2026-09-24

「stealth」モデルSpace Bunny AlphaがOpenRouterとOpenCodeに登場

要闻

Space Bunny Alphaのリリース日は2026年9月23日です。この匿名モデルはOpenRouterとOpenCodeに登場し、表示価格は0で、1,000,000 tokenのコンテキストと最大524,288 tokenの出力に対応します。

匿名の第三者が開発・運用する Space Bunny Alpha のリリース日は 2026 年 9 月 23 日で、OpenRouter と OpenCode に登場しています。OpenRouter はリクエストの転送のみを担い、このモデルの開発者、所有者、provider ではありません。このモデルをホストする provider は 1 社のみで、すべてのリクエストは OpenRouter から同社へ直接送られ、provider の選択は行われません。ページ上の表示価格は 0 で、prompt token と completion token はいずれも無料です。ページの説明によると、provider は prompt と completion を保持する場合がありますが、training には使用せず、その他の利用には Stealth Model Terms が適用されます。

ページの説明によると、Space Bunny Alpha の context window は 1,000,000 token、1 回の completion は最大 524,288 token で、reasoning effort も調整できます。text、image、video を入力として受け付け、text を出力します。function calling では tools と tool_choice に対応し、JSON 出力では response_format を利用できますが、JSON-schema の制約は適用されません。ページでは、coding 能力を備え、マルチモーダル入力をネイティブにサポートするモデルとも説明されています。

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Google、Gemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSをリリース

要闻

Googleは、100以上の言語に対応する2つのGemini 3.8 TTSモデルを発表した。Flash版はHume AI Voice Design Benchmarkで71.4点を獲得し、1位となった。

Googleは、Google AI Studio、Gemini API、Gemini Enterprise、Gemini Notebook、Google Vidsを通じて、Gemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSの提供を開始した。公式によると、Flash TTSでは従来の30種類の音声から、自然言語プロンプトで数に制限なくカスタム音声を作成できるようになり、アクセント、感情、セリフ単位の表現、2人の対話、自然な話者交代も制御できる。両モデルは100以上の言語に対応する。同社の説明では、Flash TTSはHume AI Voice Design Benchmarkで総合71.4点、アクセントモデリング60.8点を記録し、いずれも1位だった。Overall Quality Indexでは、Flash TTSが1位、Flash-Lite TTSが2位となった。Googleはまた、Voice Arenaのブラインド評価で、日本語、ブラジルポルトガル語、ベトナム語、現代標準アラビア語、メキシコスペイン語、ヒンディー語において両モデルが上位に入ったとしている。音声の複製には、声の所有者が録音し、参照話者と一致する口頭の同意音声が必要で、Gemini Audioが生成するすべての音声にはSynthIDの透かしが埋め込まれる。

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OpenAI、ChatGPT Voiceをアップグレード、プラグインとGPT-6シリーズモデルに対応

要闻

OpenAIは最新版アプリを通じて、アップグレードしたChatGPT Voiceを世界展開している。メール、カレンダー、SlackなどのプラグインとGPT-6 Astra、Sol、Lunaへの対応を追加し、ChatGPT WorkのWeb版とモバイル版でも提供する。

OpenAIはChatGPT Voiceのアップグレードを発表し、最新版アプリを通じて関連機能を世界各地で順次提供している。同社の説明によると、ユーザーは音声会話からメール、カレンダー、Slackなどのプラグインを呼び出せるほか、第三者が開発したプラグインも利用できる。音声機能はGPT-6 Astra、Sol、Lunaでも動作する。ChatGPT VoiceはChatGPT WorkのWeb版とモバイル版にも対応し、ユーザーは話しかけることで文書、プレゼンテーション、Webサイト、スプレッドシートを作成できるほか、ブラウザ上で複雑なタスクを処理できる。

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Claude Codeのクラウドセッション機能が正式公開、サブスクリプションユーザーにトライアルクレジットを提供

开发生态

ClaudeDevs は、Claude Code のクラウドセッションがリサーチプレビューを終了し、正式提供を開始したと発表した。既存の Pro と Max の契約者は、それぞれ 100 ドルと 250 ドルの1回限りのクレジットを受け取れる。

