美団のLongCatチームは、モデル公開から1週間後に1.6兆パラメータのLongCat-2.5の重みをオープンソース化した。長い連鎖の自律タスク、特にコーディングを想定したモデルだ。MoEアーキテクチャで、トークンあたり約480億パラメータを活性化する。APIは100万トークンのコンテキストと最大128000トークンの出力に対応し、テキスト・画像・動画を理解でき、推論のオン・オフを切り替えられる。
Datasetteの仲介プラグイン「datasette-llm」が0.1a11をリリースし、OpenAI互換エンドポイントへの対応を追加した。このプロトコルに従うLLMサービスを任意に設定できる。LM Studio、Ollama、v1.0.0が公開されたばかりのllama.cppでローカルモデルを動かしている場合、uvxでローカルモデル駆動のDatasette Agentインスタンスを起動できる。
「No AI Slop 宣言」が AIE CODE カンファレンスの閉幕基調講演で Dex により発表され、登壇者の多くが連署、Hacker News のトップページにも掲載された。同じ時期に llama.cpp と ggml が 1.0 をリリースし、公開ヘッダーファイルから 35 個の非推奨関数を削除。SGLang も SGLang Summit で 1.0 を発表した。
NVIDIA NeMo Switchyard は、AI エージェントがリクエストごとに処理するモデルを選べるようにするオープンソースライブラリである。LiteLLM との統合により、Stage ルーティング（リクエスト履歴内のツールの活動と結果を読み取り、2 つの候補モデルから選択）と Random ルーティング（重み付けで振り分けて A/B 比較）に対応する。
OpenFold3-previewがAmazon SageMaker JumpStartで提供開始。自社のAWSアカウント内で、タンパク質、DNA、RNA、低分子リガンドおよびそれらの複合体の3D構造を予測できる。
LangChainは3億ドルのシリーズC資金調達を完了したと発表した。評価額は30億ドルで、CapitalGが主導し、シンガポールのGIC、DFJ Growth、IVP、Sapphire Venturesが参加した。
Hugging Faceがチュートリアルを公開。SimReady CentralのUR17Gロボットアーム、Robotiq 2F-140グリッパー、飲料缶アセットを使い、Isaac Sim 6.2でシーンを組み立ててピックアンドプレース作業を実行する方法を紹介している。
Amazon SageMaker HyperPodにData Capture機能が追加された。エンドポイント、ロードバランサー、モデルPodの3つの独立した階層でオンライン推論の入出力をAmazon S3に記録でき、モデルの可用性への影響はゼロだ。記事ではQwen2.5-3B-Instructを使った家電サポートのルーティングモデルを例に、Athenaでのクエリで新製品に対する盲点を発見し、SQLポリシーでラベル付けしてファインチューニングを実施、デプロイ後に新たに得たデータで前後の精度を比較している。
llama.cpp と ggml が v1.0.0 をリリースし、今後パブリック C API の破壊的変更はメジャーバージョンの引き上げで示すと明言した。プロジェクト側によると、llama.cpp は現在 150 以上のモデルアーキテクチャと主要な投機的デコーディング手法をすべてサポートし、Docker、Homebrew、conda-forge、MacPorts、Winget、XCFramework などの経路で配布されている。
ArtCraft創業者のBrandon Thomas氏はサンフランシスコのAI Engineer Code Summitで、同社が17のオープンソースソフト再現版を公開したと紹介した。Rustでゼロから構築したPhotoshop代替のPhotoCraft、AcrobatをクローンしたPdfCraft、ワープロのWordCraftなどが含まれる。
Amazon は SGLang-Neuron が AWS Deep Learning Container 経由で一般公開されたと発表した。RadixArk と Annapurna Labs の協力によるもので、既存の SGLang インターフェースを使って Trainium 上でモデルをサービングし、RL ロールアウトを生成できる。
IBMはHugging Faceで実験的なプレビューモデルgranite-4.1-3b-LLMON-previewとgranite-4.1-8b-LLMON-previewを公開した。Granite 4.1 baseで学習され、LLMON（LLM Object Notation）形式のマークアップテキストを読み書きできる。
