新モデルの発表、公開、更新。大手のフラッグシップ更新、オープンウェイト、性能と価格の変化をいち早く。
Googleは、70以上の言語でほぼリアルタイムの音声から音声への翻訳を行う音声モデルGemini 3.5 Live Translateを公開した。話者の抑揚、話す速さ、音の高さを保った自然な翻訳音声を生成する。開発者向けにGemini Live APIとGoogle AI Studioでパブリックプレビュー、Google Translateアプリ（Android、iOS）にも展開が始まった。
選定理由：開発者向けAPI、Google Meet、Google Translateアプリへの展開範囲が一度に整理されており、利用経路を比較しやすい。
Google DeepMindはノートPC向けのマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを発表した。画像と音声の入力をエンコーダーなしでLLM本体に直接渡す構成で、16GBのVRAMまたはユニファイドメモリで動作する。Apache 2.0ライセンスで公開され、Hugging FaceとKaggleから重みを入手できる。
選定理由：画像と音声をエンコーダーなしでLLM本体に直接入力する構成と、16GBで動作するメモリ要件が示されており、ローカル運用の判断材料になる。
Anthropicは全顧客向けで最も高性能とするClaude Fable 5（claude-fable-5）を公開した。Project Glasswing参加者向けにはClaude Mythos 5（claude-mythos-5）も提供する。両モデルとも1Mトークンのコンテキストウィンドウ、最大128kの出力トークン、常時有効なadaptive thinkingに対応する。Claude Opus 4.7で導入されたトークナイザーを使い、従来モデルより同じテキストで約30%多くのトークンが生成される。
選定理由：新モデルの仕様に加え、トークナイザー変更による約30%のトークン増や拒否時の課金条件など、移行時に確認すべき点が整理されている。
Microsoft AIはコーディングモデルMAI-Code-1-Flashを発表した。GitHub Copilotの本番ハーネスで直接学習し、SWE-Bench Proでは51.2%対35.2%でClaude Haiku 4.5を上回ったとしている。SWE-Bench Verifiedでは最大60%少ないトークンで解いたという。
選定理由：GitHub Copilotの本番ハーネスで学習・評価した点と、同一ハーネスでClaude Haiku 4.5と比べた数値が示されており、比較の前提を把握しやすい。
Anthropicは最も高性能とするClaude Opus 4.8（claude-opus-4-8）を公開した。Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryで1Mトークンのコンテキストウィンドウを標準でサポートし、最大出力は128kトークンである。会話途中のシステムメッセージやstop_detailsフィールドの公開ドキュメント化なども同時に発表された。
選定理由：モデル本体に加え、キャッシュ条件やサンプリングパラメータの扱いなど移行時に確認すべき変更点がまとまっており、既存環境の見直しに役立つ。
Mistral AIは、128B denseのオープンウェイトモデルMistral Medium 3.5をパブリックプレビューで公開し、Mistral VibeとLe Chatにクラウド上で動くリモートエージェントを追加した。SWE-Bench Verifiedで77.6%、τ³-Telecomで91.4を記録したとしている。Pro、Team、Enterpriseプランで利用でき、APIは入力100万トークンあたり$1.5、出力$7.5である。
選定理由：128B denseモデルの公開とクラウド型エージェントの提供が同時に示され、価格や自社ホスト要件も併記されているため、導入判断の材料にしやすい。
Google DeepMindは、画像・音声・動画・テキストを入力して動画を生成し、会話で編集できる新モデルGemini Omni Flashを発表した。Gemini app、Google Flow、YouTube Shortsで提供を開始し、Google AI Plus、Pro、Ultraの購読者が利用できる。今後数週間で開発者や企業向けにAPIでも展開する予定である。
選定理由：動画の会話編集や参照入力、SynthIDによる透明性対応まで、提供範囲と併せて整理されており、利用可否を判断しやすい。
Google DeepMindはGemini 3.5ファミリーの第1弾としてGemini 3.5 Flashを公開した。Terminal-Bench 2.1で76.2%、GDPval-AAで1656 Elo、MCP Atlasで83.6%を記録し、Gemini 3.1 Proを上回るとしている。Gemini appとAI Mode、Google AI Studio、Gemini Enterpriseなどで本日から利用でき、3.5 Proは来月の展開を予定している。
