2026-10-21

DeepSeek、社内推論フレームワーク DeepInfer をオープンソース化

要闻

DeepSeek は内部推論フレームワーク DeepInfer と Token エンコード・デコード用コンポーネント deepseek-recipe を公開し、前者を使う DeepSeek V4.1 Flash の単一クラスタが1日155兆 tokenを処理すると説明した。

DeepSeek は内部推論フレームワーク DeepInfer と、Token エンコード・デコード用コンポーネント deepseek-recipe をオープンソース化した。DeepInfer の公開版は Apache 2.0 ライセンスを採用し、NVIDIA SM100 GPU と Huawei Ascend 950 NPU に対応する。同社によると、DeepSeek V4.1 Flash のオンラインサービスはこのフレームワーク上で稼働し、単一クラスタのスループットは1日155兆 tokenで、オフピーク料金で計算した収入はカード1枚につき1時間38米ドルとなる。

機能面では、DeepInfer は分散推論、DSpark 投機的デコード、SWA Bounded Replay、構造化出力に対応する。DeepSeek は、今後の新モデルの推論コードとその後の最適化も、引き続き DeepInfer を通じてオープンソース化するとしている。もう一つのコンポーネントである deepseek-recipe は、Chat Completions、Responses、Messages の3種類の API プロトコルとモデルの token の間でエンコード・デコードを行う。同社の説明では、このコンポーネントは公式 API の処理ロジックと完全に整合している。

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ChatGPT、PIN で保護できるチャットロック機能を導入

要闻

OpenAI は、ChatGPT の Free、Go、Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu ユーザー向けに、4 桁のアカウント PIN でアクセスするロック付きチャットを順次提供している。ロックはエンドツーエンド暗号化を提供しない。

OpenAI は ChatGPT で Locked Chats の段階的な提供を進めており、対象は Free、Go、Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu の各プランとなる。公式説明によると、専用領域に移した会話は通常の履歴、ピン留めしたチャット、通常の検索には表示されなくなり、アクセスには 4 桁のアカウント PIN が必要になる。対応するモバイル端末では、Face ID、Touch ID、または端末のロック解除方法も利用できる。メモリを有効にしている場合、ロック付きチャットの新しいメッセージから、ほかのロック付きチャットで利用するメモリが作成されることがあるが、通常のチャットで利用するメモリは更新されない。公式によると、ロックはエンドツーエンド暗号化を提供せず、チャットの保持期間や「すべての人のためにモデルを改善する」設定も変更しない。PIN をリセットすると、すべてのロック付きチャット、元の PIN のみで保護されていたファイルなどのコンテンツ、ロック付きチャット内にのみ存在するメモリが完全に削除される。

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Codex 改善計画15日目、Tibo が利用枠をリセット

开发生态

OpenAI の Tibo は、継続的な改善計画の15日目に利用量のリセットを提供すると発表した。それ以前に、今後28日間は毎日、Codex と Work の大多数のユーザーに役立つ具体的な改善を一つ届けるか、利用量を完全にリセットすると約束していた。

OpenAI の Tibo は継続的な改善計画の15日目に投稿し、利用量のリセットを提供すると発表するとともに、改善作業は続いていると説明した。今回のリセットは、同氏が以前に約束した日々の提供内容の二つの選択肢の一つに当たる。その約束は、今後28日間、毎日、Codex と Work の大多数のユーザーに役立つ具体的な改善を一つ届けるか、利用量を完全にリセットするというものだった。毎日の予定は改善の提供か利用量のリセットであり、両方を毎日提供するという約束ではない。

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OpenAI、約4万アカウントの利用枠の誤割り当てを修正し補償

开发生态

OpenAI は、約 4 万アカウントで利用枠の計算が選択したプランと一致しない問題を修正し、対象ユーザーに 500 米ドル相当の利用枠を補償すると発表した。補償分は週次の利用枠とは別に計算され、2027 年 1 月 20 日に失効する。