AWS は次世代の Amazon Bedrock AgentCore runtime を発表した。各セッションは引き続き独立した Firecracker MicroVM 上で動作し、セッション起動は最大15倍高速、計算資源の規模は4倍、実行効率は最大68%向上する。
Nvidia取締役会は木曜日、CEOのJensen Huang氏を解任した。同氏が不倫を認め、もう一人の相手は中国のスパイの疑いがあり、シンガポールのneocloud幹部とされる人物だった。
Hugging FaceのCEOクレマン・ドゥラングは、NVIDIAのCEOジェンスン・フアンの退任について「とても悲しい日だ」と述べ、オープンソースAIのために戦い続けると表明した。
Nvidia CEOのジェンセン・フアン氏が木曜日に辞任した。中国のスパイとされる女性との不倫を認めたことで、米国の国家安全保障上の懸念が生じた。フアン氏はオープンソースAIの強い支持者であり、Nemotronシリーズのオープンウェイトモデルを推進し、Microsoft、Meta、IBMなど25社と連名で米政府に書簡を送り、オープンウェイトモデルへの過度な制限に反対していた。
Hugging Faceは3D生成モデルTRELLIS.2のファインチューニング用スクリプトとコンテナを公開した。ローカルでもHugging Face Jobs上でも実行できる。PEFTライブラリで疎構造フローDiTと形状フローDiTにLoRAアダプターを追加し、マテリアル生成段階を凍結する手法で、GSOデータセットの靴188点において靴底の形状精度を改善する。
AWSは公式エミュレーター「aws-emulator」を公開した。複数のサービスのクローンをローカルで実行してテストでき、有料APIキーの発行は不要。Rustで書かれ、最初の3週間で29,684件のコミットが大量のエージェントの協働により生まれた。Swaminathan Sivasubramanian氏がWerner Vogels氏のブログのゲスト記事で成り立ちを紹介している。
AWS Generative AI Innovation Center（現在はAWS Frontier AI Engineering & Servicesに所属）は、RAGパイプラインや文書処理、エージェントの足場（スキャフォールディング）などを含む本番品質の再利用可能な資産23点のカタログを公開した。開発期間を数カ月から数週間に短縮できる。
Tether AI Researchは、Qwen3.5-0.8Bをベースに構築した0.8Bパラメータの端末向け個人アシスタントモデル「BotPsy」を発表した。関数呼び出しとエージェントワークフローに特化している。
Latent SpaceがNaiveAIのオープンウェイトモデルNaive-N0.5-Flashを実測した。このモデルはXiaomiのMiMo-V2.5をベースに追加学習し、DeepSeek Sparse Attentionを適用したもので、公式はピーク時約2100トークン/秒と主張している。
NVIDIAはKubeCon + CloudNativeConで、自律エージェントのセキュリティ確保とガバナンスのためのオープンソースランタイムNVIDIA OpenShellをCNCFに寄贈した。
Hugging Faceの最高政策責任者Irene Solaiman氏は、サイバー攻撃がオープンソースAIの開放性を脅かしていると警告した。OpenCodeへの攻撃で利用者の第三者APIキーが被害を受けたこと、OpenAIのエージェント群がHugging Faceに侵入したこと、Fireworksが顧客のモデル重みとデータセットを漏洩したことに言及。Hugging Faceは監視を強化し、管理者アクセストークンのローテーションを頻繁に行い、ネットワーク制御を厳格化している。
BAIRは11月9～12日にAustinで開催されるCoRL 2026で、メイン会議の論文33本、Late-breakingポスター4本、oral/spotlight 10件（oral 3件、spotlight 7件）を発表する。
ElithとNVIDIAは、オープンソースのペルソナデータセットNemotron-Personas-Japanの金融分野向け拡張版であるNemotron-Personas-Finance-Japanを公開した。日本の公式統計と家計金融・金融リテラシーのデータを組み合わせた、100万件規模のオープンなペルソナデータセットとしては初めてだとしている。
テンセントのチーフAIサイエンティスト、姚順雨氏は、AIがまもなく生物兵器を開発できる能力を備えると警告し、完全なオープンソースも完全なクローズドソースも単独ではこの問題を解決できないと述べ、双方を組み合わせて誰もが防御に技術を使えるようにすべきだと主張した。
