Cognition、GPT-6 AstraでDevinに自分のコードをテストさせる
CognitionはGPT-6 AstraでDevinがソフトウェアをテストし、使えることを証明する能力を高める。技術者のコード審査を減らし、納品を速めることを目指す。
#製品アップデート
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今日 4 件9月12日
9月11日
研究者が Codex と ChatGPT で新しい抗菌分子を探す方法
César de la Fuente の研究室は Codex と ChatGPT で現存・絶滅生物のゲノムから抗菌候補分子を探し、薬剤耐性感染症に対抗する。
9月10日
OpenAI、ChatGPT WorkにData agentを導入
OpenAIはChatGPT WorkのData agentをすべての人に開放すると発表した。企業データに接続し、知見を発見し、自然言語とAIで対話型ダッシュボードを構築できる。
OpenAI、金融サービス向け ChatGPT を公開
OpenAI は金融データを内蔵し GPT-6 Astra に接続する金融サービス向け ChatGPT を公開した。調査、モデリング、顧客にそのまま渡せる資料の作成に使う。
OpenAI、クラウドエージェント構築向けAgents APIを公開
OpenAIはクラウドエージェントの構築と運用開始に向け、Codexハーネスを基盤とするマネージドサービスAgents APIを公開した。オーケストレーション、長時間セッション、ツール呼び出しに対応する。
9月9日
GPT-5.6 Sol、量子計算実験の実行を支援
MITの研究者がGPT-5.6 SolとCodexを使い、量子計算実験を自律実行し、結果の分析と量子ビットの校正を行った。
9月8日
Google DeepMind、90億の一塩基変異予測を収めるAlphaGenome Atlasを公開
Google DeepMindはヒトゲノムの90億の一塩基変異の効果予測を収めたAlphaGenome Atlasを公開した。規模は1PBで、AlphaFold Databaseの30倍以上に達する。
OpenAI、ChatGPT Images 2.5を公開
OpenAIはChatGPT Images 2.5を公開した。アイデア、スケッチ、参考写真を、より個性的で洗練された画像に変換でき、ユーザーの考えをよりよく表す画像になるという。
1Password、Codexで開発効率21%向上
1Passwordの技術者はCodexで新機能と社内ツールを迅速に作り、厳格な安全方針を保って本番利用可能にし、開発効率を21%高めた。
9月5日
GitHub、複数モデルの編成で最先端のコーディング品質を実現するProject HydraFusionを公開
GitHubはProject HydraFusionの研究プレビューを公開した。実行時の複数モデルの編成でCopilotに最先端のコーディング能力を提供する。Copilot CLIで/experimentalから有効化でき、各モデルが実際に使うトークンの標準料金で課金される。
9月4日
GitHub Copilot app入門：複数エージェントを同時に動かす方法
Copilot appは独立したGit worktreeで複数セッションを同時に動かし、干渉せず各文脈を保つ。sessions viewで名前と進捗を見て、いつでも切り替え、中断から再開でき、依頼を説明し直す必要はない。tailspin-toysでfunded sort機能、アクセシビリティー確認、テストを同時進行する例を示す。
9月3日
Hugging Face、コーディングエージェント向けの自前メモリー層funesをオープンソース公開
Hugging FaceはClaude Code、Codex、pi、Hermesなどに永続メモリーを提供するfunesを公開した。ローカルの既存セッションから索引を作り、既定では埋め込みと再ランキングもローカルで行う。
Google DeepMind、Fairwind Programで政府と企業にGemini 3.8 Flash Cyberの防御能力を限定公開
GoogleはFairwind Programを開始し、Google Cloud顧客、政府機関、サイバーセキュリティのパートナーに防御能力へのアクセスを限定提供する。第1弾としてGemini 3.8 Flash CyberモデルとCodeMenderツールチェーンを提供し、脆弱性の自律的な発見、検証、修正に用いる。
9月2日
Google DeepMind、Gemini 3.7 Flashなどにエージェント型動画理解を導入
Google DeepMindはGemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Liteにエージェント型動画理解を導入した。動画分析のトークン消費を最大88%、費用を最大66%削減し、正確さを最大7%高める。
9月1日
Hugging Face、@huggingface/kernelsを公開：207のWebGPUカーネルとFleetベンチマーク
Hugging FaceのWebAIチームは、Hubから最適化済みWebGPUカーネルを読み込み実行する軽量ライブラリ@huggingface/kernelsを公開した。初期の207カーネルも、それぞれ独立したリポジトリでApache-2.0ライセンスにより公開した。
8月28日
Open ASR Leaderboard、グローバルサウスの言語を初めて扱う Monsoon 評価データを追加
