Nace AI、意思決定AI「Drex」の技術報告書を公開 重みもオープン化
Nace AIが51ページの技術報告書を公開し、選択肢から最適解を選ぶオープンウェイトモデル「Drex」の詳細を明かしました。115万件の検証済みデータと確信度調整で学習し、応答速度は183ミリ秒に達します。Hugging Faceで重みが配布され、Web上でも試用可能です。
Llama、Qwen、DeepSeekなどオープンソース・オープンウェイトのモデルと、注目のデータセット、フレームワーク、開発ツール。
Nace AIが51ページの技術報告書を公開し、選択肢から最適解を選ぶオープンウェイトモデル「Drex」の詳細を明かしました。115万件の検証済みデータと確信度調整で学習し、応答速度は183ミリ秒に達します。Hugging Faceで重みが配布され、Web上でも試用可能です。
Cactusがパラメータ数5130万、2ビット量子化で約22MBに収まる超軽量視覚モデル「Mirage」を公開しました。1回の推論で物体検出、OCR、セグメンテーション、空間関係の推論を同時に行い、スマホのNPUならわずか74ミリ秒で処理します。ウェアラブルやモバイル端末のローカル環境でも高度な視覚処理が軽快に動きます。
Video Rebirth は、MiniMax-H3 を約 14B に圧縮した HyperFlow H3 Flash を公開しました。4〜8 ステップの推論で 768p の動画と同期音声を同時生成でき、Q4 版は 9.1GB まで軽量化され 24GB の家庭用 GPU で動作します。4 基の B200 を使えば実時間生成も可能になり、高品質な動画生成のローカル導入が一気に身近になりました。
Googleは、曖昧な分類基準を明確化するAIフレームワーク「Agile Deliberation」をオープンソース公開した。AIが判断の難しい境界線上の事例を自ら探し出して人間に提示し、対話形式でルールを洗練させる仕組みで、コンテンツ審査やデータラベリングに役立つ。
オープンソースの「hunch」は、GoogleのEmbeddingGemma 2を基盤に、一般的なCPU上でミリ秒単位の判定を行う軽量システムです。大規模モデルからリアルタイムに学び、ツール実行監視やログ分類などの高頻度タスクをわずか22ミリ秒で肩代わりします。GPU不要でAPIコストを大幅に削減できます。
Kimiが「K3.1 Pro」のモデル重みを専用ライセンスのもとHugging Faceで公開した。同社史上最も強力な3T級モデルとされ、ネイティブなマルチモーダル処理とエージェント機能を備えている。
2人体制の研究室Linumが、ゼロから学習した20億パラメータの画像生成モデル「Pyramid-JiT」をオープンソース化しました。従来のVAEを使わずピクセル空間で直接画像を生成し、計算コストをわずか2.1万ドルに抑制。文字生成などに制限はありますが、自作拡散モデルのハードルを大きく下げています。
Ricursive Intelligenceが100万トークンの文脈長に対応した65Bの高密度モデル「Ripple-65B Preview」を公開しました。MoEを採用せず開発費約3200万ドルで一から訓練され、TerminalBench 2.1のエージェントコーディング評価で数百B級の巨大オープンモデルを上回るスコアを記録しています。
AnthropicはLLM推論検証システム「FlashProve」をオープンソース公開しました。ゼロ知識証明を活用し、APIの回答が指定されたモデルから出力されたかを検証可能です。検証側にGPUやモデル重みは不要で通常のCPUで動かせますが、証明生成には通常推論の72〜94倍のGPU時間が必要です。
研究チームが画像生成モデル「NitroFusion 2」をオープンソースで公開した。マルチモーダルテキストストリームに対する敵対的蒸留技術を採用し、従来の数ステップからわずか1〜2ステップでの高品質生成を実現。1ステップでも文字や細部を維持でき、ComfyUIを使って一般GPUで手軽にローカル実行できる。
Pruna AIは、動画生成モデルMiniMax-H3をベースにした画像生成・編集モデルP-H3-Imageをオープンウェイトで公開した。アーキテクチャの刷新により50ステップから8ステップへと5倍高速化し、最小20GBまで軽量化。最大1600万画素の出力や8枚の参照画像合成に対応する。
Sandflow AIがLLM向け3Dモデリング用Pythonライブラリ「sand3d」をオープンソースで公開した。Blenderを基盤に、手動の座標計算なしでパーツや関節を名前で定義でき、API全体が約3600トークンでプロンプトに収まる。10万点の3Dオブジェクトコードデータセットも同時提供される。
NVIDIAは企業データ上に意味論的な推論層を構築するフレームワーク「Auto Ontology」を公開した。業務指標とデータベース定義を統一して紐づけ、エージェントが検証済みの正確なSQLを生成して根拠付きで回答できるようにする。MCPにも対応する。
Moonshot AIが「Kimi K3.1 Pro」の全重みをHugging Faceで公開しました。総パラメータ2.8兆、推論時1040億活性化のMoE構成で、100万トークンの文脈長とマルチモーダルに対応。容量は1.56TBに達し、vLLMやSGLangによる運用が可能です。
Android TV やタブレット向けのオープンソース画面管理ツール「StudyOnTV」が登場。子どもが問題をクリアしないと視聴時間を獲得できない仕組みで、データは完全ローカル保存。DeepSeek などの AI を設定して記述問題を自動採点することもできる。
DeepSeekがGitHubリポジトリ向けの自律型エージェント試作版をオープンソース公開しました。バックグラウンドで独立して作業を進め、PR作成や人間の判断が必要な時だけ通知することで開発者の注意力を節約します。公式製品ではなく、自主協調路線を検証する研究用コードです。
Auraはゲームプレイテスト用AI「Autopilot」をオープンソースで公開しました。UE5、Unity 6、Godot 4に対応し、「ボスを倒す」といった指示を与えるだけで、AIが自律的にプレイを重ねて上達し、不具合報告書を作成します。Claude Code等と連携できるMCPにも対応しています。
Edge0 がテキスト音声合成モデル「Audio8-TTS-Realistic」をオープンソース公開した。6 億パラメータ・容量 2.6GB と小型ながら、数秒の音声から 23 言語のゼロショット音声クローンが可能。Apache 2.0 ライセンスで商用利用に対応し、一般的な民生用 GPU でも動作する。
CMUのZheyuan Kong氏が、14体の専門AIエージェントが自律駆動する「Auto-Company」を公開した。PROMPT.mdによる強制収束フローで無駄な議論を排除し、3巡目にはClaude Codeを通じて実際の実装・デプロイまで進める。記憶はMarkdown1枚で管理されるが、ホスト環境でのフルアクセス権限が必要となる。
PikaはMiniMax-H3をベースにした動画・音声生成モデル「Pika H3 Flex」をオープンソース公開した。わずか6ステップのサンプリングでステレオ音声付きの5〜15秒の動画を生成可能。11種類の画面比率や最大12件のマルチモーダル参照に対応し、H100単体でのローカル推論に対応している点が注目される。