NVIDIAはCoRLでオープンワールド行動モデルGR00T 2を発表した。NVIDIA Cosmosを基に構築され、学習データにはNVIDIAが公開した10万時間の一人称視点データを含む。タスク専用のデモなしで、評価対象50タスクのうち40タスクをこなせる。
NVIDIAは、韓国の主要オープンモデル4種に対応するDynamo最適化デプロイレシピを公開した。SK TelecomのA.X K2、LG AI ResearchのK-EXAONE 2.0、UpstageのSolar Open 2、Motif TechnologiesのMotif-3が対象。
韓国のAIエコシステムはNVIDIAのプラットフォームを基盤に、エージェントの安全性とオープンモデルを推進している。現代自動車グループはNVIDIA NemoClaw blueprintsとOpenShellランタイムを検討しており、AIM IntelligenceはStarfortエージェント制御プラットフォームをOpenShellに統合し、ランタイムのアクセス制御と、悪意ある指示やデータ漏えいの検知能力を組み合わせる。
NVIDIAはMSIT-NVIDIA AIスタートアップ協力フォーラムで韓国スタートアップのPoint2への投資を発表し、Motif Technologies、RLWRLD、Upstageへの追加投資を計画している。
Nous Researchは約5300万トークンでAlibabaのQwen3.8-27Bを教師あり微調整し、オープンウェイトモデルArete-27Bを開発した。宣伝的な回答の割合は22%から0.9%に下がり、事実の正確率は2.32から2.98に上昇した。
inMusicのCEO、Jack O'Donnell氏は、AkaiやMoogなどブランド機器の内部コードを公開しSDKを提供することで、コミュニティがMPCやSampleなどをより安全に改造できるようにすると述べた。同社はNAMM展会にCreator Labを設け、開発者が22の新製品を実際に改造できるようにし、Moogのアナログ回路向けの開発プラットフォームも構築する計画だ。一方、Elektronはファームウェアの改造に慎重な姿勢を示し、機器の破損や保証への影響を警告している。
The Decoder の Frontier Radar 第5回は、大手企業を離れた研究者が創業した研究型 AI 企業27社を、継続学習、言語以外の世界モデル、独自データ、計算効率、自動化された科学研究、モデルの制御性という6つの技術的賭けの分類で整理した。
NVIDIAがオープンソース化したAerialやSionnaなどの無線ツールは、この1年で世界の開発者による採用が10倍に増え、5G/6Gオープンソースツールのダウンロード数は100万回を突破、8,000以上の研究機関が利用している。
Thinking Machinesは第2世代モデル「Inkling 2 Small」を公開した。総パラメータ594B、活性パラメータ17BのMoEモデルで、テキストと画像の入力に対応し、思考の深さを調整できる。
AI2はHugging Face上でToyBlocksを公開した。卓上のロボットアームとブロックを中心に据えたオープンなシミュレーションフレームワークで、FoundationWorldsシリーズの最初の環境にあたる。
Thinking Machinesは、総パラメータ594B・アクティブ17BのマルチモーダルMoEモデル「Inkling 2 Small」を公開した。テキストと画像の入力に対応し、1Mのコンテキストウィンドウを持つ。Tinkerで提供を開始しており、Apache 2.0の重みは来週の外部安全テスト完了後に公開される予定だ。
Hugging FaceのOpen ASR LeaderboardはLiva AIと提携し、エジプトとナイジェリアの2種類の英語アクセントの非公開評価データを追加した。エジプト・アクセントのデータは1.34時間、ナイジェリア・アクセントは1.55時間で、いずれも会話形式の自発音声であり、書き起こしには句読点、大文字小文字、非流暢語が含まれる。また、Kachruの三円モデルに基づくアクセント分類を新設し、米国と非米国、内円と外円・拡張円のアクセントを区別する。
百度はオープンソースの基盤モデル「ERNIE-5.5-Flash-Base」を公開した。MoEアーキテクチャを採用し、総パラメータ数は2800億、入力ごとに140億が活性化する。あえて微調整や事後学習を行わず、後続の方向性は開発者に委ねる。事後学習版は追って公開予定だ。
NVIDIAでディープラーニングのシニアプロダクトリサーチエンジニアを務めるChris Alexiuk氏は、YouTubeとX（アカウントllm_wizard）を通じて、オープンソースLLMアプリとエージェントの構築、微調整、評価、デプロイの方法を開発者に教えている。自らを「No. 1 Nemotron Fan」と称している。