Voice Arena と Hugging Face は Open ASR Leaderboard に Monsoon en-IN と Monsoon hi-IN を追加した。Hindi はこの多言語ランキング初のインド言語となる。
8月25日
Hugging Face、Gradioのgr.WorkflowでAIパイプラインをドラッグ可能な画面とREST APIへ
Hugging FaceはGradioにgr.Workflowを導入した。複数段階のAIパイプラインを型付きノードのグラフで表し、ドラッグ可能な画面を提供する。各ノードを実行でき、中間結果もすべて見える。
8月21日
Liquid AI、LFM2.5-DSparkドラフトモデルを公開、推論を最大3.2倍高速化
Liquid AIはLFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、LFM2.5-8B-A1B向けDSparkドラフトモデルのチェックポイントを公開した。投機的デコーディングで出力品質を変えずに復号速度を上げ、GPUの処理量を最大3.18倍、端末上で最大2.87倍にした。
8月20日
Mistral、Agentic Searchを公開、FinanceBench正解率が26.7%から86%へ
Mistralは複数段階の検索ループで情報を探し、調べ、検証する検索層Agentic Searchを公開した。Mistral Search Toolkitで提供し、StudioとVibeのLibrariesにも組み込む。
8月18日
Sentence Transformers v6.0、ColBERT型の後期相互作用検索にMultiVectorEncoderを追加
Sentence Transformers v6.0は4番目のモデル形式MultiVectorEncoderを追加した。ColBERT型の後期相互作用検索向けで、PyLate、Stanford-NLPのColBERTチェックポイント、colpali-engineの視覚文書検索モデルを直接読み込める。
8月13日
Hugging Face、OlmoEarth Studioに独自埋め込みの出力を追加
OlmoEarth Studioは埋め込みの計算と出力に対応した。UIかAPIで地域、時期、エンコーダー版、解像度を選び、Cloud-Optimized GeoTIFF（COG）を得られる。
8月11日
Mistral、地域推論エンドポイントと優先サービス、欧州計算連合を発表
MistralはAI主権を進める3施策を発表した。Regional Endpointsは正式提供となり、欧州か米国で推論するか選べる。Priority Tierは公開プレビューで、重要業務向けに確約サービス水準、独自の速度制限、稼働率SLAを提供する。
NVIDIA、12言語対応のオープンウェイト音声モデルMagpie TTS Multilingualを公開
NVIDIAは3億6400万パラメーターのオープンウェイト音声合成モデルMagpie TTS Multilingualを公開した。英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ベトナム語、中国語、ヒンディー語、日本語に加え、新たな現代標準アラビア語、韓国語、ブラジルポルトガル語の計12言語に対応する。
8月6日
Baseten、Hugging Face Inference Providersに参加、Kimi K3・DeepSeek V4 Flash・GLM-5.2を提供
BasetenがHugging Face HubのInference Providerに加わった。初期は会話と文字生成に対応し、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2などのオープンウェイトモデルを利用できる。
8月4日
Microsoft Research、Orchardをオープンソース化、Orchard-SWEがSWE-bench Verifiedで69.7%
Microsoft ResearchはオープンソースのOrchardフレームワークを公開した。中心はKubernetes環境サービスOrchard Envで、タスク間で環境、データパイプライン、評価手順を再利用し、Codex、OpenClaw、ZeroClawなどの実際の配置フレームワーク内で直接エージェントを学習できる。
7月23日
Diffusers、Nunchakuの4-bit拡散推論に標準対応
Hugging FaceはDiffusersにNunchaku Liteを導入した。from_pretrained()で量子化チェックポイントを直接読み込み、独自パイプラインやローカルのCUDAコンパイルを必要としない。
7月21日
Hugging Face、オープンなロボット操作データ収集システム Grabette を公開
Hugging Face は Grabette を公開した。手持ちグリッパーと2台のカメラで操作の手本を記録し、ロボットや遠隔操作装置なしでロボットに使えるデータセットを作る。手持ち機の部材費は約490ユーロ、対応する電動グリッパー Gripette は約120ユーロ。ハードウェア CAD、Raspberry Pi の収集ソフト、ブラウザー処理の手順をすべて公開する。
7月13日
Google DeepMind、インド100校でGemini搭載ATL Saathiを試行