選定理由：Terminal-Bench 2.1やMCP Atlasの数値と提供先が併記され、速度と性能のバランスを判断する材料になる。
Mistral AIはMistral Small 4を発表した。Magistralの推論、Pixtralのマルチモーダル、Devstralのエージェント型コーディングを1つのモデルに統合し、Apache 2.0ライセンスで公開している。119B総パラメータのMoEで256kコンテキストウィンドウに対応し、Mistral Small 3と比べてレイテンシ重視設定でエンドツーエンドの完了時間を40%削減、スループット重視設定で毎秒リクエスト数を3倍にした。
選定理由：推論、マルチモーダル、エージェント型コーディングを1モデルに統合した構成と、出力長を抑えた比較が示されており、モデル選定の軸を整理しやすい。
Mistral AIは音声認識モデルのファミリーVoxtral Transcribe 2を公開した。バッチ向けのVoxtral Mini Transcribe V2と、遅延を200ms未満まで設定できるライブ向けのVoxtral Realtimeで構成する。Realtimeは4BパラメータでApache 2.0のオープンウェイトとしてHugging Face Hubで配布され、Mini Transcribe V2のAPI料金は1分あたり$0.003である。
選定理由：バッチ向けとリアルタイム向けの二つのモデルについて、遅延設定、料金、対応言語が並べて示されており、用途ごとの使い分けを判断しやすい。
Mistral AIは、コーディングモデルのDevstral 2（123B）とDevstral Small 2（24B）、およびターミナル向けCLIのMistral Vibeを公開した。Devstral 2はSWE-bench Verifiedで72.2%、Devstral Small 2は68.0%を記録している。Devstral 2はAPIで当面無料で、無料期間後は入力/出力で100万トークンあたり$0.40/$2.00となる。
選定理由：SWE-bench Verifiedのスコアに加え、人手評価でClaude Sonnet 4.5との差が残ると明記しており、オープンモデルの現在地を比較しやすい。
Mistral AIは次世代モデルMistral 3を発表した。14B・8B・3Bの小型denseモデルと、アクティブ41B・総計675BパラメータのMoEであるMistral Large 3で構成し、全モデルを Apache 2.0 ライセンスで公開する。Mistral Large 3はLMArenaでOSS非推論モデル部門2位、Ministral 3 14Bの推論版はAIME '25で85%を記録した。
選定理由：3B・8B・14Bの小型モデルと675B規模のMoEを同じ Apache 2.0 で公開しており、用途別の選択肢と配布先を比較しやすい。
Mistral AIは音声理解モデルVoxtralを公開した。本番向けの24Bと、ローカルやエッジ向けの3Bの2サイズで、どちらもApache 2.0ライセンスである。APIは$0.001 per minuteから利用でき、Voxtral Mini TranscribeはOpenAI Whisperを上回る性能を半額未満の価格で提供するとしている。
選定理由：文字起こしと音声の理解を一つのモデルで扱う設計で、Whisperなど他社APIとの比較や価格が示されており、導入判断の材料にしやすい。
Mistral AIは同社初の推論モデルMagistralを発表した。24BパラメータのオープンソースMagistral Smallと、企業向けのMagistral Mediumの2種で提供する。AIME2024ではMediumが73.6%（majority voting @64で90%）、Smallが70.7%（同83.3%）だった。SmallはApache 2.0ライセンスでHugging Faceから入手でき、MediumはLe ChatやLa Plateforme APIでプレビュー提供される。
選定理由：オープンの24B版と企業向けMedium版の2系統で出た初の推論モデルで、AIME2024の数値や提供先も示されており、位置づけを把握しやすい。
Mistral AIはAll Hands AIと共同で、ソフトウェアエンジニアリング向けのエージェント型LLM「Devstral」を発表した。SWE-Bench Verifiedで46.8%を記録し、従来のオープンソースSoTAを6ポイント超上回る。Apache 2.0ライセンスで公開し、APIではdevstral-small-2505として提供する。
選定理由：SWE-Bench Verifiedでの比較条件と、単体のRTX 4090やMac 32GBで動かせる点が併記され、ローカル導入の判断材料になる。