2026-09-02

Anthropic、Claude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を発表

要闻

Anthropic は Claude Fable 5.1 と Mythos 5.1 を公開した。Fable は一般提供され、token 課金の標準的な負荷では 25%、Agent 性の高い作業では最大約 45%のコスト減を見込む一方、Mythos は信頼済みアクセスプログラム限定となる。

Anthropic は Claude Fable 5.1 と Claude Mythos 5.1 を公開し、前者を一般提供、後者を信頼済みアクセスプログラム限定で提供している。両者は同一モデルを使用するが、safeguards の水準が異なる。同社の説明によると、Mythos 5.1 の safeguards はサイバーセキュリティと生命科学の作業を対象としている。公式見通しでは、token 課金の標準的なワークロードにおける Fable 5.1 のコストは Fable 5 より 25%低く、cache read の価格引き下げがその理由となる。Agent 性の高い作業では通常、削減率がさらに高まり、最大約 45%となる。Claude Code のデフォルトは High effort、Claude Cowork と Claude.ai のデフォルトは Medium effort に設定されている。

Anthropic は Enterprise Frontier Safeguards（EFS）も発表した。公式説明では、EFS はデータを Anthropic ではなく顧客が完全に管理するクラウドインフラに保存し、zero data retention policy と同等のプライバシー水準を提供する。企業顧客には段階的に提供され、EFS が利用可能になるまでは、対象顧客が zero data retention で Fable 5.1 を利用できる。新しいサイバーセキュリティ向け safeguards は誤検知によるブロックを従来比で 60%削減し、ソフトウェア脆弱性の発見を認める一方、exploit の開発は認めない。Anthropic は米国政府と共同で生命科学向けアクセスプログラムも設けた。同社の説明によると、Millennium はテストで Fable 5.1を使用し、同社のエンジニアや他のモデルが数年間説明できなかった社内システムのまれなクラッシュ原因を特定した。

原文を読む →

OpenAI、Astraの近日公開を発表

要闻

OpenAI は新モデル Astra のリリース計画を明らかにした。公式によると、ExploitBench の評価で 100%を記録し、内部テストでは 2 件のゼロデイ脆弱性を発見して悪用に成功しており、同社で初めてサイバーセキュリティの「Critical」基準に達したモデルとなる。

OpenAI は新モデル Astra のリリースを準備しており、近日中に提供を開始する計画だが、最先端のサイバーセキュリティ能力は当初、一部のテスターだけに提供する。同社の説明では、Astra は Preparedness Framework のサイバーセキュリティ分野で「Critical」基準に達した初のモデルで、必要なツールと権限を与えられると、未知の脆弱性を発見して悪用手法を開発できる。公式評価では ExploitBench で 100%を記録した。さらに同社は、内部テストで 2 件のゼロデイ脆弱性を発見して悪用し、専門家によるテストではブラウザのサンドボックス脱出と、一般ユーザーから root までの OS 権限昇格チェーンを完了したとしている。

リリース準備のため、OpenAI は Astra の開発および公開作業の一部を延期し、モデルの応答拒否、システムのセキュリティ分類、学習インフラの分離、セッション横断監視、不正行動の検知を強化した。同社の説明では、Astra はアラインメントテストで安全制限と権限範囲をより適切に順守し、付随する推論および行動監視も本番環境に導入される。最先端のサイバーセキュリティ能力は、その後 Daybreak Blue を通じて防御目的の利用を拡大する。安全システムは、リスクがあると判定した通常のタスクを一時停止または終了する可能性がある。

原文を読む →

Gemini 3.7 Flashなど3モデルがAgentic動画理解に対応

要闻

Googleは3つのGemini FlashモデルにAgentic動画理解を導入した。公式によると、tokenを最大88%、コストを最大66%削減し、accuracyを最大7%向上させる。

GoogleはGemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-LiteにAgentic動画理解を導入し、リリース時点からGoogle AI StudioまたはGemini Enterprise Agent PlatformのGemini APIを通じて、アップロード動画とYouTube動画を処理できるようにした。開発者はAPI configurationのprocessingを「agentic」に設定する必要がある。この機能には標準のGemini API token pricingが適用され、追加の機能料金は発生しない。同社の説明では、モデルは中核的な推論とnative video toolsを組み合わせ、visual frames、audio、transcriptを横断して対象区間を動的に検索、走査、確認する。デフォルトが1 FPSでAPIから調整可能な固定レートで動画を処理する方式とは異なる。

公式によると、標準的な動画分析benchmarkでは、3モデルでこの機能を有効にすると、token consumptionが最大88%、analysis costsが最大66%減少し、accuracyが最大7%向上した。Gemini 3.7 Flashは全体のqualityが最も高く、テスト対象モデルのaccuracy-to-cost Pareto frontierに位置した。この仕組みは、タスクに応じて確認する区間、再生速度、visual frames、audio、transcriptのどれを使うかを決定し、sub-second moment retrieval、anomaly detection、countingに対応する。公式は、この機能を近くGemini appのFlashおよびFlash-Liteモデルの全ユーザーへ展開し、今後数カ月以内に動画視聴ページのYouTube「Ask YouTube」機能にも利用するとしている。

原文を読む →

智谱、GLM Coding Planの1周年を記念し、登録ユーザーにリセットカードを配布

开发生态

智譜は GLM Coding Plan の提供開始1周年に合わせ、現在の各サブスクリプションユーザーにリセットカードを1枚配布する。週次クォータと5時間クォータを満額まで回復でき、有効期限は2026年10月1日までとなる。

GLM Coding Plan の提供開始から1周年を迎えた時点で、智譜は現在の全サブスクリプションユーザーにリセットカードを1枚ずつ提供すると発表し、有効期限を2026年10月1日までとした。このカードは、ユーザーの週次クォータと5時間クォータを満額まで回復でき、リセットを実行する時期は運営側で一律に指定されない。智譜の公式運営によると、ユーザーは配布直後に使用する必要はなく、リセットを実行するタイミングを自分で選べる。リセット券は「コンソール - 使用量統計」ページで確認でき、有効期限内に使用する必要がある。

原文を読む →

Ollama、サブスクリプションプランをtokenベースの課金に変更

开发生态

Ollamaのサブスクリプションは現在、クラウドモデルの使用量をtoken単位で計算し、各モデルのinput、cached input、output料金を100万token当たりで掲載しています。Free、Pro、Max、Teamの同時リクエスト上限は、それぞれ1、3、10、10です。

Ollamaは、モデルごとの料金とtoken数に基づいてクラウド使用量を算出するサブスクリプション課金を導入し、料金表に100万token当たりのinput、cached input、output価格を個別に記載しています。同社の説明では、Pro、Max、Teamには毎月一定の米ドル建て使用クレジットが含まれ、Freeには対象を絞った入門モデル向けの初期使用量が付与されます。すべてのプランで追加クレジットを加えることができ、プラン内クレジットの消費後に追加残高が使われます。追加後は全モデルを利用できます。プラン内クレジットは繰り越されず、有料プランではサブスクリプション開始日に対応する日、Freeでは登録日に対応する日に毎月更新されます。プラン変更後は新プランの月間クレジット全額を直ちに利用でき、更新日は元のサブスクリプション開始日に基づいたままです。自社ハードウェア上でのモデル実行は常に無制限です。

Teamプランは月額500米ドルからで、ユーザー数は無制限、チーム全体で共有する月額1,000米ドル分の使用クレジットが含まれます。超過分はチーム共有残高から従量課金され、残高には一定額を追加でき、自動使用課金を無効にすることもできます。Ollamaは参加者向けに別のチームアカウントを作成し、同じログイン情報で個人アカウントとチームアカウントを切り替えられるようにします。同時リクエスト上限はFreeが1、Proが3、MaxとTeamが各10です。上限を超えたリクエストはキューに入り、キューが所定の容量に達すると、同時実行スロットが空くまで新しいリクエストは拒否されます。有料プランでは月間のプラン内使用量が90%に達するとOllamaがメールを送信し、この通知は設定で無効にできます。