Google DeepMindはインドでATL Saathiの試行を始めた。GeminiによるウェブアプリがAtal Tinkering Labsの教育者に24時間365日の授業準備・研修助手を提供し、当初は100校を対象とする。
7月9日
Mistral Studio、Prompts と Skills の記録をシステムで管理
Mistral Studio は Prompts と Skills の集中管理を顧客に提供した。各資産には版の履歴、明確な責任者、追跡可能性がある。不変版、ロールバック、分類タグ、監査ログで AI の行動を管理・発見でき、Observability で本番出力を該当版まで追える。Skills は Studio から MCP サーバーとして直接呼び出せ、本番で同じ管理対象資産が実行される。
7月8日
Hugging Face、ネイティブ並みの速度のvLLM transformersモデリングバックエンドを公開
Hugging Faceは、vLLMのtransformersモデリングバックエンドが複数のLLM構造で、vLLMの手書きネイティブ実装と同等以上の処理速度に達したと発表した。torch.fxによる静的グラフ解析とastによるソース書き換えで、推論向けの層融合を実行時に動的適用し、専用コードと同等の性能を実現する。
Hugging FaceとAmazon SageMaker AI、ワンクリックでStudioへ接続
Hugging FaceとAmazon SageMaker AIはディープリンク連携を導入した。対応モデルのページでCustomize on SageMaker AIかDeploy on SageMaker AIを押すと、モデルの事前読み込みと環境設定を済ませたSageMaker Studioへ直接入れる。
7月7日
Microsoft Foundry、Hugging Faceモデルのマネージド計算基盤を提供
MicrosoftはBuild 2026でFoundry Managed ComputeとHugging Faceモデル集を発表した。Hugging Faceのオープンウェイトモデルを毎週更新し、FoundryのマネージドGPU基盤へワンクリックで配置できる。
LeRobot v0.6.0公開：世界モデル方策、報酬モデル、6つのシミュレーション基準
Hugging FaceはLeRobot v0.6.0を公開し、ロボット学習の循環に向け、世界モデル方策VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA、新たなVLA群GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT、統一報酬モデルAPIのRobometerとTOPRewardを導入した。
Hugging Face と SkyPilot、外向き通信料ゼロのストレージ連携を公開
Hugging Face と SkyPilot は連携を公開した。hf:// URL と既存の HF_TOKEN で Hugging Face Bucket または任意のモデル・データセット・Space リポジトリーを SkyPilot の作業にマウントし、20超のクラウド、Kubernetes、Slurm、ローカル環境で実行できる。
7月6日
Hugging Face Kernels、大幅更新、kernel リポジトリー型とコード署名を追加
Hugging Face は Kernels に「kernel」という新リポジトリー型と、信頼できる公開者・コード署名を導入した。既定では信頼できる公開者の kernel のみ読み込み、他の出典には trust_remote_code=True の明示設定が必要だ。
7月1日
Hugging Face と Cerebras、Gemma 4 をリアルタイム音声 AI に導入
Hugging Face と Cerebras はリアルタイム音声対音声パイプラインを共同で実演した。Cerebras で Gemma 4 31B の推論を加速し、Nvidia Parakeet の音声認識と Alibaba Qwen3TTS の音声合成をつなぐ。
Google Research、Heat Resilienceの屋根反射率データを世界50都市超へ拡大
Google Researchは建物別の屋根反射率（albedo）データを2024年の14都市から9か国50都市超へ広げ、新しいHeat Resilience Earth Engine Appで公開した。
6月30日
Hugging Face モデルページに Every Eval Ever の評価結果
Every Eval Ever（EEE）と Hugging Face Community Evals は相互接続し、評価結果を双方に公開して完全な記録へリンクできる。EEE には31の報告形式から、22,000超のモデルと2,200基準にまたがる約229,000の結果がある。
6月25日
Google DeepMind、Gemini 3.5 Flashにcomputer useツールを内蔵
Google DeepMindはcomputer useをGemini 3.5 Flashの内蔵ツールとして統合した。従来は独立したGemini 2.5 computer useモデルとしてのみ提供していた。
6月24日
Mistral AI、Connectorsに管理制御、APIキーのスコープ、デバッガーを追加
Mistral AIはConnectorsに新機能を追加した。ワークスペース・組織別のアクセス権と個別ツールの有効・無効を設定する管理制御、およびコネクタースコープ付きAPIキーは一般提供となった。