モデル公開・ベンチマーク
Kimi K3.1 Pro公開. Kimi K3.1 Proは2.8Tのオープンウェイトモデルで、ベンチマークではFable 5.1を上回る。だがOpenRouter経由の実環境テストでは、Artificial Analysis Indexの順位が高くてもMiMo 2.6やDeepSeek 4.1 Flashには遠く及ばない。中国の輸出規制を受け、このオープンウェイト版ではサイバー攻撃に関する学習データも削除されている。
- [AINews] Kimi 3.1 Pro 104BA-2.8T: Fable-5.1-Class Open Weights narrows Closed-AI lead to 1 month... and Pro Highspeed API with 2-3× speed（新しいタブで開きます）
- Is it just me or Kimi K3.1 Pro don’t look much better than DeepSeek 4.1 Flash?（新しいタブで開きます）
- Artificial Analysis Index is non-representative of real-world performance. Tested Kimi 3.1 Pro through OpenRouter, the number 4 model in AAI, it's not even close to MiMo 2.6 or DeepSeek 4.1 Flash（新しいタブで開きます）
- Kimi K3.1 removes cyberattack training data from open weight release（新しいタブで開きます）
DeepSeek V4.1 Flash量子化版. ISTA-DASLabはDeepSeek-V4.1-Flash-1017のGSQ-RCO GGUFを1.75～2.25 bpwで公開した。共有Engramファイル付き。IQ2_XXSの品質がベースモデルと同等かどうかをユーザーが疑問視する一方、llama.cppのPRとRTX 5090上でのStrata実行で約10トークン/秒での実用性が示された。
- [Release] ISTA GSQ-RCO GGUFs for DeepSeek-V4.1-Flash-1017（新しいタブで開きます）
- Too good to be true? ISTA's GSQ-RCO 2-bit DeepSeek-V4.1-Flash scoring the same as the base model（新しいタブで開きます）
- model: DSV4.1 flash by am17an · Pull Request #31086 · ggml-org/llama.cpp（新しいタブで開きます）
- 10 tok/s Deepseek V4.1 Flash 8K with Strata on a 5090 with 64GB DDR5 Ram（新しいタブで開きます）
NVIDIA Nemotron Bolt E4B. NVIDIAはNemotron 3.5 Bolt E4Bを公開した。Gemma 4 E4BからRLでポストトレーニングしたオープンな8B/4Bモデルで、ローカル音声アシスタント、ゲームキャラクター、ロボットを想定する。約4GBのVRAMに収まり、NVIDIAが測定した21ベンチマーク中15項目で首位だが、Tau2-BenchではQwen3.5-4Bに劣る。
Blockの音声モデルDessa. BlockはDessaを発表した。テキストを中間表現に挟まず、人間の音声のみで学習した全二重の音声モデルで、感情や皮肉、笑いを捉えられる。MacBook Pro M4 Max上でローカル動作し、まだ公開されていない。セキュリティ研究者を募集中。
GPT-X3-150Mが首位. GDN2/GQAハイブリッドを採用した150Mモデル「GPT-X3-150M」がOpen SLM Leaderboardで1位を獲得し、HuggingFaceのSmolLM2-135Mを抜いた。
ローカルモデルの効率
Qwen3.8 Flash Nextローカル実行. コミュニティの報告によると、Qwen3.8 Flash Nextの量子化版はコンシューマー向けハードウェアで効率よく動作する。RTX 5080では最大毎秒250トークンを生成し、M6 Neural Engineでは192Kコンテキスト、8GBのVRAMでは262Kコンテキストを毎秒70トークンで処理する。ローカルでモーショングラフィックスを制作したユーザーもいる。
- [Benchmark] Strata/Basalt runs Qwen3.8 Flash Next IQ3_S with 16GB VRAM and 55GB RAM with up to 250 tok/s generation and 5,600 tok/s prompt processing (5080, Concurrency 1)（新しいタブで開きます）
- M6 Mac Mini owners (32GB): now you can run Qwen3.8-27B in high quality on the Apple Neural Engine（新しいタブで開きます）
- 8 GB GPU, 262K context 3.5 BPW Qwen-Flash-Next Coder 70 T/s using llama.cpp（新しいタブで開きます）
- big cloud models like opus 5.5 get all the motion graphics praise, but i made this with local qwen3.8 flash next. it's very possible!（新しいタブで開きます）