OpenAI によると、約 4 万アカウントの利用枠の不整合は 10 月 16 日に修正されたが、原文にはこの日付の年が記載されていない。一部ユーザーは週末に、利用枠の消費が想定より速いと報告していた。サポートチームはメールで、Pro 200 から低価格のサブスクリプションプランに移行した一部ユーザーについて、週次の利用枠がプラン変更に合わせて調整されていなかったと説明した。修正時に、その週の累積使用量が新しい利用枠に算入されたため、残りの利用枠が減少した。対象アカウントには、500 米ドル相当、計 12,500 credits の補償枠が付与される。この枠は週次の利用枠とは独立して計算され、有効期限は 2027 年 1 月 20 日となる。

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OpenAI API、12時間のプロンプトキャッシュに対応

开发生态

OpenAIはResponses APIのGPT-5.6以降のモデルに、任意で選べる12時間のプロンプトキャッシュを追加した。同じリクエスト内で標準の30分キャッシュと併用でき、読み取り料金は両者で同じだが、書き込み料金は異なる。

OpenAIはResponses APIで、GPT-5.6以降のモデル向けに12時間のプロンプトキャッシュを選択可能にし、デフォルト設定は30分のままとした。公式の説明によると、同じリクエスト内で共有する指示、ツール、コンテキストを12時間、新しい会話内容を30分のキャッシュに設定できる。これにより、数時間間隔のリクエストでも共有内容を再利用し、キャッシュ入力料金で処理できるという。12時間と30分のキャッシュ書き込み料金は、それぞれ通常の入力料金の2.5倍と1.25倍で、読み取り料金はキャッシュ時間によって変わらない。キャッシュの再利用には、プロンプト冒頭の内容が完全に一致し、モデルのキャッシュ可能な最小長に達しているという2つの条件がある。

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Google、PyTorch ネイティブのソフトウェアスタック TorchTPU をオープンソース化

开发生态

Google は PyTorch Conference 2026 で TorchTPU の GitHub 上でのオープンソース化を発表し、TPU を PyTorch のネイティブ実行先に加えた。モデルライブラリへの対応、推論エンジンとの統合、llm-d 1.0 のリリースも紹介した。

Google は PyTorch Conference 2026 で、Google TPU 向けのネイティブ PyTorch ソフトウェアスタック TorchTPU を GitHub で公開したと発表した。同スタックは Google と Meta の PyTorch チームが共同開発した。公式の説明によると、既存の PyTorch ワークロードは少量のコード変更で TPU 上で実行でき、使い慣れた API と eager mode でデバッグした後、torch.compile で TPU 利用率の最適化とメモリ使用量の削減を図れる。モデルライブラリでは、Transformers v5 が device_map="tpu" による TPU へのモデルデプロイに対応する。Diffusers は TPU にネイティブ対応し、eager mode、torch.compile、tensor parallelism をサポートする。Google は Hugging Face Transformers スイートを TPU インフラ上で毎晩継続的にテストする CI/CD パイプラインも構築した。

推論デプロイでは、Google は TorchTPU を vLLM、SGLang などのオープンソース推論エンジンに統合し、TPU と GPU 向けの Kubernetes ネイティブなクラスタルーティングと組み合わせた。RadixArk と共同開発した SGLang のネイティブ PyTorch backend は、上流の worker モデル、scheduler、API server を維持する。SGLang は RadixAttention によりリクエスト間で KV cache を再利用し、同じ prompt プレフィックスの再計算を避ける。Google はまた、Red Hat、IBM、および 500 人超の貢献者と 25 組織からなるコミュニティと llm-d 1.0 をリリースした。同プロジェクトは CNCF Sandbox に属し、router は prefix cache に基づいて、該当するコンテキストを既に持つレプリカへリクエストを送る。また、計算負荷の高い prefill とメモリ負荷の高い decode を分離する。1.0 ではマルチテナントのフロー制御と router の高可用性を提供する。

