Roblox、児童保護AI「Sentinel」をOSS公開 1日60億件のチャットを監視
Robloxはチャットからグルーミングや児童虐待の兆候を検知するAIツール「Sentinel」をオープンソース化した。毎日60億件以上のメッセージをリアルタイムで解析し、2025年には1200件の潜在事案を特定。上半期の検知事例の35%は通報前の能動的検知によるものだという。
Robloxはチャットからグルーミングや児童虐待の兆候を検知するAIツール「Sentinel」をオープンソース化した。毎日60億件以上のメッセージをリアルタイムで解析し、2025年には1200件の潜在事案を特定。上半期の検知事例の35%は通報前の能動的検知によるものだという。
Skyworkはリアルタイムで長時間の対話に対応した世界モデル「Matrix-Game 2.0」を公開した。先週発表されたDeepMindのGenie 3が非公開だったのに対し、本作は25FPSでの描画と数分間の連続操作に対応し、完全なオープンソースとして提供される。
MicrosoftはOpenAIの公開に合わせ、GPU最適化されたオープン推論モデル「gpt-oss-20B」をWindows端末向けに提供開始した。開発者はFoundry LocalやVS CodeのAI Toolkitを使い、ローカル環境ですぐに推論を実行できる。
OpenAIはApache 2.0ライセンスのオープン推論モデル「gpt-oss-120b」と「gpt-oss-20b」を公開した。思考連鎖やツール実行に対応し、20b版は16GBメモリの端末でローカル稼働する。自前の環境で高度な推論AIを低コストに動かせる点が大きい。
アリババは20BのMMDiT画像基盤モデル「Qwen-Image」を公開した。英中両言語での複雑なテキスト描画や段落レイアウト、高精度な画像編集をネイティブでこなす点が特徴。画像生成AIが苦手としてきた中国語の文字崩れを大幅に改善するオープンソースモデルとなる。
KreaはBlack Forest Labsと共同開発した画像モデル「FLUX.1 Krea [dev]」のオープン重みを公開した。FLUX.1-devと完全な互換性を持ち、テカテカした肌や過度な背景ボケといった「AI特有の質感」を解消。100万件未満の厳選データによる事後学習で、独自の美意識とリアルな描写を追求した。
Tencent Hunyuanは「Hunyuan3D World Model 1.0」をオープンソース公開した。1行のテキストや画像から探索・対話可能な3D空間を生成でき、CG制作フローとも互換性を持つ。ゲーム開発やVR制作の効率化を目指す。
Mistral AIは音声理解モデル「Voxtral」の24B版と3B版をApache 2.0ライセンスで公開した。最大40分の音声や音声からの直接関数呼び出しに対応し、Whisper large-v3を超える精度を半額以下のAPI価格で提供する。
OpenAI のサム・アルトマン CEO は、翌週に予定していたオープンウェイトモデルのリリースを延期すると発表しました。高リスク領域の精査と追加の安全性テストに時間が必要だと説明。モデルの重みは一度公開すると回収できないため、慎重を期す姿勢を示しています。
金曜日、Moonshot AI は1兆パラメータ(アクティブ320億)の MoE モデル「Kimi K2」をオープンソースで公開した。自律エージェントとコーディングに特化し、LiveCodeBench では GPT-4.1 を上回る53.7%を記録。新開発の MuonClip 最適化手法により、学習時の不安定さも解消している。
Rekaは210億パラメータモデル「Reka Flash 3.1」と量子化ライブラリ「Reka Quant」をオープンソース公開した。強化学習の刷新でコーディング性能を高めつつ、3.5bit圧縮でも性能低下を最小限に抑え、低スペック環境でのエージェント運用を身近にする。
Mistral AIはAll Hands AIと共同開発したコーディング特化モデル「Devstral」を発表した。24BパラメータのDevstral Small 1.1はApache 2.0でオープンソース公開され、SWE-Bench Verifiedで53.6%を記録。上位のDevstral MediumはAPI経由で提供される。
Googleはオープン医療マルチモーダルモデル「MedGemma 27B Multimodal」と軽量画像エンコーダー「MedSigLIP」を発表した。単一GPUやモバイル端末でも動作可能で、医療データプライバシーを自社で保護しながら開発できる環境を提供する。
百度はHugging Face上で「ERNIE 4.5」モデルコレクションを公開した。テキスト生成およびマルチモーダルに対応し、規模は0.3Bから最大424Bまで揃う。PyTorchとPaddlePaddle両方の重みに加え、思考(Thinking)強化版も含まれる。
MiniMaxは100万トークンの文脈窓と8万トークンの推論出力に対応したオープンソース推論モデル「MiniMax-M1」を公開しました。独自のハイブリッドアテンションと強化学習手法により、計算コストをDeepSeek R1の約30%に圧縮。強化学習フェーズの計算費用は約53万ドルに抑えられました。
Tencent Hunyuanは商用レベルのPBR 3D生成モデル「Hunyuan 3D 2.1」を完全オープンソースで公開した。革や青銅などの質感を再現するPBRマテリアル合成に対応し、モデル重みや学習コードを一式提供。民生用GPUでも軽快に動作する。
OpenAIのサム・アルトマンCEOは、計画していたオープンウェイトモデルの公開を6月から今夏後半へ延期すると発表した。研究チームが予想外の素晴らしい成果を出したため、待つ価値は十分にあるものの追加の時間が必要だと説明している。