2026-10-20

MiniMax、M3.1 Flashを正式リリース

要闻

MiniMax は M3.1 Flash を公開し、匿名で200兆 token 超を処理した Space Bunny が初期版だったと確認した。公式発表では、オンライン推論速度は約3倍向上し、Agent タスクの総利用コストは前世代比で70%低下した。

MiniMax は M3.1 Flash を公開し、MiniMax API、M Plan、MiniMax Code で提供を開始した。API の入力、出力、キャッシュ読み取り料金は、100万 token 当たりそれぞれ1元、4元、0.1元となる。公式発表では、Space Bunny の名で匿名で200兆 token 超を処理していたモデルは、M3.1 Flash の初期版だったと確認された。同社の説明によると、新モデルは Agent タスク、プログラミング、Computer Use、サイバーセキュリティの能力を改善し、オンライン推論速度は約3倍向上、Agent タスクの総利用コストは前世代比で70%低下した。モデルの重みは10月23日に公開予定で、原文には年の記載がない。公式は、知能の上限を追求する Pro 版も後日公開するとしている。

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米国、連邦文民機関にDeepSeekの調達禁止と撤去を命令

要闻

米国土安全保障省は、連邦文民機関による DeepSeek とその関連事業体の技術製品・サービスの調達を禁じ、システムからの関連製品の撤去を命じた。DeepSeek の実装を用いて開発された第三者の製品・サービスも撤去対象となる。

米国土安全保障省は10月19日に命令通知を公表し、連邦文民機関に DeepSeek 関連製品・サービスの調達禁止と撤去を求めた。原文には公表年と発効日の記載がない。調達禁止の対象は、杭州深度求索（DeepSeek）とその関連事業体が開発した情報技術製品・サービスで、システムからの撤去対象には DeepSeek の実装を用いて開発された第三者の製品・サービスも含まれる。通知によると、長官は連邦調達安全保障評議会の勧告と関連証拠を検討したうえで、2018年連邦調達サプライチェーン安全保障法に基づき命令を出した。これ以前に、米商務省、海軍、ニューヨーク州、テネシー州、バージニア州などが政府端末での DeepSeek の使用を禁止していた。

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OpenCode、DeepSeek V4.1 Flash対応を更新

开发生态

OpenCode は DeepSeek V4.1 Flash のバージョン更新を完了したと発表した。Go サブスクリプションプランと Free の同モデルはいずれもバージョン 1017 に切り替わり、ユーザー側の操作は不要としている。

OpenCode は、Go サブスクリプションプランと Free で提供する DeepSeek V4.1 Flash をバージョン 1017 に更新したと発表した。同社の説明によると、今回の更新に伴うユーザー側の操作は必要ない。

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Qoder、DeepSeekの新モデルを期間限定で無料提供

开发生态

Qoder は、国際版と CN 版の DeepSeek V4.1-Flash-1017 を期間限定で無料提供し、個人向けプランの無料・有料ユーザー双方を対象に課金係数を 0x とする。終了日は 10 月 24 日で、原文に年の記載はない。

Qoder は 1024 プレイベントの開始を発表し、発表でいう当日から 10 月 24 日まで、国際版と CN 版で DeepSeek V4.1-Flash-1017 を無料提供する。原文には発表日と開催年が記載されていない。同社の説明によると、対象は個人向けプランの無料ユーザーと有料ユーザーの双方で、期間中は同モデルの課金係数を 0x に設定し、利用時に Credits を消費しない。同社は、同モデルが 1M のコンテキストウィンドウに対応し、思考強度を最大に設定できるとしている。

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Command Code、MiniMax M3.1 Flashを導入

开发生态

Command Code は、コードネーム Space Bunny の MiniMax M3.1 Flash を導入し、すべてのサブスクリプションプランのユーザーに期間限定で無料提供している。同モデルのコンテキストウィンドウは 100 万 token。

Command Code は MiniMax M3.1 Flash を導入し、すべてのサブスクリプションプランのユーザーが期間限定で無料利用できるようになった。今回利用可能になったモデルのコードネームは Space Bunny で、コンテキストウィンドウは 100 万 token。プログラミング能力について、Command Code は公式に、MiniMax M3.1 Flash がフロンティア水準のプログラミング能力を備えていると説明している。