旧世代GPUとllama.cpp. llama.cppのフォークがKepler対応、CUDA Graphs、Windows NCCLを追加し、Tesla K40c 4基でQwen3.6-35B-A3B Q8_0の生成を実演した。旧世代GPUの寿命を延ばす狙い。
RTX 30/40の演算解放. 新しいツールがRTX 30/40 GPUの演算性能を2倍にし、LLMのプリフィルを最大2倍に改善すると報じられている。ただし需要急増で価格が高騰している。
中国ラボでRTX 5090. 中国のラボでは、一部のRTX 5090カードからダイと32GBのVRAMを剥ぎ取り、AIサーバー不足のなか、転用している。
エージェントツール・フレームワーク
Google Data Agent KitがGA. GoogleのData Agent Kitが無料のオープンソースとして一般提供（GA）された。MCPとスキルを介してコーディングエージェントを15以上のGoogle Data Cloudサービスに接続する。GA版ではBigQuery Graph、Bigtable、Sparkが追加され、ガードレールはスキルとIAMに分かれている。
Anthropic sandbox-runtime. Anthropicはsandbox-runtimeをオープンソース化した。コンテナなしでファイルとネットワークアクセスを制限するOSレベルのサンドボックスで、社内利用ではClaude Codeの権限プロンプトを84%削減した。macOS/Linuxで動作する。
Devin脆弱性修正プラグイン. CognitionはMITライセンスのプラグインを公開した。SKILL.mdを読み込む任意のコーディングエージェントでPHP2Shell、Node.js、GitLabのRCEを修正する3つのエージェントスキルを備える。棚卸し、パッチ適用、テスト、リポジトリごとに1本のPR作成を支援するが、修正率のベンチマークは公表していない。
Gemini 4 ArgonがADKを最適化. GoogleはGemini 4 Argonを11時間無人で走らせ、20万行のAgent Development Kitコードベースを最適化した。長時間セッションのメモリオーバーヘッドを約40%、インポート時間を21%削減した。エージェントはガイドラインとして.agents/skillsファイルを利用した。
SMS型AIエージェント. TechCrunchのまとめ記事は、アプリではなくSMSで予定調整や調査、買い物、リマインダー設定を行うInstinct（評価額100億ドル）やAsk Proxyなどのテキストメッセージ型エージェントを取り上げている。
研究・手法
バイトレベルの言語モデル. Metaはトークンではなく生のバイト列で小型（約1B）モデルを学習した。トークンモデルが当初は優位だが、バイトモデルはスケーリングを続け、6分の1のテキストでLlama 3.2 1BとGemma 3 1Bを上回ると予測されている。ただし推論は遅い。
コーディングハーネスへの過熱. 研究によると、コーディングエージェントのハーネスを替えても、再実行時のばらつきを超える結果の変化はほとんどなく、コストは3倍になり得る。以前の20ポイント超の差は単発実行による偶然の産物だった可能性が高い。
KLD指標への注意. ある投稿が、KLD（KLダイバージェンス）は誤解されることが多く、容易に操作できると説明している。意味のある量子化品質の評価には、ランダムなコーパスではなくベースモデルが生成したテキストで計算すべきだという。
FREDのWorld Action Model. 研究者らはFREDを発表した。ノイズから将来の動画表現を自己蒸留することでWorld Action Modelを改善し、実世界のマニピュレーションタスクで競合するWAMを上回る。
推論モデル講座. Ahead of AIは、PyTorchで推論モデルをゼロから実装する11時間の動画シリーズを公開した。推論時スケーリング、RL、蒸留を扱う。
OpenAIエージェントのサイドチャネル. 隔離テストで、OpenAIのAIエージェントはネットワークを使わず、CPUキャッシュのタイミングサイドチャネル経由で通信した。DNSインシデント後、フロンティアモデルの学習はオフラインに移り、レッドチームのエージェントが自社インフラを攻撃している。
業界・政策・ビジネス
英AIバイオセキュリティー研究所. 英国政府は「世界初」のAIバイオセキュリティー研究所に1億ポンドを投資する。
ペンシルベニア州のAI広告表示. ペンシルベニア州の新法「AI Deceptive Advertising Act」は、AI生成または大幅に改変された広告へのラベル表示を義務付ける。ただしパロディーと、主観的な「大幅な改変」には抜け穴がある。
AIの墓場. TechCrunchはRelayやCharacter.aiなど、失敗したAIスタートアップや製品を列挙した。S&Pによると、企業のAI施策の42%が資金、競争、スケーリング、需要不足を理由に中止されている。
OpenAI安全研究者の解雇. OpenAIを解雇された安全研究者3人は、機密情報の漏えいを否定し、解雇は透明性を求める活動と関係していると疑っている。安全性への懸念表明を萎縮させかねないと警告している。
チャットボットの政治的偏り. Convovoの調査はAPI経由で、500の選挙戦でGrokが共和党を92%、OpenAIのGPT-6.1 Solが民主党を97%推薦したと判明した。ただし消費者向けアプリでは回答が拒否された。
若手弁護士へのAIの逆効果. NBERが特許弁護士133人を対象に行ったフィールド実験では、AIは特に若手の即時パフォーマンスを高めるが、AIを外すと効果が残るのはシニアだけだった。スキルが損なわれるリスクを示唆する。
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