背景透過PNGをAIが直接吐き出す — 無料のQwen-Image-2.1、ただし商用には落とし穴
Alibabaが9月20日にオープンウェイト画像モデルQwen-Image-2.1を公開。7Bで背景透過PNGを直接生成し、最大10枚の参照画像に対応。生成と編集を1本化した中身と、商用利用のライセンス制限を解説。
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# オープンウェイト
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DeepSeekが「格安モデル」の中身を作り直した — V4.1-Flashは新設計で自社フラッグシップ超え
DeepSeekがV4.1-Flashを公開。552BのMoEに新アーキテクチャ「Causal Encoder-Decoder」を採用し、1Mコンテキストと激安価格を両立。V4-Proを上回るとされる中身と料金を解説。
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論文の手法を、そのまま再現実験まで走らせる — 上海発の巨大オープンモデル「Atria Dawn」
上海AI研究所が744BのエージェントMoE「Atria Dawn Preview」をMITライセンスで公開。研究エージェントに特化し、Claude CodeやCodexから差し替えて使える。中身と現実的な使い所を解説。
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AIエージェントの運用コストを最大100分の1に — オープンウェイトの「Smaug」3モデルが公開された
Abacus.AIがエージェント特化のオープンウェイトモデル群Smaug（Agentic/Flash/Mini）を公開。Hugging Faceで配布、フロンティア比10〜100分の1のコストを謳う。3モデルの中身と実力の見方を解説。
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4Bしか動かないのに、15倍サイズを上回る — 学習データまで丸ごと公開されたK2 Horizon
アブダビのMBZUAI系IFMが公開したフルオープンモデル群K2 Horizon。36Bのうち4Bだけ動くMoVA構成、Apache 2.0、学習データとコードまで全公開という中身を、ローカルLLM視点で解説する。
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手元のGPUで動く27Bが、Opus 4.6をコーディングで上回った — Alibaba Qwen3.8-27B
Alibabaがオープンウェイトの密27BモデルQwen3.8-27BをApache 2.0で公開。ローカルで動くサイズながら一部ベンチでOpus 4.6 Maxを上回る。実力と現実的な使い所を整理する。
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格安モデルに「目」がついた — DeepSeek V4-Flashが画像を読み始め、値段は据え置き
DeepSeekが実験版のマルチモーダルモデルV4-Flash-Vision-Expを公開。画像理解を追加してもテキスト性能と価格は据え置き。何ができるようになったのかを整理する。
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xAIを去った共同創業者が、設立2ヶ月の会社に1600億円を集めた — River AIが狙う「自分だけのAI」
xAI共同創業者Igor Babuschkinの新会社River AIが設立2ヶ月で11億ドル（約1600億円）を調達。オープンウェイトモデルを15分で微調整できるRiver APIとは何か、「個人が所有するAI」という思想を解説する。
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ノートPC1台で動くエージェントAIを、Metaがオープン公開 — 300億パラメータのMuse Glimmer
Metaがローカルで動く300億パラメータのオープンウェイトAIモデル「Muse Glimmer」を公開。単体GPUのMac/PCでエージェントが動く意味と、ツール使用・失敗リカバリを1モデルに統合した中身を解説。
Muse GlimmerMetaローカルLLMオープンウェイトAIエージェント
値段そのまま、性能だけ跳ね上がった — DeepSeekの格安モデルV4-Flashが再学習でフラッグシップ超え
DeepSeekが格安モデルV4-Flashを再学習した「0731」ビルドを公開。アーキテクチャは据え置きのまま、エージェント性能で自社最上位のV4-Proを上回った。何が変わったのかを整理する。
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自社の1兆パラメータ級に、8分の1サイズで並ぶ — Alipay系のAI「Ling-3.0-Flash」
Ant Groupが公開したエージェント特化の高効率MoEモデルLing-3.0-Flash。124Bで5.1Bだけ動く仕組み、自社1T旗艦に匹敵する性能、無料提供期間を解説する。
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自分の10倍大きいモデルに勝つ、オープンウェイトのコーディングAI「Laguna S 2.1」
Poolsideが公開したオープンウェイトのコーディングモデルLaguna S 2.1。118Bで1.6兆パラメータ級を上回るベンチマーク、1Mコンテキスト、100万トークン10セントの料金を解説する。
PoolsideLagunaAIコーディングオープンウェイトLLMレビュー
巨大モデルの前に置く「速い脇役」— JetBrainsの12B MoEコーディングモデルMellum2の使いどころ
JetBrainsのMellum2は12BのオープンなMoEコーディングモデル。トークンあたり2.5Bだけ動かして2倍速い推論を狙う。何が速いか、どこに使うか、ライセンスと注意点を解説する。
JetBrainsMellumMoEオープンウェイトAIコーディングローカルLLMレビュー
元OpenAI CTOが「最強は狙わない」と言い切った — ムラティのThinking Machinesが出した初モデルInkling
元OpenAI CTOミラ・ムラティのThinking Machinesが初の基盤モデルInklingを公開。975B MoEのオープンウェイト、Tinkerでのファインチューニング、料金と性能、そして「最強を狙わない」戦略を解説する。
Thinking Machines LabInklingMira MuratiオープンウェイトAIモデル