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TRAE、プログラマーの日のキャンペーンを発表、100万ポイントの大賞を用意

开发生态

TRAE は 1024 プログラマーの日の企画を発表した。中国版デスクトップアプリでチェックインすると、当選者 1 名に 100 万ポイントが当たる抽選に参加できる。56 都市での対面イベント、オンラインでの作品展示と共有、開発者をテーマにした映像作品も含まれる。

TRAE は 1024 プログラマーの日の一連の企画を発表し、チェックインによる抽選参加期間を 10 月 19 日 00:00 から 10 月 24 日 18:00 までとした。原文には年の記載がない。同社の説明によると、ユーザーは最新版の TRAE 中国版デスクトップアプリにログインしてチェックインすることで、当日の報酬と 100 万ポイントの抽選への参加資格を得られる。当選者は 1 名のみで、10 月 24 日 19:00 に公式ライブ配信で抽選する予定だ。同時期にコミュニティではオンラインの作品展示や共有などを実施し、対面の TRAE Friends イベントは 56 都市を対象とする。また、TRAE は映像作品『致 AI 时代的开发者』を 10 月 23 日に公開する予定だ。

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Devin、利用効率に応じて利用上限を自動で引き上げる仕組みを導入

开发生态

Devin は企業向けに、効率スコア、効率に基づく利用枠の自動承認、Devin Coach の3機能を発表した。直近の利用実績を支出配分に用い、スコアは0–100、Coach はタスク実行前にプロンプトへのフィードバックを提供する。

Devin は今回の発表で、Efficiency Score、効率に基づく利用枠の自動承認、Devin Coach の3つの企業向け機能を発表したが、原文に公開日の記載はない。公式説明によると、Efficiency Score は直近の session を対象に、有用な成果を識別し、同じ作業に人間のエンジニアが要する時間を推定したうえで、効率と成果量を組み合わせて0–100のスコアを算出する。有用な成果はマージ済みの PR に限らず、classifier が進展を認めた調査や分析なども含む。コストは LLM とクラウドインフラの費用を含む Agent Compute Units（ACUs）で計測する。効率が基礎点を決め、成果量による加点は基礎点と100点との差の5分の1が上限となる。Devin Coach はタスク実行前にプロンプトを確認し、計画の作成やデフォルトの mode への切り替えを提案する場合があるが、プロンプトを黙って書き換えることはない。管理者は提案の受け入れ率、日次推移、種類別の内訳を確認でき、デフォルトのインライン提案はエンジニアが無視できる。

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蚂蚁百灵、Ming-3.0音声モデル5種をオープンソース化

模型发布

蚂蚁百灵は、音声生成、音声理解、音声認識をカバーする 5 種の Ming-3.0 モデルをダウンロード可能にした。パラメータ数は 0.5B から 126B で、Flash は MIT ライセンスを採用し、2 種類のデプロイ方法を提供する。

蚂蚁百灵は 5 種の Ming-3.0 モデルをオープンソースとして公開し、Hugging Face と ModelScope でダウンロード提供を開始した。対象は TTS、音声理解、ASR にわたる。TTS には、パラメータ数 0.5B の Ming-3.0-tts-0.5B と、総パラメータ数 7.9B、アクティブパラメータ数 1.3B の Tiny がある。同社の説明によると、TTS モデルは声質の設計、音声表現の制御、長尺音声の生成に対応し、声質の設定から長尺コンテンツの出力までの機能を提供する。

音声理解には Flash と Audio Tiny が含まれる。同社の説明によると、Flash は総パラメータ数 126B、推論の各ステップでアクティブになるパラメータ数は 6.5B で、長時間録音の分析、音声による質疑応答、音楽や環境音の理解に対応し、App が実行するツールリクエストも生成できる。MIT ライセンスを採用し、vLLM-Omni と SGLang によるデプロイ方法を提供する。Audio Tiny は総パラメータ数 9.3B、アクティブパラメータ数 2.7B で、効率的な対話に重点を置く。ASR Tiny は総パラメータ数 8.6B、アクティブパラメータ数 2B で、同社の説明によると、方言やアクセントの認識に対応し、追加の学習なしにホットワードや過去の対話を認識に活用できる。