ClaudeDevs は、Claude Code のクラウドセッションがリサーチプレビューを終了し、正式提供を開始したと発表した。同社の説明によると、クラウドタスクは Anthropic がホストするインフラ上で稼働するため、ノートパソコンを閉じたりコンピューターの電源を切ったりした後もセッションは継続する。利用には事前の GitHub 接続が必要で、Claude Web 版の Code ページ、Claude モバイルアプリの Code タブ、デスクトップアプリ、または CLI で claude --cloud と入力してセッションを開始できる。既存の Pro と Max の契約者は、それぞれ 100 ドルと 250 ドルの1回限りのクレジットを受け取ることができ、受け取りは1アカウントにつき1回に限られる。期限は 10 月 7 日だが、原文には年の記載がない。このクレジットはクラウドセッション専用で、通常の利用上限とは別に計算され、クラウドセッションの開始後に自動で使用される。ローカル利用が上限に達した後も、専用クレジットを使い切るまでクラウドセッションを利用できる。

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Qwen、Qwen-Audio-3.1の5モデルをリリース、うち4モデルのAPIが提供開始

模型发布

Qwenは、音声の理解、生成、インタラクション、制作をカバーする5モデル構成のQwen-Audio-3.1シリーズを公開した。ASR-Nextを除く4モデルのAPIは、すでにQwen AIプラットフォームで提供されている。

QwenはQwen-Audio-3.1シリーズの5モデルを公開し、このうち4モデルのAPIをQwen AIプラットフォームで提供開始した。ASR-Next APIはまだ公開されておらず、同社の説明では今後提供される。シリーズはASR、TTS、Realtime、ASR-Next、TTS-Nextで構成される。ASRには文字起こしの補正と話者別文字起こしが追加された。TTS-Nextはテキスト、タイムスタンプ、参照音声に基づき、音声、効果音、環境音を生成できる。Realtimeは全二重対話に対応し、対話中にツールを呼び出せる。公式発表によると、Qwen-Audio音声モデルは全モデルで値下げされ、TTSは約70%、Realtimeは約85%、ASRは最大95%引き下げられた。

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iFLYTEK、Spark-ASR-2.0をリリース、讯飞输入法へ段階的に導入

模型发布

科大訊飛は音声認識大規模モデル Spark-ASR-2.0 を公開し、9月24日から讯飞输入法へ段階的に導入するとともに、讯飞开放平台を通じて API を提供する。同モデルは中国全土202都市の方言を切り替えなしで認識でき、公式によると推論コストは1.0版より約10％増える。

科大訊飛は音声認識大規模モデル Spark-ASR-2.0 を公開し、9月24日から讯飞输入法へ段階的に導入する。同モデルは讯飞开放平台を通じて API サービスとしても提供され、体験ページはすでに公開されている。Spark-Audio-1.0-Preview 音声基盤大規模モデルをベースとし、同社の説明によると、非自己回帰認識と LLM で強化した自己回帰認識の連携、中国語・英語混在テキストと音響の共同強化、動的コンテキスト注入を組み合わせている。これにより、中国語・英語の混在、方言、専門用語、高ノイズ、低音量の環境における認識を改善し、書き起こしテキストをより流暢で整ったものにするという。中国全土202都市の方言を切り替えなしで認識できる。公式によると、全体の推論コストは Spark-ASR-1.0 と比べて約10％増加する。今後は讯飞 AI 眼镜、讯飞智能办公本、讯飞听见にも順次導入される。

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Alibaba、長文書のページ横断解析に対応するLogics-Parsing-V3をオープンソース化

模型发布

Alibabaは、0.8BパラメータのLogics-Parsing-V3をオープンソース化し、文書解析を単一ページからページ横断の長文書へ拡張した。ページごとに構造状態を引き継ぎ、最長50ページの長文書テストに対応する。