原文を読む →

World Labs、生成・再構築・時空間シミュレーションを統一アーキテクチャでカバーする世界モデルAtlasを発表

模型发布

World Labsは次世代world model「Atlas」を発表した。単一アーキテクチャでtext、images、video、3Dをネイティブに扱い、生成、再構築、シミュレーションをカバーし、公式事例では少数の参照画像から1分間の1440p動画を生成した。

World Labsはゼロから事前学習した次世代world model「Atlas」を公開し、Marbleの将来バージョンと同社の他の製品に採用する計画を示した。Atlasはmultimodal autoregressive diffusion transformerを採用し、異なる入力を共有のspatial contextに統合して、その情報を基に後続フレームを生成する。各画像は3D空間上の位置にひも付けられ、精密なcamera geometryも直接入力できる。公式が示した処理では、1枚から6枚の画像と手作業で設計したカメラパスを使い、任意のカメラ位置と角度から新しい視点を生成できる。事例の1つでは、少数の参照画像から1分間の1440p動画を生成した。

再構築タスクでは、Atlasは枚数が一定でないシーン画像を受け取り、入力に写っていない領域をモデルの知識に基づいて補完する。入力が増えるほど、モデルによる推定が必要な部分は減る。公式の説明によると、Atlasは通常2枚から3枚の画像だけで忠実な再構築が可能で、3D reconstruction専用に学習したstate-of-the-artモデルを上回る一方、spatial contextには100枚を超える入力画像も保持できる。デモでは、庭、隣接するコテージ、母屋の3枚の写真を順に追加すると、出力内の推定部分が段階的に減った。別の事例では、2枚から25枚の地上写真でStanford Main Quadを構築し、キャンパス上空からの飛行経路を生成した。同じ少数の入力から、速度、長さ、複雑さが異なる複数のカメラ軌道を生成しながら、シーンの一貫性を維持できる。

原文を読む →

Meta、リアルタイム音声認識モデルMuse Voice Transcribeを発表

模型发布

Meta は Muse Voice Transcribe を公開した。同社初のリアルタイム音声知覚モデルで、25 以上の言語と20人以上の話者を扱い、ストリーミング ASR と文中の code-switching に対応する。

Meta は、Meta Superintelligence Labs が開発した Muse Voice Transcribe を公開した。このモデルは streaming ASR、diarization、endpointing をリアルタイムで実行できる。25 以上の言語をネイティブにサポートし、文中の code-switching を認識するほか、言語、キーワード、コンテキストの biasing を利用して認識精度を高める。diarization は20人以上の話者に対応し、公式デモでは同じ部屋で8人が会話する際のリアルタイム文字起こしと話者識別も披露された。公式によると、2026年9月1日時点で、Artificial Analysis の streaming speech-to-text ランキングと公開 diarization benchmarks の双方で1位だった。オンライン demo はマイクを使って文字起こしを生成し、音声は処理のみに使用され保存されないが、AI が生成したテキストには誤りが含まれる可能性がある。

原文を読む →

讯飞星火、オンデバイスモデル星火X2.5をオープンソース化

模型发布

科大訊飛の詞元星火は、端末向け汎用LLM「星火X2.5-4B」と「星火X2.5-1.7B」を公開し、オープンソース化した。公式によると、最大100万Tokenのコンテキストにネイティブ対応し、APIは訊飛星辰MaaSで期間限定無料提供されている。