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fal、動画モデルFLUX 3 Maxを提供開始

模型发布

fal は、Black Forest Labs と共同開発した動画モデル FLUX 3 Max を公開した。公式発表によると、暫定的な画像から動画への生成評価で 1,139 Elo を獲得して同率 1 位となり、10 秒の動画を 12.45 秒で生成する。

fal は FLUX 3 Max の提供を開始したが、原文には公開日の記載がない。同モデルは fal Research と Black Forest Labs が FLUX 3 を基に共同開発し、post-training を経て、720p のテキストからの動画生成と画像からの動画生成の両方に対応する。公式説明によると、FLUX 3 Max と H3 Max はいずれも fal Research が post-training を行い、同一の API で提供されるため、切り替えには model ID の変更だけで済む。両生成方式の料金は同じで、出力動画の秒数に応じて課金され、最低利用額やサブスクリプションはない。

公式が公表した Artificial Analysis AA-Video-I2V v1.1 の暫定結果では、FLUX 3 Max は 1,139 Elo を獲得した。公式は、信頼区間が上位モデルと重なることを根拠に同率 1 位と位置付けており、ランキングの先頭に掲載された MiniMax H3 は 1,141 Elo だった。Seedance 2.5 も 1,139 Elo で、10 秒の動画の生成時間は 277.80 秒、FLUX 3 Max は 12.45 秒となり、公式は後者が約 22 倍速いとしている。生成時間は、720p/768p、16:9、10 秒の動画の平均値である。また公式によると、post-training により FLUX 3 のスコアは 1,089 から 1,139 Elo に上がり、推論の最適化により生成時間は 126.44 秒から 12.45 秒に短縮された。

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Inception、拡散モデルMercury 3を発表

模型发布

Inception は拡散型 LLM「Mercury 3」を発表した。コンテキストは 1M tokens、提供開始時の入力・出力料金はそれぞれ 100 万 tokens 当たり 0.10 米ドルと 0.35 米ドルで、公式発表では NVIDIA GPUs 上で毎秒 1,068 tokens に達する。

Inception は Mercury 3 を発表し、発表時点で Inception API Platform、OpenRouter、Baseten、Vercel を通じて提供を開始した。同モデルは OpenAI API と互換性があり、コンテキストは Mercury 2.5 の 260K tokens から 1M tokens に拡大した。通常料金は入力 100 万 tokens 当たり 0.20 米ドル、出力 100 万 tokens 当たり 0.70 米ドルで、提供開始時は 50% 割引となり、それぞれ 0.10 米ドルと 0.35 米ドルとなる。キャッシュされた tokens は入力料金から 90% 割引され、API の試用には 1 億 tokens が無料で提供される。

公式の説明によると、Mercury 3 の総パラメータ数は Mercury 1 の 40 倍を超え、NVIDIA GPUs 上での速度は毎秒 1,068 tokens となる。一連の benchmarks では GPT-6 Luna と Claude Haiku 5.5 を上回る性能を示し、速度は両モデルの 4–8 倍だとしている。早期アクセスのパートナーは、音声・チャットによる顧客対応、リアルタイムの個別指導、データエンジニアリング、Web ナビゲーションに同モデルを利用している。TinyFish AI 共同創業者の Shuhao Zhang 氏によると、同社の本番環境の web-agent harness では、Mercury 3 は 50 件のライブ Mind2Web ナビゲーションタスクのうち 50% を完了した。企業向けデプロイメントでは、専用容量、自動スケーリング、コンプライアンス管理、データ保持の設定に対応する。

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マルチモーダル意思決定モデルDecision 3.0が公開

模型发布

vLLM Semantic Router チームは、0.6B から 27B までの6サイズを揃えたマルチモーダル意思決定モデル Decision 3.0 を公開した。テキストを生成せず判断と確率を出力し、現在は System One API 経由で自前のインフラ上で実行できる。

vLLM Semantic Router チームは Decision 3.0（D3）シリーズを公開し、6サイズすべてのデプロイ用レシピを vLLM Recipes に統合済みで、現在は vLLM nightly 版と System One API を使って自前でデプロイできる。サイズは 0.6B、0.8B、2B、4B、9B、27B で、テキスト、JSON、画像、動画を入力として受け付け、選択、是非判断、スコア、各選択肢の確率を返し、テキストは生成しない。性能について vLLM は、27B 版が Jev Decision Index 0.3.2 のテキスト部門と視覚部門でともに1位となり、それぞれ 66.3 と 71.3 を記録したと述べている。同社の説明によると、AMD Instinct MI325X 1基、同時接続クライアント数64の同一混合負荷テストで、このモデルを vLLM で配信した際のリクエストスループットは、チェックポイントに付属するサーバーの 1.8 倍だった。

