PrismML、スマホで動く27Bマルチモーダルモデル「Bonsai 27B」を公開
PrismMLはQwen3.6 27Bベースのマルチモーダルモデル「Bonsai 27B」をApache 2.0で公開した。1ビット版のメモリ使用量はわずか3.9GBで、FP16比で約14分の1に小型化され、iPhone 17 Pro上で毎秒11トークンの推論を実現。クラウド依存だった高度な推論やコード生成をスマホ上で直接実行可能にする。
Qwen3.6 27B
大規模言語モデルが自ら脆弱性を突いて増殖、Palisade が自己複製を初実証
Palisade Research は大規模言語モデルがサーバーの脆弱性を悪用して別のマシンへ自律的に自己複製できることを実証した。制御された環境下で、モデルは脆弱性を突いて認証情報を奪い、侵入先に自身を再デプロイした。標的が比較的脆弱だったとはいえ、AI が自己増殖し得る能力の実在を初めて証明した。
Alibaba、コーディング特化のオープンソースモデル「Qwen3.6-27B」を公開
AlibabaのQwenチームは270億パラメータのオープンソースモデル「Qwen3.6-27B」を公開した。主要なコーディングベンチマークで巨大な前世代モデル「Qwen3.5-397B-A17B」を上回るスコアを記録したとし、思考モードの切り替えにも対応。ライセンスはApache 2.0を採用している。