科大訊飛の詞元星火は、星火X2.5-4Bと星火X2.5-1.7Bのモデルウェイト、コードリポジトリ、デプロイ文書を公開し、Hugging FaceやGitHubなどから取得できるようにした。対応するAPIも訊飛星辰MaaSに追加され、期間限定で無料提供されている。公式によると、両モデルは混合Attentionアーキテクチャを採用し、Agent、コード、数学、指示追従の能力を対象に最適化されている。同シリーズは最大100万Tokenのコンテキストにネイティブ対応する初の端末向けモデルだとしている。また、星火X2.5-4BはSWE-Bench ProやAIME 2026など複数のテストで同規模モデルを上回ったという。両モデルは中国製計算資源のみで構成されたプラットフォームで学習され、NVIDIA、Huawei、海光、后摩のハードウェアをサポートする。vLLM、SGLang、llama.cppと互換性があり、OllamaとLM Studioでデプロイでき、ライセンスはApache 2.0となっている。

原文を読む →

Celeris、ハイブリッド拡散モデルCeleris-1 Magnusを発表

模型发布

Celerisは、ハイブリッド拡散モデルCeleris-1 Magnusを全API顧客向けに提供開始しました。公式によると、τ³-Bankingでは97タスク中40件を完了し、会話時間の中央値は57秒でした。

Celerisは、同社の第2のモデルとなるCeleris-1 Magnusをinference.celeris.ai/celeris-1-magnus/v1で公開し、全API顧客への提供を開始しました。このモデルは、より大規模なハイブリッド拡散アーキテクチャを採用し、reasoningをネイティブにサポートしており、複数段階のtool use、実際に動作する必要があるコード、自ら情報を検索しなければならないタスクを対象としています。公式はτ³-Bankingベンチマークで、同一のharness、tools、customer simulatorを使用し、Magnus、OpenAIのgpt-5.6-solとgpt-5.6-luna、Googleのgemini-3.7-flashを比較しました。最初の3モデルは同じlow reasoning設定、gemini-3.7-flashはAPIのデフォルト設定で実行されました。このベンチマークは銀行の顧客対応を模擬し、ポリシーはretrieval toolsを介して参照するナレッジベースに格納され、タスクで要求される正確なaction sequenceを特定して実行した場合のみ得点になります。

同社の説明によると、Magnusは97タスク中40件を完了し、完了した会話の所要時間の中央値は57秒でした。gpt-5.6-solは79秒で、完了数は3件少なく、1タスク当たりの所要時間は約30％長く、API料金はMagnusの約10倍でした。gemini-3.7-flashは1分30秒で、完了数は9件少ない結果でした。Magnusはceleris-1のOpenAI-compatible specを継承しており、モデルの切り替えは1行の変更で行えます。reasoning_effortはデフォルトで有効になり、noneに設定するとceleris-1形式の直接回答を、lowに設定すると今回のベンチマークで使用したAgent構成を利用できます。公式は、celeris-1の提供も継続するとしています。

原文を読む →

Abliteration.ai、GLM-5.3のabliterated版モデルを公開

模型发布

Abliteration.ai は、GLM-5.3 ベースの abliterated-model-large-v2 を公開し、API 経由で提供を開始した。公式によると、拒否を引き起こす重みの方向を除去しつつ、コーディング、サイバーセキュリティ、Agentic 能力を維持している。

GLM-5.3 を基盤とする abliterated-model-large-v2 は、Abliteration.ai によって公開され、現在 API 形式で提供されている。同社の説明によると、abliteration はまずモデルの活性化において拒否を引き起こす方向を特定し、その方向を重みから除去する。公式は、この処理後もコーディング、サイバーセキュリティ、Agentic 能力が維持され、タスクチェーンの途中でモデルが処理の継続を拒否しなくなるとしている。

原文を読む →

腾讯混元、Hy4 previewの軽量量子化版を発表

模型发布

Tencent Hunyuanは、旗艦モデルHy4 previewの約1.5TBの重みを約214GBまで圧縮し、圧縮率は約86%となった。対応する3種類の量子化GGUFが、Hugging FaceのAngelSlimリポジトリで公開された。