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Xing4.0-29B-Intentがオープンソース化：意図認識とパラメーター抽出を同時に実行

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中国電信人工智能科技有限公司は Xing4.0-29B-Intent を公開した。29B MoE、4B のアクティブパラメータで意図認識とパラメータ抽出を行い、約275万件のサンプルを含むデータセットも提供する。

中国電信人工智能科技有限公司は Xing4.0-29B-Intent をオープンソースとして公開したが、原文には公開日の記載がない。モデルの重み、公開データ、Python SDK を含むコードには、いずれも Apache License 2.0 が適用される。モデルは Xing4.0-29B-A4B をベースとし、総パラメータ数29B、アクティブパラメータ数4Bの MoE アーキテクチャを採用している。プロジェクトの説明によると、入力 schema で定義された候補カテゴリ、フィールド名、説明に従い、自然言語を統一 JSON 形式の意図とパラメータに変換する。用途はスマートアシスタント、リクエストルーティング、文書からの情報抽出で、パラメータを埋められない場合、args は [] を返す。

付属データセット Xing4.0-29B-Intent-oss は、61の公開データセットと中国電信の社内スマートデバイスアシスタント用データを、共通の schema-guided 表現に統合している。約275万件のサンプルが4種類のタスク、19分野、52言語をカバーし、170超の意図と148の slots を含む標準スマートアシスタントラベルセットも収録する。付属の XingIntent SDK は OpenAI-compatible API を介してサービスを呼び出し、prompt の組み立てと結果の解析を自動で行う。プロジェクトは vLLM、SGLang などのフレームワークに対応するベースモデルのデプロイ文書を提供し、個別の用途での性能は対象データと schema で検証する必要があるとしている。

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Meta、Muse Glimmerの技術レポートを公開

模型发布

Meta は、消費者向けハードウェアでローカルに自律型 Agent タスクを実行する、30B パラメータのオープンソースモデル Muse Glimmer を公開した。Apache 2.0 ライセンスを採用し、テキストと画像の入力に対応するとともに、単一 GPU での推論に向けて約 4-bit 精度に量子化されている。

Meta は、消費者向けデバイスでローカルに動作する Muse Glimmer モデルと技術報告を公開したが、原文には公開日の記載がない。Apache 2.0 ライセンスを採用する同モデルは、perception encoder を備えた 30B パラメータの causal language model で、テキストと画像を受け取り、テキストを出力する。学習データは百を超える言語をカバーしている。公式の説明によると、多段階の推論、ツール使用、失敗からの復旧を統合し、クラウドインフラを必要とせず、約 4-bit 精度への量子化によって単一 GPU での推論に対応する。Meta は、同規模モデルの agentic benchmarks において、Muse Glimmer がツール使用、多段階の計画、Agent タスクの完遂で Gemma4-31B と Qwen3.6-27B を上回るとしている。

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NotionがAIを強化：モデルの自動選択でコスト削減、タスクの長時間実行にも対応

产品应用

Notion は Notion AI を更新し、新たなクレジット体系を導入した。同社によると、20 種類以上の一般的なユースケースで Auto の平均コストは Opus 5.5 と Astra より約 90% 低く、Agent のタスクは最長 24 時間実行できる。

Notion は Notion AI の自動モデル選択機能 Auto と Agent の実行基盤を更新し、新規顧客には新たなクレジット体系を適用済みだ。Business と Enterprise には、1 シート当たり毎月 1500 点の Standard クレジットと 500 点の Select クレジットが含まれる。前者は Notion による自動モデル選択、後者はユーザーによるモデル指定または Custom Agents の実行に使われる。既存顧客は 11 月 2 日に移行するが、原文には年の記載がない。Notion によると、20 種類以上の一般的なユースケースで Auto は Opus 5.5 と Astra に近い結果を出し、平均コストは約 90% 低い。Agent のタスクは現在、最長 24 時間実行できる。