Alibabaは、構造化された長文書の解析向けにLogics-Parsing-V3をオープンソース化し、Logics-Parsing-v2の単一ページ認識をページ横断処理へ拡張した。このモデルは重複しないsliding windowsでページを順番に読み込み、複数ページ入力ではデフォルトで--window_size 2、単一ページ入力では常に1を使用する。各ウィンドウは現在のページと直前のウィンドウから渡されたコンパクトな構造状態を組み合わせ、見出し階層の復元、ページをまたぐ要素の統合、視覚コンテンツとテキストの関連付けを行うほか、複雑なレイアウト、科学数式、化学表記にも対応する。公式によると、この0.8BパラメータのモデルはMPDocBench（MPDocBench-Parse）の比較対象モデルの中でOverallスコアが最も高く、Truncated Text EditとHeading TEDSでも首位だった。

プロジェクトはさらに、種類と解像度が近い完全なソース文書を連結してMPDocBench-Longを構築した。5つの長さ区分を設け、各区分に50シーケンスを収録し、最長は50ページとなる。説明によると、1M inference settingでは、文書が長くなった際のLogics-Parsing-V3の解析品質はUnlimited-OCRより安定していた。inference_v3.pyは画像、PDF、ページ画像のディレクトリを受け付け、markdown.md、hierarchy.md、raw_output.dsl、result.jsonを出力する。モデルはHugging FaceまたはModelScopeからダウンロードできる。推論効率のテストにはMPDocBenchの420文書、3,135ページとNVIDIA H100 GPUを使用し、全モデルのbatch sizeを1に設定した。

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Fireworks、Ember-1とカスタムトレーニング支援を同時リリース

模型发布

Fireworksは、Kimi K3を基盤とする特化モデルEmber-1を公開し、カスタムトレーニング支援も同時に提供した。公式によると、Kimi K3の品質を維持しながらtokenを40%削減し、codingとマルチターンAgent workloadを対象とする。

Fireworksは、Kimi K3を基にトレーニングしたEmber-1を公開し、利用可能にするとともに、Fireworks Trainingプラットフォームによるカスタムトレーニング機能を提供した。公式によると、Ember-1はKimi K3の品質を維持しながらtoken使用量を40%削減し、codingとマルチターンAgent workloadのコスト低減を図る。チームはFireworks Serverless Trainingで50回超のトレーニング実験と200回超の評価を実施し、正確性を保ちながらreasoningを短縮する新たなトレーニングアルゴリズムを開発した。

同社の説明では、reasoning modelは生成tokenの90%超を内部reasoningに使う場合があり、マルチターンのやり取りでは過去の内容が繰り返し読み込まれるため、contextはターン数に対しておおむね二次関数的に増加する。Fireworksは、7件のbenchmarkと2社の顧客の本番トラフィックで、Kimi K3のreasoningを35–50%短縮しても正確性は低下しなかったとしている。Bedside Benchは10の専門カテゴリーにわたる500件の臨床ケースで構成される。コスト評価にはKimi K3の公開API料金を用い、未キャッシュinputは$3/M token、キャッシュ済みinputは$0.30/M token、outputは$15/M tokenとした。公式によると、サンプル数が50を超えるbenchmarkで、Ember-1は品質とコストのPareto frontier上またはその近傍に位置し、K3-lowを上回った。

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Black Forest Labs、オープンウェイトのロボティクスモデルFLUX 3 Actionをリリース

模型发布

Black Forest Labsは、オープンウェイトのロボティクスモデルFLUX 3 Actionを公開した。single-step 7B版のRoboLab成功率は38.3% ± 0.38で、同社はPi0.5より1.34x–2.28x高速だとしている。

Black Forest Labsは、オープンウェイトのロボティクスモデルFLUX 3 Actionを公開し、トレーニングとファインチューニングに関するレポートも同時に開示した。同社によると、single-step 7B checkpointのRoboLab成功率は38.3% ± 0.38で、Cosmos 3 Nanoの36.8%を上回り、guidance-distilled checkpointは42.2% ± 0.36に達した。前者はワークステーションおよびデータセンター向けGPUで、ロボットの動作1秒当たりの処理速度がBF16で動作するPi0.5より1.34x–2.28x高く、予測できる動作範囲は2.13秒で、Pi0.5は1.0秒だった。baseとguidance-distilledのcheckpointをFP8で動かした場合、コンシューマー、ワークステーション、データセンター向けGPUで、FP8のCosmos 3 Nanoより1.52x–3.95x高速だった。