Tencent HunyuanはHy4 previewの軽量量子化版を公開し、Sherry疎三値量子化アルゴリズムとMIX-STQ1_0混合精度戦略を用いて、モデルの重みを約1.5TBから約214GBに削減した。Tencent Hunyuanのテスト結果によると、このバージョンは長文理解と複数ターンの長文コンテキスト検索でBF16オリジナル版とほぼ同水準を維持した一方、数学評価では低下が見られ、複数の主要ベンチマークにおけるオリジナル版との差は1～2ポイント以内だった。また、全体としてコミュニティで一般的に使われるUD-IQ1_M量子化方式を上回ったとしている。Hugging FaceのAngelSlimリポジトリでは3種類の量子化GGUFが提供されており、STQ1_0版のサイズは213.66 GiB、全データをVRAMに常駐させるには約214GBが必要となる。リポジトリの説明では、これらのファイルはオリジナル版のllama.cppでは直接実行できず、リポジトリが提供するパッチを事前に適用する必要がある。

原文を読む →

Google、画像作成・編集ツールGoogle Picsを発表

产品应用

GoogleはAI画像ツールGoogle Picsの提供を開始し、Google AI ProとUltraの全加入者、およびWorkspace法人顧客の大半を対象とします。DocsとSlidesへの統合はすでに始まり、Driveにも今後数週間で展開されます。

GoogleはGoogle Picsの段階的な提供を開始し、Google AI ProとUltraの全加入者、およびWorkspace法人顧客の大半に今後数週間で順次利用権限を付与します。DocsとSlidesへの統合は提供開始時から始まり、Driveへの統合は今後数週間で展開されます。Google Picsはpics.newから単独の製品として利用できるほか、Workspaceにも組み込まれます。同社の説明によると、このツールは画像生成・編集モデルNano Bananaを基盤とし、画像の生成、既存素材の修正、同じ画像の共同編集に対応します。ポスター、ソーシャルメディア向けコンテンツ、デジタル告知、デジタルイラスト、製品mockup、ブランドコンセプトの制作に利用でき、Google DriveのファイルをPicsへ直接追加することも可能です。Googleは、Workspace製品では毎月数百万人のユーザーが数十億枚の画像を扱っており、この統合によってコピー、貼り付け、タブの切り替えを減らせると説明しています。

原文を読む →

OpenAI、ChatGPTギフトカードの提供を開始：米国の米ドル建てアカウントでウェブからのみ利用可能

产品应用

OpenAI は ChatGPT ギフトカードの規則を公開した。同社によると、米ドル建てのデジタルカードは現在、一部の正規販売店で販売され、米国内の米ドル決済アカウントに限り Web で引き換えられる。残高は購読、更新、アップグレード、クレジット購入に利用できる。

OpenAI は公式ヘルプセンターで ChatGPT ギフトカードの購入・引き換え規則を公開し、現在は一部の正規販売店からデジタル版を購入できると説明した。引き換えと利用は米国内の米ドル決済の ChatGPT アカウントに限られ、引き換えは Web で行う必要がある。同社によると、このギフトカードは米ドル建てで、再チャージできないプリペイドカードであり、引き換えにはアカウント残高と1日当たりのチャージ上限も適用される。引き換え後の残高は ChatGPT の購読、更新、アップグレード、クレジット購入に利用できるが、Apple App Store または Google Play の取引には使用できない。対象は ChatGPT Free、Go、Plus、Pro の各アカウントと、ChatGPT Business ワークスペースの所有者である。

原文を読む →

Manus、独立運営の正式な再開を発表、創業チームが引き続き経営

行业动态

Manusは独立運営の再開と、創業チームによる経営継続を発表し、今後も世界のユーザー向けに汎用 AI Agentを推進する。移行期間中にデータをバックアップしたものの、まだ復元していないユーザーは復元ポータルを利用でき、公式によると期限は設けられていない。