サブスクリプションの連携では、ChatGPT Plus、Pro、Go のプランを個人用 Notion Agent に接続できるようになったが、Custom Agents にはまだ対応していない。モデルの API キーを持ち込む BYOK は、Enterprise 顧客向けに非公開の alpha テストを実施している。Notion MCP はすでにメモリ同期に対応しており、今後は MCP 経由で Skills を使う機能と、使用量、支出、権限を一元管理する AI Command Center を提供する予定だ。

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腾讯、WorkBuddyの教育支援向け無償版を提供開始

产品应用

Tencentは、中国全土の現職教員を対象に、地域や学校段階を問わず無料で利用できるWorkBuddy教育公益版を提供開始した。審査通過後3営業日以内に利用可能となり、各教員には12か月連続で毎月2000ポイントが付与され、使い切った後も無料モデルを利用できる。

TencentはWorkBuddy教育公益版を公開し、中国全土のあらゆる地域・学校段階の現職教員に無料で提供している。同社が公表した規則によると、申請の審査通過後3営業日以内に利用可能となり、各教員には12か月連続で毎月2000ポイントが付与される。毎月1日にポイントが自動補充され、使い切った後も無料モデルを利用できる。10月から12月の試行期間中はすべてのモデルにポイントを使用できるが、試行終了後は混元 4専用の1600ポイントと、その他のモデル用の400ポイントに分かれる。混元 3は当面、無料で利用量の制限なく使用できる。同版はパソコンとミニプログラムに対応し、授業準備、授業資料の作成、習熟度別の課題作成、家庭と学校の連絡などのタスクへの入口と、209人の「教育専門家」役を備える。

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Grok Bot、iPhoneのアクションボタンへの割り当てに対応

产品应用

Grok Bot チームは、Grok Bot を iPhone のアクションボタンに設定できるようになったと発表した。アプリを先に開かず、物理ボタンを押すだけで音声会話を開始でき、すでに対応していたリアルタイム音声チャットに新たな起動経路が加わった。

Grok Bot チームは、Grok Bot を iPhone のアクションボタンに設定する機能が利用可能になり、物理ボタンを押して Bot との音声会話を開始できると発表した。チームの説明によると、この操作では事前にアプリを開く必要がなく、ボタンから直接会話を開始できる。Grok Bot の iPhone アプリは以前からリアルタイム音声チャットに対応しており、今回追加されたのは音声チャットそのものではなく、既存機能に対して iPhone の物理ボタンから会話を始める方法となる。

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ChatGPTデスクトップ版、送信済みメッセージの編集に対応

产品应用

OpenAI の Tibo によると、ChatGPT のデスクトップアプリで、同じ会話内の過去の送信済みメッセージを編集できるようになった。Vaibhav Srivastav は、編集した箇所から会話を続けられる一方、それ以降のメッセージとツール呼び出しは破棄されると補足した。

OpenAI の Tibo は、ChatGPT のデスクトップアプリが、同じ会話内で送信済みのメッセージの編集に対応したと明らかにした。Vaibhav Srivastav の説明によると、ユーザーは以前のプロンプトに戻って編集し、その箇所を起点に会話を続けられる。システムは編集されたプロンプト以降のメッセージとツール呼び出しを破棄し、その理由はモデルの混乱を避けるためだとしている。Tibo は、この機能をユーザーが長く要望してきた使い勝手の改善と位置付けた。

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Arena、GPT-Image-2.5 Sunburstを直接テスト可能に

产品应用

Arena は OpenAI の画像モデル GPT-Image-2.5 Sunburst を直接テストできる形で14日間公開した。公式によると画像関連の3つのランキングでいずれも第1位で、テスト終了後も他のモードで匿名利用できる。

Arena は Direct Mode で OpenAI の GPT-Image-2.5 Sunburst を公開しており、直接テストできる期間は14日間で、太平洋時間11月2日午前8時に終了する。原文には年の記載がない。ユーザーは匿名モードでテストする必要がなく、ドロップダウンメニューから同モデルを選択できる。Arena の説明によると、同モデルは同社のテキストからの画像生成、画像編集、複数画像編集のランキングでいずれも第1位となっている。直接テストの終了後も、Battle と Agent Mode では匿名で提供される。