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腾讯元宝検索、外部向けに開放し3種類の接続方式に対応

开发生态

Tencent は Tencent Cloud を通じて元宝検索を公開し、Skill、MCP、API の3種類の接続方法と、月間2000回の無料呼び出し枠を提供しています。同社によると、13の専門分野にわたる157の権威ある情報源をカバーしています。

Tencent は元宝検索を Tencent Cloud を通じて正式に外部公開しました。検索性能について、同社は基盤となるインデックス検索の平均所要時間が8ミリ秒、再現率が94%であると説明しています。同社によると、元宝検索は1000億規模のインデックスを構築し、金融、医療、法律、交通・移動など13の専門分野にわたる157の権威ある情報源に接続しており、政策、ニュース、天気、市場動向などのコンテンツを分単位で更新できます。接続方法は Skill、MCP、API の3種類で、接続すると月間2000回の無料呼び出し枠を利用できます。

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ElevenLabs、Eleven Realtime のリアルタイム音声モデル2種を公開

模型发布

ElevenLabs は、90 を超える言語と 17,000 を超える音声に対応するリアルタイム音声モデル Eleven Realtime の 2 モデルを公開した。同社によると、ElevenAgents または OpenAI Realtime API と互換性のあるインターフェースから利用できる。

ElevenLabs は、音声 Agent の機能一式をモデルに統合した Speech to Speech モデル Realtime v1 Max と v1 Mini を公開した。同社によると、両モデルは 90 を超える言語に対応し、同社の音声ライブラリにある 17,000 を超える音声を利用できる。Artificial Analysis は両モデルを独立評価した。音声による推論問題 1,000 問で構成される Big Bench Audio では、Max と Mini の正答率はそれぞれ 98.8% と 75.9%、発話開始までの平均時間はそれぞれ 0.57 秒と 0.62 秒だった。間、ターン交代、割り込み、相づちを評価する Full-Duplex-Bench では、Mini が 95.8%、Max が 94.1% を記録した。

利用方法には ElevenAgents と独立した Realtime API がある。同社によると、前者は電話、Web、WhatsApp、CCaaS のチャネルに加え、workflows、ナレッジベース、guardrails、テスト、モニタリングを提供する。後者は OpenAI Realtime API の仕様と互換性があり、OpenAI SDK をそのまま利用できるが、WebSocket のみに対応するため、既存の WebRTC 連携は先に移行する必要がある。独立 API には ElevenAgents のプラットフォーム機能は含まれない。利用者がリアルタイム会話でモデルをブラインド比較する Speech Agent Arena では、Max と Mini はそれぞれ 998 点と 988 点を獲得し、ツール使用タスクの完了率はそれぞれ 87.1% と 60.3% だった。ElevenLabs はこの結果に基づき、ツール呼び出しの多い用途には Max を推奨している。

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Mistral AI、音声モデルシリーズ Voxtral 3 と音声 Agent SDK を公開

模型发布

Mistral AI は Voxtral 3 音声モデル群と音声 Agent SDK を公開した。文字起こし、推論、ツール呼び出し、音声生成を一つのリアルタイム処理に統合し、EU ホストの API と自社インフラへのデプロイを提供する。

Mistral AI は Voxtral 3 音声モデル群と音声 Agent SDK を公開し、同社の EU ホストの API または自社インフラへのデプロイで利用可能になった。SDK は音声の聞き取り、推論、ツール呼び出し、発話をリアルタイムの streaming pipeline に統合する。同社によると、Agent は電話や Web での会話中に情報を検索し、業務システムにアクセスして複数ステップのタスクを実行できる。組織は音声の処理場所、データの取り扱い、会話を保存するかどうかを管理できるという。また、Pro Voice は 30 分間の音声から、話者の声の特徴、感情の幅、話し方を言語をまたいで再現できるとしている。