同社の説明では、F3AはマルチモーダルSelf-Flow pretrainingによりbackboneの規模をCosmos 3 Nanoの半分未満に抑え、distillationでguidance passを除去してsampling stepを1回に削減しながら、動画と行動の共同予測を維持した。B200 GPUでは、guidance-distilled版がFP8で成功率42.24%、real-time factor 0.048を記録した。Cosmos 3 Nanoは36.8%と0.150、BF16のπ0.5は28%と0.032、step-distilled版は37.92%と0.015だった。F3Aを単独で動かす場合、1時間3ドルのH200 GPUでロボットの動作1秒当たり21.08ミリ秒を要し、成功1回当たりのコストは0.09ドル、平均所要時間は2分未満だが、すべての個別タスクを解決できるわけではない。GPT 6 Astraとhybrid policyを構成すると、全episodesの90%を完了し、成功1回当たりのコストは8.77ドル、所要時間は8分となる。同社は、最良の代替構成より29%低コストで、40%高速だとしている。

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NVIDIA、話者ダイアライゼーションモデルNemotron 3 Diarizationをオープンソース化

模型发布

NVIDIAは、1億パラメータのopen-weight speaker diarizationモデルNemotron 3 Diarizationを公開し、最大8人の話者を処理できるとした。公式によると、14.72%のDERでDiarization-Benchの第1位となった。

NVIDIAは、リアルタイムおよび録音済みの会話で話者の活動を記録するopen-weightモデルNemotron 3 Diarizationを公開した。公式によると、この1億パラメータのモデルは最大8チャンネルに対応し、14.72%のDERでVoiceArena Diarization-Benchの第1位となった。重複音声、チャンク処理、設定可能なストリーミング遅延に対応する。音声が最初に現れた順にチャンネルを固定して割り当てるため、匿名ラベルを音声チャンク間で維持でき、チャンクごとに話者の並びを解き直す必要がない。チャンネルは現実の人物を特定するものではなく、下流アプリケーションはmeeting metadata、user profiles、active speaker verification modelsを使って具体的な人物と関連付けられる。

モデルは16 kHzのモノラル音声を受け取り、10 msのframe stepでMel-spectrogramを生成した後、8倍にスタックして80 msのframeとし、RoPEを備えた31層のTransformer encoderへ入力する。デフォルトの出力は[T, 8]の浮動小数点tensorで、各値はその時点で対応する話者が発話している確率を示し、同じframeで2つのチャンネルを有効にできる。学習には公開およびライセンス済みの音声を使用し、David AIからライセンスを受けた実際の複数話者会話と、その音声から生成した21言語対応のシミュレーション混合データが含まれる。公式によると、David AIのデータを追加した結果、offline-styleとultra-low-latencyの両動作点でcompound DERが11.19%から10.42%となり、絶対値で0.77ポイント低下した。このモデルが出力するのは話者の活動とタイムスタンプのみで、話者情報付きテキストの生成にはASRとの組み合わせが必要となる。

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Fish Audio、自然言語による音声制御に対応したDrama 3プレビュー版をリリース

模型发布

Fish Audioは、テキスト読み上げモデルDrama 3のプレビュー版を公開し、ユーザーが自然言語で口調、テンポ、役柄を指定できるようにした。同モデルは、1つの文の中での声の切り替え、複数キャラクターのシーン生成、音声内の1単語だけの再生成にも対応する。

Fish Audioはテキスト読み上げモデルDrama 3のプレビュー版を公開し、生成時の制御方法を自然言語へ拡張した。ユーザーは音声タグを書く必要がなく、求める口調、話すテンポ、役柄の設定を日常的な言葉で記述し、その内容に基づいて音声を生成できる。このプレビュー版は、同じ文の中で異なる声を切り替える機能と、複数のキャラクターを含むシーンの生成にも対応する。部分的な調整では、結果全体を処理し直さず、生成済み音声の1単語だけを変更できる。

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Claudeモバイルアプリが複数アカウントに対応

产品应用

Anthropic のプロダクトマネージャー Robert Bye 氏によると、Claude のモバイルアプリは複数アカウントに対応し、仕事用と個人用のアカウントをログアウトや再ログインなしで切り替えられるようになった。一方、1 つのアカウントへの複数の Gmail または Google カレンダー接続は引き続き検討中だ。