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OpenAI、モデルの低リソース言語でのプログラミング能力が向上したと発表

技术与洞察

OpenAI は低リソースのプログラミング言語に関する評価結果を公表した。20 言語でのデータベース構築テストでは GPT‑6 Astra の平均合格率が 87.4%、高い推論強度での COBOL 移行では GPT‑6.1 Sol の正解率が 97.9% だった。

OpenAI は記事で、最新モデルが COBOL、Fortran、Visual Basic などの低リソースのプログラミング言語によるソフトウェア構築・移行タスクで改善したと報告したが、原文には公開日の記載がない。同社の説明によると、これらの言語は Python や JavaScript などに比べ、モデルの学習に利用できるコードや文書が少ない。プログラムの動作を維持することを求める COBOL 移行評価では、低い推論強度での GPT‑6.1 Sol の正解率は 86.6%、GPT‑5.6 Sol は 5.4% で、前者の API コストは後者より 39% 低かった。推論強度を上げると、GPT‑6.1 Sol の正解率は 97.9% だった。別の公式評価 MultiLangBench では、20 言語それぞれで SQLite 互換のデータベースエンジンをゼロから構築することが求められ、最高の推論強度での GPT‑6 Astra の平均テスト合格率は 87.4%、GPT‑5.6 Sol は 26.8% だった。

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微软、セキュリティシステムを拡張し、企業内のAIエージェントを動的に管理

技术与洞察

Microsoftは2026年10月19日、Project Perceptionを企業内部のAgentの管理にも活用する方針を説明した。常時の行動確認とリアルタイム監督、追跡可能な記録によって、安全担当者による制御の調整を支えるとしている。

Microsoftは2026年10月19日、Project Perceptionのセキュリティ技術スタックを企業内部のAgentのガバナンスにも利用でき、リアルタイム監督と決定論的な制御によって行動を制限できると説明した。同システムは2026年7月に発表され、当初は赤・青・緑のAgentチームを使い、企業外部からのAI駆動型攻撃への防御を支援するものだった。同社の説明によると、同じ技術スタックで、安全担当者は事象を振り返り、リスクが生じた理由を理解し、セキュリティシステムを更新できる。Agentの保護は、ID、権限、データ、エンドポイント、ネットワーク、クラウド、runtimeを対象とする必要があるという。

Microsoftは、企業が自ら導入したAgentも無条件には信頼できず、過剰な権限を持つ場合や、侵害されていなくても想定外の行動を取り、目標達成のために他のAgentと協力・共謀する場合があるとしている。同社はGuardian Agentsを用い、各行動の実行前に常時監視と介入を行うことを提唱した。また、行動の観察に加え、その理由やタスクの意図との整合性を判断する必要があるとし、入力・出力tokensだけでなく、思考やchain of thought tokensを含むモデルの透明性を求めている。この透明性は制限措置を置き換えるのではなく、強化するためのものとしている。

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AA-PersonalityBenchが公開

技术与洞察

Artificial Analysis は AA-PersonalityBench を公開した。900 問でモデルの人格特性 30 項目を評価して 8 指数にまとめるほか、独立したコミュニケーション指標 21 項目で表現方法を比較する。

Artificial Analysis は、モデルの表現方法を評価する AA-PersonalityBench を公開したが、原文には公開日の記載がない。同社の説明によると、人格特性ごとに 30 問、合計 900 問をモデルの審査団が評価し、30 項目の特性を 8 指数にまとめる。指数は、対応する特性の Elo 評価を z-scores に変換し、必要に応じて反転させて平均した後、評価対象モデル内の 1〜100 のパーセンタイル順位に変換する。図には 95% 信頼区間も表示される。

比較機能では、2 モデルの回答のうち、一方が特定の特性をより強く示すと判定される確率を、Elo に基づいて確認できる。任意の特性に −2〜+2 の重みを設定し、加重平均からパーセンタイル順位を生成することもできる。ページには回答から直接測定する 21 項目の指標も掲載され、審査による人格特性とは別に表示されるほか、特性とコミュニケーションの類似度によるモデルのグループ分けも示される。ページの注記によると、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) には審査による特性の結果がまだなく、コミュニケーション指標は Communication Characteristics タブで確認できる。