文字起こしは EU の公用語 24 言語を含む 50 言語に対応する。同社によると、Voxtral Small Transcribe 3 は diarization、context biasing、end-of-turn detection に対応する。Mini の文字起こしモデルは 4B パラメータで、料金は 1 分あたり 0.0035 米ドル。両モデルともキーワードや自由形式のテキストを入力することで、fine-tuning なしで専門用語の認識を改善できるという。音声生成モデル Voxtral Mini TTS 3 は 35 を超える言語と 50 を超える方言に対応し、同社の説明では、会話の文脈に応じて感情、話す速度、強調を調整できる。

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OpenAI、ChatGPT に複数人で共同管理できる定期タスクを導入

产品应用

OpenAI は ChatGPT の Business と Enterprise ワークスペース向けにチームタスクを導入した。同僚と定期的なエンジニアリング業務の実行結果を確認し、今後の指示を変更でき、公式説明によると ChatGPT を開いたままにせずクラウドで実行できる。

OpenAI は ChatGPT にチームタスクを導入し、Business と Enterprise ワークスペースを対象としているが、原文には提供開始日の記載がない。公式ヘルプ文書によると、タスクの作成と管理はワークスペースの権限によって制御され、同僚が実行結果を共同で確認し、今後のタスク指示を変更できる。公式説明によると、タスクはスケジュールに沿って実行できるほか、対応するアプリのイベントをきっかけに実行することもでき、処理はクラウドで行われるため、ChatGPT を開いたままにする必要はない。エンジニアリング業務の例として、リリース済みの内容と進行が妨げられている事項を毎週まとめる作業が挙げられている。

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Google、Gemini に小規模事業者向けの新ツールを導入

产品应用

Google は小規模事業者向けの Gemini のビジネス紹介ページとツールを公開した。ただし、提供された原文には公開日、ツール名、料金の記載がなく、具体的な機能や日本での提供状況は確認できない。

Google は小規模事業者向けの Gemini のビジネス紹介ページとツールを公開したが、提供された原文には具体的な公開日が記載されていない。情報源は Google 公式ブログだが、読み取れるニュース情報は見出しに限られ、それ以降はウェブページのスタイルコードとなっており、ツールの機能説明、利用条件、料金、バージョン番号は示されていない。対象となる国や言語、日本のユーザーが利用できるかどうかも記載されておらず、この素材から日本での提供状況を確認することはできない。

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Google、Android 車載システム向けに Gemini のパーソナライズ機能を導入

产品应用

Google は、車載 Gemini に Personal Intelligence を導入し、グローバルにパーソナライズ機能を提供すると発表した。提供された資料には、提供開始日、対象国数、対応車種が記載されておらず、日本のユーザーが利用できる時期は確認できない。

Google は、世界の車載環境に向けて Gemini の Personal Intelligence を提供すると発表したが、提供された資料には適用開始日の記載がない。発表の見出しは今回の更新を車載 Gemini のパーソナライズ機能と位置付けている一方、資料の本文は主にウェブページのスタイルコードで、機能の説明、利用条件、提供スケジュールは示されていない。対応する国、言語、車種、価格も記載されておらず、日本が対象に含まれるか、ユーザーがいつ利用できるかは、この資料からは確認できない。

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千问 App、画面共有しながら音声で商品について質問できる買い物サポート機能を導入

产品应用

千问 App は双 11 のショッピングシーズンに「千问陪逛」を導入した。ユーザーは画面共有中の通話で、買い物 App を閲覧しながら商品情報を音声で質問できる。機能は順次開放されており、最新版への更新が必要で、入口が表示されないユーザーは引き続き待つ必要がある。

千问 App は双 11 のショッピングシーズンに「千问陪逛」機能を公開し、現在、ユーザーへの提供を順次進めている。利用するには App を最新版に更新し、右上の通話アイコンから画面共有機能に入る必要がある。入口がまだ表示されないユーザーは現時点では利用できない。通話を開始して画面を共有すると、買い物 App を閲覧しながら、商品のレビュー、仕様、価格、パラメータについて音声で質問できる。機能説明によると、千问は現在の画面内容に基づいて回答するほか、商品レビューの否定的な意見の整理、仕様の異なる商品間の価格差の計算、ユーザーの過去の好みの記憶にも対応する。

