Google DeepMind、解釈可能性ツール群「Gemma Scope 2」をオープンソース公開
Google DeepMind は言語モデルの内部動作を可視化する「Gemma Scope 2」を公開した。270M から 27B までの Gemma 3 ファミリー全体に対応し、SAE やトランスコーダーで内部推論を追跡できる。ハルシネーションや脱獄などの安全課題の解明に役立つ。
オープンソース
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。
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Anthropic、AIの挙動を自動評価するOSS「Bloom」公開
Anthropic は AI モデルのアライメント検証を自動化するオープンソースツール「Bloom」を公開した。検証したい問題行動を記述するだけで、Bloom が多様な対話シナリオを動的に生成して発生率をスコア化する。固定テストセットの汚染を防ぎ、評価作成期間を数日に短縮できる。
LMArena、AI格付け基盤「Arena-Rank」をオープンソース公開
LMArenaはAIリーダーボードの順位算出を担うPythonパッケージ「Arena-Rank」をオープンソース公開した。計算基盤にJAXを採用し、従来のFastChat実装と比べて30倍以上の高速化を達成。対戦数が少ないモデルの公平性を保つ再重み付け機能も備えている。
Microsoft、画像から3Dを生成する「TRELLIS.2-4B」公開 最速3秒でPBR対応モデルを出力
Microsoftの研究チームは単一画像から高精度な3Dアセットを生成する40億パラメータのオープンソースモデル「TRELLIS.2-4B」を公開した。独自のスパースボクセル構造を採用し、PBR材質や半透明表現を含む3DメッシュをH100環境なら約3秒で生成できる。動作には24GB以上のメモリを備えたNVIDIA GPUが必要となる。
シャオミが「MiMo-V2-Flash」をオープンソース化、コーディング特化の309B MoEモデル
シャオミは推論とコーディングに特化した新モデル「MiMo-V2-Flash」をオープンソース公開した。総パラメータ309B（アクティブ15B）のMoE構成で、256kの長文脈に対応する。SWE-benchのオープンソース首位を獲得しつつ、秒間150トークンと超低コスト推論を実現した点が注目される。
NVIDIA、エージェント向けオープンモデル「Nemotron 3」発表 Nanoを提供開始
NVIDIA はマルチエージェント AI 向けオープンモデル群「Nemotron 3」を発表した。即日提供の Nano 版はハイブリッド MoE 構成により前世代比でスループットが 4 倍に向上。学習データセットや強化学習ライブラリも同時公開された。
AI2が「Molmo 2」をOSS公開：8Bモデルが動画追跡で大手超え
AI2は動画理解・追跡に特化したオープンソースマルチモーダルモデル「Molmo 2」を発表しました。4B、7B、8Bの各モデルに加え、データ処理から学習、推論に至る全コードを公開。8Bモデルは前世代72BやGemini 3 Proを上回る動画追跡精度を達成しています。
DiffSynth-Studio、1枚の画像からLoRAを自動生成する「Qwen-Image-i2L」を公開
DiffSynth-Studioは単一の画像からカスタムLoRAを直接生成できるツール「Qwen-Image-i2L」をオープンソース公開した。SigLIP2、DINOv3、Qwen-VLを基盤とし、スタイル抽出（2.4B）や内容抽出（7.9B）などのモデルを提供する。大量のデータセットなしで、1枚から即座に画風や被写体を再現できる。
Mistral AI、コード特化モデル「Devstral 2」とCLIツール「Mistral Vibe」を公開
Mistral AIはオープンソースのコード特化型モデル「Devstral 2」（123B）と「Devstral Small 2」（24B）、端末向けCLI「Mistral Vibe」を発表した。123BモデルはSWE-bench Verifiedで72.2%を記録し、Claude Sonnetより最大7倍コスト効率が高い。24B版はコンシューマー向けハードウェアでローカル動作する。APIは現在無料で提供されている。
Anthropic、MCPをLinux Foundation傘下の新基金に寄贈
AnthropicはAI接続標準「Model Context Protocol（MCP）」をLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈すると発表した。OpenAIやBlockらと共同設立した基金で中立的に管理される。すでに1万以上の公開サーバーが存在し、ChatGPTやGeminiなど主要ツールへの導入が加速している。
