オープンAIモデル最前線：Inkling、Hy3、Laguna S2.1を中心に

注目の新モデル

今回のまとめでは、複数のオープンウェイトモデルが紹介されています。まず、Thinking Machinesは初のモデル「Inkling」を公開しました。これは975B-A41BのマルチモーダルMoEで、テキスト・画像・音声を入力として受け付け、テキストを出力します。より小さな276B-A12Bのバージョンも公開され、こちらは同サイズで高い競争力を持つとされています。Inklingは最高性能を狙うというより、微調整に適したベースモデルとして位置づけられています。

次に、TencentのHy3は295B-A21BのMoEで、旧モデルから全指標で改善しています。ライセンスがApache 2.0に変更された点が注目されます。さらに、このモデルは50年間未解明だった数学の問題を証明に導いたと報告されています。ただし、その検証方法については議論の余地があるとみられています。

PoolsideのLaguna S2.1は118B-A8BのMoEで、DGX Sparkに搭載できるサイズです。同社はOpenMDWライセンスを採用し、評価データも公開するなど透明性を重視しています。DeepSeekはV4 Flashの更新版を発表し、パレート最適の面で競合を上回ったとされています。Moonshot AIのKimi K3は直近で最大規模のオープンリリースですが、非商用ライセンスとなっています。

ライセンスの多様化

今回のリリースで最も大きな変化はライセンスです。TencentはHy3をApache 2.0で公開し、商用利用も含めて幅広い自由度を提供します。Poolsideは、AIモデル向けに法的な裏付けを強化したOpenMDWライセンスを採用しました。一方、Moonshot AIのKimi K3は非商用ライセンスで、推論や微調整を提供する事業者は商用契約を結ぶ必要があります。

このようなライセンスの違いは、利用企業の戦略に大きく影響します。特にKimi K3のように、商用利用に契約が必要なモデルでは、米国企業が中国企業と取引する際の政策的リスクが指摘されています。専門家は、この契約構造が将来の政府による規制の対象になり得ると論じています。オープンウェイトという言葉の意味が、ライセンスによって実に多様になっていると言えます。

オープンモデルの競争環境

本記事は、オープンモデルの競争が寡占化するという予測に疑問を投げかけています。実際には、より多くの企業が強力なモデルを訓練し、オープンに公開しています。執筆者は、トークンへの需要が非常に高く、モデルが効率的になるほど利用事例が増えるため、この流れは続くと見ています。Thinking Machinesの例は、オープンモデルの微調整サービスだけで年間数億ドルの収益を上げていることを示しています。

また、中国勢の存在感も高まっています。Meituanは1.6Tパラメータのモデルを中国製アクセラレータのみで訓練したと報告し、AMDも自社GPUで訓練したMoEモデルを公開しました。これらの動きは、AIモデルの開発基盤が多様化していることを示しています。集約化よりも、むしろ多くのプレイヤーが参入する拡散のフェーズにあるとみられます。

今後の注目点

現時点では、いくつかの不確定要素があります。DeepSeekはV4 Flashを更新しましたが、より大きなモデルの更新はまだありません。Kimi K3の非商用ライセンスがどの程度普及するのか、またオープンモデルが市場でどの程度のシェアを獲得できるのかは不透明です。また、Hy3による数学問題の証明は、専用の検証環境と外部モデルを判定に使ったもので、その有効性には議論の余地があります。

とはいえ、オープンモデルの進化と多様化は今後も続くとみられます。執筆者は、収益共有型ライセンスの定着度やオープンモデル全体の市場シェアが、次の重要な判断ポイントになると述べています。日本企業としては、これらの動向を踏まえて、自社のユースケースに適したモデルとライセンスを慎重に選ぶことが求められます。