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マスク氏：X、タイムライン推薦に使う2種類のモデルを調整

产品应用

マスク氏は、X がタイムライン推薦の2種類のモデルを調整し、コンテンツの滞在時間の予測と、最後まで読まれる投稿の優先検索に対応したと説明した。また、ユーザーのアクティブ秒数は指数関数的に増えていると述べ、2023 年から 2026 年の比較グラフを添えた。

マスク氏は、X が新しい AI/SI ランキングモデルを導入し、検索モデルを訓練してタイムライン推薦を調整したと述べたが、原文には適用日は記載されていない。同氏の説明によると、ランキングモデルはユーザーがコンテンツに滞在する時間をより正確に予測し、検索モデルはユーザーが最初から最後まで読む投稿を優先して表示する。利用状況については、X のユーザーのアクティブ秒数が指数関数的に増加し、ほぼ毎日過去最高を更新していると述べた。添付された Daily UAS グラフは 2023 年から 2026 年のデータを比較しており、2026 年の曲線は後半で他の年を上回っている。

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Anthropic、サソリ毒に結合するタンパク質を研究・設計、17種が結合試験を通過

技术与洞察

Anthropic は、Claude の内部研究モデルでサソリ毒に結合するタンパク質を設計した実験を公表した。実験室で検証した 211 件のうち 17 件が結合基準を満たし、全設計とデータを公開したが、毒の中和能力は未確認だ。

Anthropic は、Claude を用いたサソリ毒結合タンパク質の設計研究を公表し、検証した 211 件の設計のうち 17 件が結合基準を満たしたと報告するとともに、全設計とデータを公開した。原文には研究の公表日の記載がない。同社の説明によると、Claude Science 上の内部研究モデルは、チームが Citrini Research と共同で作成した最初のプロンプトと 4 回の追加指示を受け、64 時間にわたり主に自律的に作業した。生成したタンパク質設計は 318,484 件で、そのうち 180 件を検証対象に選び、研究チームが Claude の支援でさらに 31 件を加えた。Adaptyv Bio と Twist Bioscience が実験室で結合試験を担当し、基準を満たした設計はそれぞれ、人体に危険であることが知られる 4 種類のサソリ神経毒のいずれかに結合した。同社は、これらの結合タンパク質が細胞環境でサソリ毒を中和できるかは未確認であり、抗毒血清を作製したとは主張していないとしている。

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OpenAI、創薬プラットフォーム Orchestra Bio を買収

行业动态

OpenAI は創薬プラットフォームの Orchestra Bio を買収した。同社のチームと技術を生命科学研究向けの Rosalind モデルおよびツールに統合し、科学的発見と医薬品開発の推進をつなぐ Agent を構築する計画だ。

OpenAI は創薬プラットフォーム Orchestra Bio の買収を完了し、そのチームと技術を Rosalind モデルおよびツールと統合する計画だ。同社の説明によると、双方の機能を組み合わせ、科学的発見と医薬品開発の推進をつなぐ Agent の構築に活用する。役割別に見ると、GPT-Rosalind は科学者による生物学と化学の問題の推論を支援し、Rosalind Workbench は科学ツールとデータを接続して、結果の分析と実験計画に利用される。一方、Orchestra Bio は、研究者がプロジェクトの監視と追跡を AI Agent に委ねる仕組みを提供する。Agent が影響を受ける活動やスケジュールを特定し、情報を集約して対応案を比較するが、次の行動は引き続き研究者が決定する。

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OpenAI Preparedness チームの元責任者、OpenAI への復帰を発表

行业动态

MIT 教授で OpenAI の Preparedness チームを率いた Aleksander Madry が、AI の安全・セキュリティ業務に携わるため OpenAI に復帰すると発表した。Sam Altman は、Madry が復帰要請を受け入れたと明らかにした。

