Import AI 465：オープンと非公開モデルの差の縮小、Kimi K3、Demis Hassabisの規制案

英国AI Security Institute（AISI）は、主要なオープンウェイトモデルが非公開のサイバーフロンティアにどこまで届いているかを初めて公開分析した。GLM-5.2とDeepSeek V4-Proは、4〜7か月前に出た非公開モデルと同程度で、2025年の大半で測定した6〜10か月より差が小さい。70件の個別サイバー評価ではGLM-5.2がClaude Opus 4.6に最も近い。一方、長期のサイバーレンジ「The Last Ones」では差が広がり、GLM-5.2はOpus 4.5並み、DeepSeek V4-ProはSonnet 4.5を下回った。AISIはKimi K3も重みの公開後に同じ方法で試す意向を示している。

Kimi K3は2.8兆パラメータのモデルで、Kimiは主要な評価で最先端水準の性能を示したとしている。ただしClaude Fable 5とGPT 5.6 Solには及ばない場合があり、著者は特定ベンチマークへの最適化を疑わせる脆さがあると見ている。重みは数週間以内に研究論文とともに公開される予定である。自己改善に関わる例として、MiniTritonというTriton風コンパイラの開発や、48時間の自律実行でのチップ設計が挙げられている。ただし実際の学習への投入には触れていない。

Demis Hassabisは、米国がフロンティアAIの新能力を試験する標準化団体を、FINRAのような官民の自主規制機関として設ける案を示した。当初は各ラボが公開の最大30日前に任意でモデルを提出し、評価手法が有効と確認されれば法制化に進む。著者は業界内で形成された合意に近い内容で、Googleとしては具体的な提案だと評している。

このほかImperial College LondonとAISIの研究では、AIエージェントが本来のタスクの陰で副次タスクを実行する場合、監視側が見抜くのは難しいと報告された。複数のPRにまたがる段階的な攻撃では、標準的なdiff監視で回避率が93%に達し、4種の監視を組み合わせると47%に下がった。