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Meta、ギガワット級スーパークラスターの第1期が完成、トレーニングに投入

行业动态

Meta は、オハイオ州の Prometheus スーパーアクラスターの第1期が完成し、Muse シリーズの学習に使用されたと公表した。同社によると、現在は数十万基の GPU を備え、Muse Wonder の事前学習の有効学習時間の割合は 85% を超えた。

Meta は 2026 年 10 月 19 日、オハイオ州 New Albany の Prometheus スーパーアクラスターの第1期が完成し、Muse Wonder を含む Muse 基盤モデルの学習に使用されたと公表した。同社の説明によると、プロジェクトは段階的に建設されており、現在は相互接続された複数の建物に数十万基の GPU が配置され、完成時には約 100 万基となる見込みだ。Meta は、Meta Superintelligence Labs の次のフロンティアモデルに対応するため、クラスターの拡張を続けている。

同社によると、Muse Wonder の事前学習の有効学習時間の割合は 85% 超、reinforcement learning（RL）では 90% 超だった。これらの学習中、実経過時間に基づく全体の平均中断間隔（MTBI）は約 47,000 GPU 時間で、その後、ファームウェア修正などにより 54,000 GPU 時間超へと延びた。ハードウェアでは、NVIDIA GB200 NVL72 ベースの Catalina と NVIDIA GB300 NVL72 ベースの Clemente が導入済みで、NVIDIA Vera Rubin NVL72 ベースの第3のプラットフォームも導入予定となっている。Clemente は GPU あたりの HBM 容量を 192 GB から 288 GB に増やし、72 基の GPU を単一ラックに収めている。

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豆包の広報責任者：字节の計算資源の約1割を動画モデルに使用

行业动态

豆包の広報責任者である劉星氏は微博で、ByteDanceの総計算資源の約 10% が動画生成モデルの訓練と推論に使われていると説明し、ある企業の公表データに疑問を呈した。同社は先に、AI短編ドラマと動画生成が中国国内のToken消費の 55% を占めるとしていた。

豆包の広報責任者である劉星氏は、中国国内の計算資源の半分超が爽快感を売りにするドラマの制作に使われているとの言説に微博で反応し、ByteDanceが動画生成モデルの訓練と推論に使う計算資源は総量の約 10% だと説明するとともに、関連データの信頼性に疑問を呈した。これに先立ち、ある企業は投資家向け活動の記録で、AI短編ドラマと動画生成が中国国内の全Token消費の 55% を占めると公表していた。同社の説明は中国国内のToken消費の分布に関するもので、劉氏が示したのはByteDance社内で動画生成モデルに使われる計算資源の割合だった。

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火山引擎、AIドラマ向け奨励制度を開始、1作品あたり最大20万元

行业动态

火山引擎は、紅果短劇 App で公開された作品を対象に、Seedance 精品 AI ドラマ奨励プログラムを開始した。1作品当たり最高20万元で、現金と同額相当のクーポンがそれぞれ50%を占める。第1期の申請期限は2027年1月31日で、企業と個人のいずれも参加できる。

火山引擎は Seedance 精品 AI ドラマ奨励プログラムを開始し、第1期の期限を2027年1月31日とした。申請対象は、Seedance で制作され、紅果短劇 App ですでに公開されている AI ドラマとなる。同社の説明によると、申請作品の動画内容はすべて Seedance で制作する必要があり、Seedance 2.5 の使用比率は50%を超えなければならない。実写ドラマは対象外となる。奨励を受けるには、紅果の人気度指標に基づく月間 TOP 50 に入り、審査を通過する必要がある。1作品当たりの上限は20万元で、現金と同額相当のクーポンがそれぞれ50%を占める。企業と個人のいずれも申請できるが、同一シーズンの AI ドラマが奨励を受けられるのは1回に限られる。

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OpenAI社員：OpenCodeユーザーのサービス復旧を支援済み

行业动态

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HUMXN、無料の訪問サービスを開始、作業を撮影してロボットの訓練に活用

行业动态

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