智譜AI、オープンソース視覚モデル「GLM-4.6V」公開：ツール呼び出しにネイティブ対応
中国の智譜AIが視覚言語モデル「GLM-4.6V」シリーズをMITライセンスでオープンソース公開した。106Bと軽量な9B Flashの2種を用意し、12.8万トークンの文脈に対応する。画像や動画を直接関数へ渡せるネイティブなツール呼び出しが最大の特徴で、商用利用も可能だ。
仏Mistral AI、「Mistral 3」発表：675BのMoE旗艦モデル含む全機種をApache 2.0でオープンソース化
Mistral AIは新世代モデル群「Mistral 3」を発表しました。総パラメータ数675B（アクティブ41B）の大規模MoEモデル「Mistral Large 3」と、エッジ向け小規模モデル「Ministral 3」（3B/8B/14B）で構成され、すべて商用利用可能なApache 2.0ライセンスで公開。全モデルが画像認識と多言語対話に対応しています。
Hugging Face、AIエージェント向け指示集「Skills」公開 モデル訓練や論文投稿に対応
Hugging Faceは、Claude CodeやCursorなどのコーディングエージェント向けに「Hugging Face Skills」を公開しました。モデルの学習や評価、データセット作成などの手順を定義した「SKILL.md」を含むパッケージで、AIが必要に応じて読み込み、エコシステム内のタスクを自律実行します。
NVIDIA、自動運転向け推論VLAモデル「Alpamayo-R1」などをNeurIPSでオープンソース公開
NVIDIAはNeurIPSにおいて物理・デジタルAI向けオープンモデル群を発表しました。目玉は自動運転研究向けの推論VLAモデル「Alpamayo-R1」で、思考の連鎖を活用して複雑な交通状況を論理的に分析しながら走行軌道を決定します。あわせて音声認識やAIセーフティ向けのモデル群も提供されます。
米Microsoft、PCを直接操作する小型AIモデル「Fara-7B」をオープンソース公開
米MicrosoftはPC画面を直接操作できる70億パラメータの小型モデル「Fara-7B」をMITライセンスで公開した。画面のスクリーンショットからマウス操作や入力を予測し、Web予約や情報収集を自動化する。Copilot+ PCでのローカル実行に対応し、プライバシー保護と低遅延を両立する。
Hugging Face、Apple向け統合LLM API「AnyLanguageModel」を公開
Hugging FaceはAppleプラットフォーム向けのオープンソースSwiftライブラリ「AnyLanguageModel」を発表した。Apple公式のFoundation Modelsと互換性があり、import文を1行変えるだけでMLXやCore MLなどのローカルモデルと各種クラウドAPIを自在に切り替えられる。開発者が抱える連携コードの手間を解消する。
Metaが「SAM 3」と「SAM 3D」を公開：テキスト指示で分割、2D画像から3D再構築
Meta は画像認識モデルの最新版「SAM 3」と「SAM 3D」を発表しました。SAM 3 は自然言語プロンプトで画像や動画内の対象を高精度に特定・追跡でき、SAM 3D は単一の 2D 画像から人物や物体を 3D 化します。専用の Playground で試すことができ、SAM 3 のコードと重みはオープンソースで公開されました。
NVIDIA、科学シミュレーション向けオープン物理AIモデル「Apollo」を発表
NVIDIAはSC25にて産業・計算工学シミュレーションを高速化するオープンモデル群「Apollo」を発表した。半導体や流体力学、気象予測などの領域に対応し、ニューラルオペレータや拡散モデルを採用。シーメンスやシノプシスなどの業界大手が導入を進めている。
Microsoft、気象AI「Aurora」の次フェーズ発表：学習パイプラインも完全オープンソース化へ
Microsoftは気象・気候予測AIモデル「Aurora」の開発を次のフェーズへ進めると発表しました。英ケンブリッジ大学と連携し、モデル重みだけでなく今後の後継版や学習パイプラインもオープンソースとして提供。各国の気象機関やエネルギー企業による独自環境への最適化を支援します。
マイクロソフト、長尺動画を精査する「MMCTAgent」をオープンソース公開
マイクロソフト研究部門はAutoGenベースのマルチモーダル推論エージェント「MMCTAgent」を発表しました。一問一答ではなく、計画担当と検証担当の2つのエージェントが連携し、長尺動画の特定フレーム検索やツール呼び出しを反復検証します。MM-VetベンチマークではGPT-4Vの精度を大幅に向上させました。