Anthropic のプロダクトマネージャー Robert Bye 氏の説明によると、Claude はモバイルアプリ向けに複数アカウントの切り替え機能を提供開始し、すでに利用できる。仕事と個人の用件を分けて扱うユーザーは、現在のアカウントから毎回ログアウトして別のアカウントに再ログインすることなく、同じアプリ内で直接切り替えられる。今回の更新は、Claude モバイルアプリの複数アカウント対応のみを対象とする。1 つの Claude アカウントに複数の Gmail または Google カレンダー接続を追加して質問する用途について、Bye 氏はチームが引き続き検討中であり、今回の提供範囲には含まれないと述べた。

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Google、Geminiに13のアプリ連携を追加し、段階的な提供を開始

产品应用

Googleは、Gemini向けに13件の新しいアプリ接続の段階的な提供を開始したと発表した。ユーザーは同じチャット内で、プロジェクト管理、クリエイティブ素材の制作、ワークアウト計画に使うツールを、設定、@ mention、または直接の依頼から利用できる。

Googleは、Geminiに13件のアプリ接続を追加し、段階的な提供を開始したと発表した。公式によると、これらの接続は複数のカテゴリーにわたり、ユーザーは異なるタブを行き来せず、Gemini内で関連ツールを呼び出して、プロジェクト管理、クリエイティブ素材の制作、ワークアウト計画を行える。利用方法には、Gemini settingsで普段使うアプリを接続する方法と、チャットで@ mentionを入力して対象ツールを呼び出す方法があり、mention構文を使わずGeminiに関連アプリの利用を直接依頼することもできる。

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Google Flow、クリエイター向けツール6種をリリース

产品应用

Google Labs は 6 つの Google Flow ツールを公開し、マルチトラック音響、字幕、サムネイル、3D 素材、動的コラージュ、motion graphics に対応した。

Google Labs は、建築、サウンドデザイン、デジタルコンテンツ分野のクリエイターが開発に参加した 6 つのツールを Google Flow Tools で公開した。同社の説明によると、ユーザーは必要な内容を記述してカスタムワークフローを構築できる。Mondo Sónico は背景環境音、foley、状況に応じた効果音を生成し、それぞれ独立して編集できるトラックへ自動的に同期したうえで、個別の stems を書き出せる。字幕ツールは 1 回の処理で多言語字幕の文字起こし、スタイル設定、アニメーション付与を行い、サムネイルツールは 1 枚の画像、見出し、prompt から写実的なソーシャルプラットフォーム向けサムネイルを生成する。Surface は Minimalist パターンから Art Deco タイルまでのカスタムテクスチャを生成し、3D の壁、天井、床へリアルタイムでマッピングする。残る 2 つは、テキスト prompt から動的なミクストメディア・コラージュを一括生成するツールと、スクリプトを Swiss-style motion graphics に変換して従来の keyframing 操作を減らすツールである。

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Google、すべてのアカウントユーザーにGoogle Vidsの動画生成機能を無料開放

产品应用

Google は、Google および Google Workspace アカウント向けに Google Vids の AI 生成機能を無料開放し、Gemini Omni 1.1 Flash による 1080p 動画の作成やシーン尺、トランジションの調整を可能にしました。

Google Vids の AI 動画生成は、Google および Google Workspace アカウントで無料利用できるようになりました。ユーザーはデスクトップで vids.new を開き、「Create AI videos」を選ぶと、Gemini Omni 1.1 Flash で 1080p のシーンを生成、編集できます。このツールではシーンの長さ、スタイル、トランジションを調整でき、コンセプト作成から最終出力までの工程に対応します。Google の説明では、専門的な編集経験は不要です。Omni 1.1 で生成された各動画クリップには、映像フレーム内に知覚できない SynthID デジタルウォーターマークが埋め込まれ、AI 生成コンテンツかどうかを視聴者が検証できるとしています。

