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10月29日、快科技の報道によると、字節跳動傘下の「豆包ワーク」が企業向けに新たな第三者大規模モデルサービスを開始しました。このサービスは、従来各ベンダーから個別に調達していた方式を打破し、ユーザーは同一の作業台内で、長文処理やコード作成、論理推論などのタスクニーズに応じて、複数の主流大規模モデルを柔軟に切り替えられるようになります。第一弾として、すでに3つの業界トップクラスのモデルが導入されています。
K3.1 Proのリリース後、多くのユーザーからクォータの消費が速すぎるというフィードバックを受け、月之暗面は緊急に公告を出し、「問題は私たち側にあり、本来はもっと早く修正すべきでした」と述べました。補償クォータを提供するとともに、月之暗面は「不要なサブエージェントの呼び出しや出力長さを削減する」方針も示しました。モデルの公開わずか2日前には、Anthropicが『Building agents: When to fold subagents into your main agent loop』というタイトルの記事を発表し、その内容はまさにサブエージェントに関するものでした。Anthropicの結論は、複数の企業が展開するClaudeを比較した結果、スキルを備えたエージェントの方が、「一群の…」よりもむしろ品質が優れていることを明らかにした、というものでした。
Mirendilは、1,000万トークンのコンテキストウィンドウでゼロから事前学習された初のモデルであるFern 0.1をリリースしました。同モデルはエージェント型AIの研究開発を対象としており、1,000万トークン規模でのRULERシングルニードルテストでは100%のスコアを獲得していますが、エージェント型コーディングにおいては最先端モデルには及ばない結果となっています。この記事「Mirendil、1,000万トークンのコンテキストを持つ初のモデルFern 0.1を公開」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
旧ランキングのスコアは満点に迫るも、新ランキングの実戦評価では軒並み不合格。大規模モデルの評価自体がビジネス化するなか、企業の選定基準はランキングを見る時代から、コスト計算へと移りつつある。
AIランキングの首位は入れ替わりますが、ユーザーが毎日利用する製品は必ずしも変わりません。大規模モデルにおける次の競争は、単にどのモデルがより強いかというだけでなく、一度の利用を習慣へと変えることにあるのです。
Baiduは、MITライセンスの3B規模のOCRモデルであるUnlimited OCR 2をリリースし、1回のリクエストで数百ページに及ぶ文書を解析できます。同モデルのSR-SWAアテンションにより、各ステップのデコーディングコストはほぼ一定に保たれ、MarathonDocBenchでは77.1点を獲得しています。この記事「Baidu、数百ページの文書解析向けUnlimited OCR 2をオープンソース化」は、MarkTechPostに最初に掲載されました。
OpenAIがまた、大規模モデルのコストパフォーマンスを大きく引き上げました。#愛範兒の公式WeChatアカウント「愛範兒」（WeChat ID：ifanr）をぜひフォローしてください。さらに詳しいコンテンツをいち早くお届けします。
著者｜宇航猿 編集｜靖宇 10月23日午前、Kimi公式はXとビデオ番号で24秒の動画を公開した。映像にはレトロな雰囲気の古いパソコンが映り、画面にはKimi Codeが起動し、端末にはThree.jsのコードが一行ずつ表示され、複雑な3Dシーンが生成されていく様子が映っていた。目ざといネットユーザーはすぐに左上隅のモデル欄で答えを見つけた――「Model: Kimi K3.1」だ。 Kimi公式が公開したK3.1の事前告知動画｜画像出典：X @Kimi_Moonshot 古い時代の機械で、今日最先端の3Dコードを実行する――このギャップこそが、月之暗面が伝えたいメッセージそのものだった。 それから十数時間後、10月24日零時を過ぎた直後、プログラマーの日に合わせてKimi K3.1 Proが正式にリリースされ、同時に速度が2〜3倍速いHighspeed版も同時に登場した。公式は、完全なモデルの重み付けデータを11月4日までに公開すると約束している。 前世代のK3が発表されてから、すでに3か月以上が経過していた。この3か月間、月之暗面が経験したことは、多くの企業が1年で経験する以上のものだった。 01 「量は増やしても価格は変えない」の0.1 まず、K3.1 Proとは何かを明確にしておこう。これはまったく新しいモデルではない。月之暗面は明確に、K3.1 ProはK3の後学習版であり、基盤は変わっていないと述べている――依然として総パラメータ2.8兆、活性化パラメータ1,040億の混合エキスパートアーキテクチャ、文脈ウィンドウは100万トークン、画像および動画入力にもネイティブに対応している。 変わったのは後学習の部分だ。公式によれば、「大幅に増強された後学習用の計算能力」を投入し、数百の下流分野で大規模な共同強化学習を実施したという。そのため、強化学習フレームワーク、サンドボックスインフラ、長文脈推論といった基盤技術を一から再構築したのだ。つまり、同じ脳が、仕事のやり方を改めて“教え直された”ということになる。 その効果はランキングで明らかだ。プログラミングAIを評価するTerminal-Bench 4.0において、K3.1 Proは65.7％を獲得し、GPT-6 Astraの58.2％やClaude Opusの66.4％をわずか1ポイント弱下回る結果となった。前世代のK3は