MIT 教授の Aleksander Madry は、AI の能力向上に伴う安全・セキュリティ上の課題への対応に携わるため、OpenAI に復帰すると発表した。原文には復帰の発効日は記されていない。Madry は以前、OpenAI の Preparedness チームを率いていた。今回の復帰について、Madry は AI の発展が異なる段階に入り、関連する問題の解決を中核的な優先事項に据える必要があると述べた。また、退職だと思っていた経験を、今では休暇のように捉えていると説明した。Sam Altman は、Madry が OpenAI からの復帰要請を受け入れたと述べ、超知能を前に、これらの課題は非常に困難だとの見方を示した。

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Reuters：OpenAI、約300億ドルの資金調達に向け交渉

行业动态

Reutersが関係者の話として報じたところによると、OpenAIは約300億ドルの資金調達を協議している。11月中旬に見込まれるAnthropicの上場前に投資家の確約を得ることを目指し、評価額は1.4兆ドルを超える可能性がある。

Reutersが関係者の話として報じたところによると、OpenAIは約300億ドルの新たな資金調達を進めており、Anthropicの上場予定前に投資家の確約を得ることを目指している。Anthropicの上場は11月中旬に見込まれているが、報道には年の記載がない。関係者によると、両社が資金を募る投資家層は重なりつつあり、OpenAIは先に資金を確保するとともに、足元の売上成長を投資の呼び込みにつなげたい考えだ。今回の評価額は1.4兆ドルを超える可能性があり、既存投資家のSoftBankやアブダビに本拠を置くMGXなどが参加を協議している。比較すると、OpenAIが以前、3月に1220億ドルの資金調達を完了した後の評価額は8520億ドルだった。報道には、この3月についても年の記載がない。

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Anthropic、上場申請書類の草案でクラウド容量の課題を開示

行业动态

《ウォール・ストリート・ジャーナル》によると、Anthropic の S-1 草案では、上半期の売上高が前年同期の11億ドルから163億ドルに増加した一方、クラウド容量が不足し、今後数年間の追加計算資源の確保にかかる支出は7500億ドルに達する可能性がある。

《ウォール・ストリート・ジャーナル》によると、Anthropic は S-1 上場申請書の草案で、売上高の増加、計算資源への支出、クラウド容量の不足を開示した。同社の上半期の純損失は807億ドルで、このうち720億ドルは転換社債および資金調達手段に関連する非現金の会計調整によるものだった。同期間の売上高は163億ドルで、前年同期は11億ドルだった。Anthropic は、今後数年間に追加の計算資源を確保するための支出が7500億ドルに達する可能性があると見込んでおり、この金額には交渉中の取引も含まれる。AWS、Google、Microsoft が同社を競争相手とみなす傾向を強めるなか、同社はデータセンターを賃借し、第三者の運営事業者と協力しているが、これらの事業者は運営実績が限られ、大手クラウド事業者ほどの信頼性がない可能性を懸念している。

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Google：Argon の利用量は前世代の同時期の約3倍

行业动态

Alphabet CEO の Sundar Pichai は、Google の Gemini 4 Argon が公開後最初の72時間で約25兆 tokens を処理し、Gemini 3.0 の同期間の約3倍に達した一方、提供容量の制約が続いていると述べた。

Google が Gemini 4 Argon を公開した後、最初の72時間の tokens 使用量は約25兆に達した。Alphabet CEO の Sundar Pichai が Big Technology Podcast のインタビューで明らかにしたもので、原文には具体的な公開日は記載されていない。同氏の説明によると、これは Gemini 3.0 の公開後最初の72時間の約3倍で、現在は提供容量に制約がある。Pichai は、Google が Flash などの軽量モデルだけに注力するのではなく、最先端の AI 研究開発への投資を続け、そのためにクラウド事業の計算資源の一部を振り向け、短期収入を見送っていると述べた。また、社内開発者が Argon を利用することで従来のモデルでは解けなかった問題に対応できるようになった一方、一部の coding タスクには改善が必要だと説明した。展開のペースについては、Argon の能力を踏まえ、安全性テストと慎重な展開にかける時間を延ばしたと述べた。

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