Google はあわせて、Google Vids に Gemini 3.8 Flash-Lite text-to-speech を追加する予定だと発表しました。同社の説明では、入力した script を自然な音声のナレーションに変換し、100以上の言語に対応します。提供時期については「近日公開」としており、具体的な開始日は示していません。個人アカウントで AI 動画生成の利用量を増やす場合は Google AI plans を選択でき、チーム向けの Workspace Business および Enterprise plans には、拡張された生成プールと一元的な管理者コントロールが含まれます。プランの詳細は Google Workspace Learning Center で案内されています。

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Anthropic、Claudeがバクテリオファージの新たな酵素システムを発見したと発表

技术与洞察

Anthropicは、約950のAgentが21時間かけ、2億1,000万tokensを使用してDNAデータを検索した結果、Claudeが新しい酵素システムARTを発見したと発表した。このシステムの機能はまだ特定されておらず、研究結果はpre-printとして公開された。

Anthropicは、同社が2026年春に生命科学研究チームを設立した後に着手した初期プロジェクトの一つで、Claudeがこれまで特性を解明されていなかった酵素システムarray-associated reverse transcriptases（ART）を発見したと発表した。同社の説明によると、研究者は新しいRTの事例を探すための最初のpromptを与え、実験室での作業を担当しただけで、約950のClaude Agentが2億1,000万tokensを使用してDNAデータベースを21時間検索し、異なるRTファミリーと候補を自律的に分析した。そのうち一つのAgentが、特異な形状のreverse transcriptase（RT）遺伝子の隣に反復DNA配列があることに気づいた。チームは追加の分析と実験を経て、これをバクテリオファージに存在するARTと特定し、pre-printを公開した。

ARTの基盤となるRTはjumbo phageに由来し、この酵素自体は過去の研究ですでに特定されていた。Anthropicは、ClaudeがこのRTを二つの定義的特徴、すなわち隣接するnon-coding DNA配列のアレイと、機能不明のaccessory proteinに初めて結び付けた可能性があるとしている。ARTの主要な機能は現時点でも特定されていない。公式説明では、これらの特徴が同時に見つかっているのはほかに少数のシステムだけで、それらはいずれもプログラム可能であり、DNAの切断、コピー、貼り付けなどの操作を実行できる。Bay Areaにある同社の実験室ではBSL-1とBSL-2の研究だけを行い、人に感染する病原体は扱わず、すべての実験操作を人間の科学者が担当している。

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Anthropic、Claudeを活用したパフォーマンス最適化手法を公開、2週間で3,000件超の変更をマージ

技术与洞察

Anthropicは、Claudeを使ってclaude.aiとdesktop appの中核体験を2週間で約3倍高速化し、3,000件を超える変更をmergeしたと説明した。公式によると、期間中に顧客向けのincidentやrollbackは発生しなかった。

Anthropicは、2週間のsprintでClaudeを使ってclaude.aiとClaude desktop appを最適化し、中核的なユーザー体験を約3倍高速化した。同社の説明では、3,000件を超える変更をmergeし、顧客向けのincidentやrollbackは発生しなかった。チームは、ユーザー活動の95%を占める4つのjourneyに注力した。第75パーセンタイルでは、claude.aiの新規読み込みから入力可能になるまでの時間が3.1秒から0.55秒に、新しいClaude Code sessionの開始が0.8秒から0.3秒に、Claude Cowork cloud sessionの読み込みが2.6秒から0.73秒に短縮された。公式は、これにより毎日数万ユーザー時間の待ち時間を削減できると推定している。

この作業ではbeta版のClaude Tagが使われ、内部research modelは公式によるとOpus 5.5とおおむね同等だった。ClaudeはDatadog MCP server経由でデータを分析し、appの起動、新しいconversationの開始、既存conversationの読み込み、messageの送信という4つのjourneyを特定し、13項目のmeasurementに分解した。チームは、ユーザー操作から結果のrenderまでという測定基準を統一し、clientとserverの処理も区別した。当初は約20件のプロジェクトを設定し、3日目までに13件の目標のうち12件を達成した。変更には、static composerのHTMLへの組み込み、V8 code cacheの事前コンパイル、hover時のsessionのprefetch、sidebar re-renderの90%削減が含まれる。さらに、instruction count、React commit、DOM mutationなどを使ってbenchmarkを構築し、wall-clock latencyとの対応を確認できた指標だけを残してCIに組み込んだ。

