Anthropic、Claude Fable 5.2を公開 拡散生成ではなくコードで一筆ずつ描画
Anthropicは新言語モデルClaude Fable 5.2を公開した。外部の画像モデルに頼らず、1000〜2000行のPythonコードでシミュレーション描画エンジンを動かし、仮想キャンバスに一筆ずつ絵を描く。
モデルが自ら計画し、ツールを呼び出し、複数の手順の作業をこなす技術。Claude Code や Manus から各社のエージェント基盤と評価まで。
Anthropicは新言語モデルClaude Fable 5.2を公開した。外部の画像モデルに頼らず、1000〜2000行のPythonコードでシミュレーション描画エンジンを動かし、仮想キャンバスに一筆ずつ絵を描く。
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。
GoogleはAntigravityの/teamworkマルチエージェントワークフローを/boostやDeep Reviewとともに外部の研究者・開発者に公開した。Gemini 4 Argon、Carbon、Hydrogenと組み合わせて利用できる。
OpenAIはChatGPT Walletを発表した。ChatGPT Work、Codex、dotsのエージェントに安全な支払い手段を提供し、ユーザーの承認のもとで購入を完了できる。既存のカード保護の仕組みを踏襲する。
Googleは開発者と一般ユーザー向けの汎用モデルGemini 4 Hydrogenを公開した。Artificial Analysisのインテリジェンス指数でデフォルトのhigh設定が51点、xhigh設定が54点となり、Gemini 4 Argonの50点を上回った。
GoogleはGemini 4 Hydrogenモデルを発表した。複数の部分からなる質問や誤字、非常に具体的な要望を含む複雑な質問により適切に回答できるとし、質問を分解して項目ごとに応答する。
Google DeepMindはGemini 4 Hydrogenを発表した。日常的なコーディングとエージェントワークフロー向けで、デフォルトのhigh思考レベルでは51点とArgonの50点を上回り、xhighレベルでは54点に達する。
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。
GoogleはGemini 4 Hydrogenモデルを発表し検索に組み込んだ。検索におけるこれまでで最大のモデル改善だとし、複数部分からなる質問や極めて具体的なリクエスト、判読しにくい誤字にも対応できるという。
Google DeepMindはGemini Decisions APIを発表した。基盤モデルGemini Decision 1は1回の呼び出しで最大1000件の独立した質問を処理でき、テキスト、画像、音声、動画、PDFに対応する。選択肢を直接スコアリングし、信頼度付きの確率を返す。レイテンシは150〜250ミリ秒。
Google DeepMindは、ソフトウェアがセキュリティ仕様を満たし誤りがないことを数学的に証明するAIシステム「AlphaProof Code」を発表した。Signalの暗号プロトコルで検証を実証し、通常なら数年かかる作業を4週間で完了した。
AWSはオープンソースフレームワークUAEFを公開した。アダプターでLangGraph、LangChain、Strands Agents、Amazon Bedrock AgentCore、Langfuseの実行トレースをAgentTraceに統一し、7次元36項目の組み込み指標で採点する。
セキュリティ企業Clarocの報告によると、調査時点でオンラインだったGrok製アプリ37,571件のうち35,578件(94.7%)がログインなしでアクセス可能だった。原因は公開ダイアログで「Anyone with the link」が初期選択されていたことにある。
Anthropicは投資家向け資料で、自社のフロンティアモデルMythosがほぼ人手を介さずに3日間でClaudeをAMDのMI355X GPU上で動作するよう移植し、カーネルのほぼ100%を自ら書き上げたと述べた。従来のエンジニアリング手法では6~12カ月かかるという。
Microsoftの研究者はLazarusと呼ばれるバックドア手法を発見した。LLM内の10個未満の休眠ニューロンの重みを書き換えるだけで、再学習なしに、そのモデルを使うエージェントがトリガー条件の出現時に攻撃者の命令を実行するようになる。
Google DeepMindは視覚-言語-動作モデルGemini Robotics 2.5を発表した。ハンガリーのKecskemétとドイツのSindelfingenにあるメルセデス・ベンツの稼働中生産ラインで、ApptronikのヒューマノイドロボットApollo 2がこのモデルを使って金属部品を仕分けしトレイに載せる実証試験を行い、成功率96%を達成した。
Googleは「Gemini 4 Carbon」を正式に発表し、2週間にわたるセキュリティ専門家によるテスト期間を終えた。既存の「Gemini 4 Argon」とは併存する位置づけで置き換えではなく、多くのソフトウェアエンジニアリングや知識作業のタスクでは引き続きArgonのほうが適している。
Google DeepMindは開発者、企業、研究者、一般消費者向けにGemini 4 Carbonを公開した。サイバーセキュリティ能力と長期的なエージェントワークフローでフロンティア水準に達したとしている。
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。
Googleは、一部のサイバーセキュリティ防御担当者向けに2週間限定公開した後、Gemini 4 Carbonを一般向けに公開した。これまでで最強のモデルと位置づけ、AnthropicやOpenAIの最先端システムに対抗できるとしている。