Manusは独立運営を正式に再開し、創業チームが引き続き会社を率いることを、公式ブログと公式アカウントで公表した。同社は製品イノベーションへの投資を継続し、独立した agent labとして、世界のユーザー向けに汎用 AI Agentを推進すると表明している。同社の説明によると、今後の製品方針には、ユーザーの日常的なワークフローへより深く入り込むこと、世界とより直接的にやり取りすること、ユーザーに代わってより能動的に行動することが含まれる。これまでの移行期間中、一部のユーザーはデータのバックアップと復元が必要となり、アクセスの一時的な中断も経験した。バックアップ済みでデータをまだ復元していないユーザーは、復元ポータルから手続きできる。公式によると復元期限はなく、影響を受けていないユーザーに必要な対応はない。

原文を読む →

Anthropic、Enterprise Frontier Safeguardsを発表

行业动态

AnthropicはEnterprise Frontier Safeguardsを発表し、ZDRとセッション横断の不正利用監視を組み合わせ、アクティビティデータを顧客自身のクラウド環境に保存する。秋の後半から段階的に提供し、Claudeおよび提携クラウドの7つのプラットフォームをサポートする予定だ。

Anthropicは、Enterprise Frontier Safeguards（EFS）を秋の後半から顧客向けに段階的に提供すると発表した。この仕組みはzero data retention（ZDR）を提供しながら、監視に必要なアクティビティデータをAnthropicの環境ではなく、顧客が管理するクラウドインフラに保存する。EFSの準備が整うまで、対象顧客にはFable 5とFable 5.1でZDRが提供される。公式説明によると、EFSは金融サービス、医療、製造、通信、法律、小売、公共部門の100社を超える顧客、およびAmazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureとの協力で開発された。対応範囲はClaude Code、Claude Enterprise、Claude Platform、Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Google’s Agent Platform、Microsoft Foundryの7つとなる。

同社の説明では、複雑な不正利用は複数のタスク、セッション、アカウントにまたがる可能性があり、個別の分析後にデータを直ちに削除すると相関検知ができないため、AnthropicはFable 5から30日間のデータ保持を導入した。同社は、明示的な許可なしに企業データを学習に使用したことはなく、今後も使用しないとしている。EFSでは、顧客が自社の暗号鍵、アクセスポリシー、監査ログに従って自社クラウドアカウント内のアクティビティデータを管理でき、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageを保存先に選べる。自動システムはトラフィックのローリングウィンドウを分析し、攻撃的なサイバー能力や生物学的能力の開発を試みる行為、認証情報の盗難や漏洩の兆候を検知して、フラグを顧客へ直接送る。Anthropic従業員による人手の確認は不要とされる。Claudeを直接利用する場合も、3社のクラウドパートナー経由で利用する場合も、公式説明では同等の制御機能が提供され、データは顧客自身のクラウドアカウントに保存される。

原文を読む →

AnthropicとLambdaが350億ドルのクラウドコンピューティング契約を締結か

行业动态

事情に詳しい関係者が2026年8月31日に明らかにしたところによると、AnthropicはNVIDIAが出資するクラウドサービス事業者Lambdaと350億ドルのクラウドコンピューティング契約を締結した。契約は、米テキサス州にある容量約350メガワットのデータセンターに関係する。

事情に詳しい関係者が2026年8月31日に明らかにしたところによると、AnthropicはAI計算能力を迅速に拡充するため、NVIDIAが出資するクラウドサービス事業者Lambdaと350億ドルのクラウドコンピューティング契約を締結した。同関係者によると、契約に対応するデータセンターはテキサス州ニュエセス郡にあり、Hut 8が開発を手がけ、容量は約350メガワットとなる。報道によると、Lambdaは同施設にNVIDIA製チップを導入し、Claudeの需要増加に対応するためAnthropicへクラウドサービスを提供する。

原文を読む →