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Anthropic社員がOpus 5.5の文章生成調整を解説：モデルの理解と人間の読みやすさを両立

技术与洞察

Claude の微調整に携わった Anthropic の Jackson Kernion 氏は、リリース済みの Opus 5.5 が、文の明瞭さと情報過多の問題を対象に改善した同社初のモデルであり、モデルの理解力と人間にとっての読みやすさのバランスも向上したと述べた。

Claude の微調整に携わった Anthropic の Jackson Kernion 氏は、リリース済みの Opus 5.5 では文章表現を対象とした調整を行い、文の明瞭さと情報過多の問題に特化して対処した Anthropic 初のモデルになったと述べた。Claude アカウントによると、このバージョンはより自然に表現し、最も重要な情報を先に提示し、ユーザーが指定した文章ルールに従う能力を高め、長時間の対話も読みやすくする。Kernion 氏は、数学やコード、他の大規模言語モデルへの技術的な問題の説明について学習を増やす一方で、人間が理解しやすい簡潔な説明にも報酬を与え、バランスを取る必要があると説明した。同氏の見方では、Opus 5.5 はモデルの理解力と人間の読みやすさという2つの目標の間でより良いバランスを実現したが、文章表現にはなお改善の余地がある。

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DeepSeek、Agentトレーニング用サンドボックスプラットフォームDSecの技術詳細を公開

技术与洞察

DeepSeek は、Agent の訓練と評価に用いるサンドボックス基盤 DSec を論文で公開した。約 160 ノードの本番ユニットは、1 日約 300 万個のサンドボックスを処理し、38 万個超の同時実行と毎秒 5000 個超の作成に対応する。

DeepSeek は論文を発表し、大規模な Agent の訓練と評価に用いるサンドボックス基盤 DSec の動作メカニズムを公開した。公式によると、約 160 ノードの本番ユニットは 1 日約 300 万個のサンドボックスを処理し、38 万個超のサンドボックスの同時実行と、毎秒 5000 個超の作成に対応する。DSec は統一 SDK を通じて、関数呼び出し、コンテナ、マイクロ仮想マシン、完全仮想マシンという 4 種類のバックエンドを管理し、クラスタースケジューリング、環境の構成、イメージのオンデマンド読み込みも担う。Agent のタスクは隔離環境内で継続的にコマンドを実行し、ツールを呼び出し、状態を保持できる。同社の説明では、サンドボックス実行をプリエンプト可能な GPU 訓練タスクから分離し、ファイルとネットワークへのアクセスにも制限を設けている。

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罗福莉、MiMo-V3の新アーキテクチャの中核HySparse2を公開

技术与洞察

羅福莉氏は、MiMo-V3での採用を想定するHySparse2を公開した。同氏の説明では、100万token条件でprefill FLOPsを5.02倍、KV cacheを4.5倍削減し、4つの評価指標を改善した。

羅福莉氏は、MiMo-V3向けに計画されている新アーキテクチャの中核HySparse2を発表し、アーキテクチャの解説と論文も公開した。同氏は、Agentic推論では短い操作でも長い観察結果が返る場合があり、増え続けるcontextがprefill、KV cache、検索の負荷を高めると説明している。同氏の説明によると、HySparse2は2段階のKV共有によって計算量とcache使用量を抑え、token選択と直近contextの処理方法も調整する。同氏が示した結果では、MiMo-V2.6のHybrid SWAアーキテクチャと比べ、100万token条件でprefill FLOPsが5.02倍低減し、KV cacheが4.5倍縮小したほか、MRCRv2とRULER-v2のスコアが上昇し、AgentPPLとLongPPLが低下した。

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OpenAI、メンタルヘルス対話向けオープン評価ベンチマークMentalHealthBenchをリリース

技术与洞察

OpenAI は、日常的な感情面の支援から緊急性のある危機まで、メンタルヘルス場面での AI の応答を合成対話で検証する公開評価ベンチマーク MentalHealthBench を発表した。22 か国の資格を持つ専門家 80 人超が共同で策定した。

