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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。
今号では、2026年10月下旬のAI分野における主要な動向に焦点を当てます。MetaがマルチモーダルMoEモデル「Muse」を発表しましたが、「すでに死んでいる」との批判も寄せられています。一方で、米中欧におけるモデルの性能やライセンス、デプロイメントのエコシステムの格差は一段と拡大しています。中国は、23種類のAI技術を対象とする輸出管理草案の策定を予定しており、複数の最先端モデルの公開に伴い、未検証の性能主張やセキュリティ上の懸念も浮上しています。
Reflection社は、オープンソースの大規模言語モデル「Beam」（パラメータ数5,010億、実際のアクティベーションは230億/トークン）を発表しました。同モデルは256エキスパートによるスパースMoEアーキテクチャを採用し、100万トークンのコンテキスト長、NVFP4/FP8量化、多段階の推論オプション設定、およびローカルデプロイメントをサポートしています。ただし、すべての技術的主張は第三者による検証を受けておらず、ハードウェア要件も高いため、一般ユーザーには負担が大きいとの見方が広く示されています。
