンチマーク、モデルをすべてオープンソースで公開した。MobileGym++は人間とコーディングエージェントの協働で構築した35の商用スタイルアプリを含み、エミュレーター型アプリと合わせて110以上のアプリを提供する。GUI操作とアプリネイティブツールの呼び出しを組み合わせる設定を提案し、実機のモバイルタスクでほぼ2倍の性能を達成した。

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。