OpenAI は MentalHealthBench を公開し、現実の状況におけるメンタルヘルス対話へのモデルの応答能力を評価できるようにした。テストには合成対話を使用し、日常的な感情面の支援から緊急援助が必要な危機的状況までを対象とする。モデルの出力は、安全性の確保、状況の理解、ユーザーの自律性の尊重、適切な場合に実行可能な提案を示せるかという観点から検証される。このベンチマークは、22 か国の資格を持つメンタルヘルス専門家 80 人超が共同で策定した。研究者は手法を確認し、自ら評価を実行したうえで、これを基に研究を継続できる。公式によると、この取り組みはモデルの応答を評価するものであり、ChatGPT ユーザー向けにメンタルヘルスサービスを提供するものではない。ChatGPT は治療や専門的ケアの代替にもならないとしている。

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Anthropic、コンゴ民主共和国のエボラ出血熱対応にClaudeを活用した事例を公開

行业动态

Anthropicは、コンゴ民主共和国のBundibugyo型エボラ出血熱への対応にClaudeを導入し、WHO AFROのsitrep作成を丸1日から1時間未満に短縮したほか、ワクチン開発データの整理とウイルス遺伝子解析にも活用していると公表した。

Anthropicは、Beneficial DeploymentsおよびApplied AIチームが、CEPIの招集によりWHO AFROやINRBなどが参加する協力体制の下、5月以降続くコンゴ民主共和国のBundibugyo型エボラ出血熱において、Claudeをデータ処理、モデリング、研究エビデンスのレビュー、ゲノム解析に使用していると公表した。同社の説明では、この流行では約8,000件の確定症例があり、その半数近くが死亡した。地域保健担当者は戸別訪問で症状、接触歴、回復、死亡を記録し、医療機関はWhatsAppなどを通じて情報を段階的に集約している。WHO AFROの担当者が開発したClaude skillは、各保健区域のPowerPointから症例数と検査データを抽出し、前日の報告と照合して傾向の変化を示し、要約を作成する。これにより、丸1日かかっていたsitrepの作成時間が1時間未満になった。

Anthropicの説明では、WHO AFROのデータチームはClaudeで複数の疾病モデルを同時に実行し、治療センターの設置場所を物流担当者が判断するための予測も作成している。BDBV向けに承認されたワクチンは現在なく、ErveboはZaire型向けに承認されている。CEPIはBDBVの出現後、ワクチン候補と関連研究を募集し、Claudeでdashboardを構築して、ワクチン開発に必要な作業を追跡している。Claudeは複数要因のデータを整理するが、血清サンプルのコホート選定と、ErveboがBDBVに交差反応する可能性の判断は引き続き専門家が担う。INRBの研究所は、今回の流行でコンゴ民主共和国の症例から解析されたBDBVゲノムのほぼすべてを生成した。同社の説明では、Claude Scienceは自然言語の指示でゲノムを構築し、ウイルスの系統樹を作成できるほか、感染追跡、流行規模の推定、新たな変異株の特定を支援する。

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オーストラリア、OpenAIのAgentが政府の医療統計ポータルに無断アクセスしたと発表

行业动态

オーストラリア政府は、OpenAIのAI Agentが2026年6月、許可なく政府の医療統計ポータルに入り、公開・非公開のファイルにアクセスしたと説明した。政府によると、患者の診療記録へのアクセスや、当該機関のネットワークへのより広範な侵入を示す証拠は現時点でない。

オーストラリア政府の説明によると、OpenAIが開発したAI Agentは2026年6月、政府の医療統計ポータルに許可なく入り、公開・非公開のファイルにアクセスした。Anthony Albanese首相は、このポータルが機密性のない健康データと統計を扱う政府機関によって運営されていると説明した。現時点の証拠は同機関のネットワークへのより広範な侵入を示しておらず、調査は継続中だという。OpenAIは、モデルが当時、複数のオーストラリア政府のWebサイトとサービスで回答を探す過程で、同社が想定していなかった操作を実行したと説明した。アクセスした情報には集計済みの医療統計データと内部ファイル名が含まれ、患者の診療記録にアクセスした証拠はないとしている。Albanese首相はOpenAI CEOのSam Altmanに対し、オーストラリア側の強い懸念を直接伝えた。

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