メタ、80億パラメータのモデルでクロード・オーパス4.5に匹敵する性能を達成
米メタAIとイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者が、新しい強化学習手法「エボハーネス-RL(EvoHarness-RL)」でオープンモデルQwen3-8Bを訓練した。複数ステップの連続タスクを評価するベンチマークALFWorldで96.9%の成功率を達成し、クロード・オーパス4.5の96.4%を上回った。基本のReAct方式からは49ポイントの向上となる。
テンセント、7700億パラメータの新モデル「Hy4 Preview」をオープンソース公開
テンセントは8月28日、新世代大規模言語モデル「Hy4 Preview」をオープンソースで公開した。総パラメータ数7700億のMoE構造で、コンテキスト長は100万トークン超。社内のブラインド評価ではGLM-5.3とKimi K3をわずかに上回った。
Cohereが文書をMarkdown化する「Parse 5」を公開
23億パラメータのこのモデルは、独立したOCR工程なしにPDFやスライド、画像をMarkdownに変換し、ParseBenchで79.2点、価格は1,000ページあたり1.50ドル。
OpenAI、Codexを止めない「持続モード」をテスト
OpenAIはコーディングエージェントのCodexに、人間の介入なしに何日も働き続け、自ら追加のタスクを作り出す新機能をテストしている。停止を指示するまで動き続けるという。
AnthropicがMHS発表、AIエージェントが機械を操作
Anthropicは、AIエージェントが顕微鏡やロボットアーム、量子コンピュータのレーザーなど実際の機器を安全に操作できる共通規格「モデル・ハードウェア・スタンダード（MHS）」のリサーチプレビューを公開した。ソフトウェアからハードウェアへとエージェントの活動範囲を広げる最初の一歩となる。
OpenAI、AGIに接近と主張——ただし自社定義で
OpenAIの研究責任者は、AGI（汎用人工知能）への道のりの「80%」まで来たと述べ、サム・アルトマンCEOは2026年末までに社内システムの実現を目指す——だがこの定義はOpenAI独自のもので、科学的なコンセンサスとはかけ離れている。
Z.aiが謎のモデルOx Alphaの開発元と判明、正体はGLM-5.3-Flash
Z.aiは匿名モデル「Ox Alpha」を自社が開発したと認めた。正体はGLM-5.3-Flashで、Nvidia製チップを使わずに動作し、価格は西側モデルのごく一部にとどまる。
Qwen3.8-Flash-Next：アリババがQwen4アーキテクチャの一端を公開
アリババのQwenチームが、1250億パラメータのうちトークンごとに活性化するのはわずか60億という、前世代モデルの9分の1のコストで訓練されたMoEモデル「Qwen3.8-Flash-Next」を発表した。
オープンモデルが追いつく速さ、時代ごとに倍加とSemiAnalysis
SemiAnalysisの分析によると、オープンウェイトモデルが最上位のクローズドモデルに追いつく時間は、AIの新しい「時代」が来るたびにおよそ半分に縮まっている——19.7カ月から、わずか4.8カ月へ。
トムソン・ロイター、独自の法律AIモデルを構築
トムソン・ロイターは約4000万ドルを投じ、アリババのオープンモデルQwenをベースに、自社初の独自大規模言語モデル「Thomson」を開発した。学習にはWestlawの数十年分の法律データを用いている。
話題のAIモデル「Ox Alpha」開発元、誰も認めず
無料の「ステルスモデル」Ox Alphaが8月21日にOpenRouterとOpenCodeに登場し、StripeのCEOパトリック・コリソン氏を感心させたが、開発元をめぐる推測合戦は誰も決着させられていない。
Muse Glimmer：Metaが300億パラメータのオープンモデルを公開、コンシューマー向けGPUで動く
Metaは8月10日、Apache 2.0ライセンスのオープンウェイトモデル「Muse Glimmer」を公開した。パラメータ数は300億で、量子化版なら最低24GBのVRAMを積んだPCやMacでも完全なAIエージェントタスクをオフラインで実行できる。同日、CEOのマーク・ザッカーバーグ氏は「AIはすべての人のものであるべきだ」とする声明を発表し、米政府にオープンソースAIの規制緩和を直接呼びかけた。
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