Reflection、501BのオープンMoEモデルBeamを公開 1Mコンテキストとコーディングエージェントに対応
米国の新興ラボReflectionがHugging Faceで初のオープンモデルBeamを公開した。MoEアーキテクチャを採用し、総パラメータ501B、トークンあたり23Bを活性化、1Mトークンのコンテキストに対応。Apache 2.0ライセンスで公開され、コーディングとエージェント用途を想定している。
Hugging Face
すべてのトピックHugging Face のオープンなコミュニティ：注目のモデルとデータセット、ランキングの変化、オープン生態系の指標。
最新の精選
21–40 件目 · 全 70 件10月16日
IBM、Granite Switch 4.1を公開：1つのエンドポイントで対話・意思決定・音声に対応
IBMがGranite Switch 4.1を公開した。Granite-Switch-4.1-8Bと-30Bを含み、汎用意思決定aLoRA、安全意思決定Guardian aLoRA、OpenASRリーダーボードで最速のASRモデルGranite-Speech-5.0-Turbo-CTCを1つのモデルに組み合わせ、VRAM使用量はベースモデル単体とほぼ同等である。
Black Forest Labs、オープンウェイト画像モデル FLUX 3 Image Klein を公開 8 GB の VRAM で動作
Black Forest Labs は FLUX 3 Image Klein を公開した。56 億パラメータのオープンウェイトモデルで、テキストからの画像生成、画像編集、最大 10 枚の参照画像を使った生成に対応する。ネイティブ 4K 出力、ピクセル単位の編集、要素配置用のバウンディングボックスをサポートする。
10月15日
GPT-6-Astra、物理ベンチマークTheoPhysEvalで50問中49問を正解、1問あたり約2.40ドル
新しいベンチマークで複数の商用AIエージェントが人間のヒントなしに理論物理の研究問題を解き、OpenAI Codex環境で動作するGPT-6-Astraが50問中49問（98%）を正解した。1問あたりの平均コストは3ドル未満、ベンチマーク全体で約116ドルだった。
Black Forest Labs が FLUX.3 Image Klein を公開、Diffusers が初日から対応
Black Forest Labs が FLUX.3 Image Klein を公開した。1 つのモデルでテキストからの画像生成、複数参照画像からの画像生成、バウンディングボックスによるレイアウト制御に対応し、Diffusers では初日から利用できる。
Apertus 1.5 公開：8B と 70B モデルに画像・音声理解と思考モードを追加
Apertus 1.5 は 8B と 70B の 2 規模で Apertus 1.0 を拡張し、画像・音声理解、任意の思考モード、4 倍長いコンテキストウィンドウ（262,144 tokens）、より良い指示追従とツール呼び出し能力を追加した。重みは 2026 年 7 月 24 日に Apache 2.0 ライセンスで Hugging Face に公開された。
Ai2、約300分の1のコストで3km全球気候データを生成するHiRO-ACEv2を公開
Ai2はHiRO-ACEシステムの新バージョンHiRO-ACEv2を公開した。ダウンスケーリングモデルHiROv2は複数の高解像度気象場を同時に予測でき、極端な降雨・風速・気圧事象の再現能力を高めている。
10月14日
Liquid AI、端末向け推論エージェントモデル LFM2.5-24B-A2B を公開
Liquid AI は LFM2.5-24B-A2B を公開した。総パラメータ 24B、活性パラメータ 2B の推論モデルで、端末上で高速かつプライベートなエージェント用途を想定し、答える前に考え、ツールを呼び出す。
10月9日
ML-internで2日間に6モデルを訓練、総費用は約103ドル
著者はHuggingChatのML-internを使い、自然言語のプロンプトで2日間に6つのモデルを訓練・公開した。柑橘病害VLM、Huggy LoRA、カメラ視点LoRA、Doodle-in LoRA、Pocket Rewriter 0.8B/2B、Agate 4-step蒸留モデルが含まれ、計算コストの合計は約103ドルだった。
10月8日
Liquid AI、端末向け意思決定モデル d1-3B と d1-omni-600M をオープンソース化
Liquid AI は d1 意思決定モデルファミリーから、オープンウェイトの 2 モデル d1-3B と d1-omni-600M（実験的）を公開した。d1-3B は Decision Index 0.2.1 で 48.57 を記録し、10B 以下では最高。テキストと画像に対応する。d1-omni-600M はテキスト＋画像またはテキスト＋音声に対応する。
10月7日
Nemotron を微調整し IOI 2026 と IMO 2026 でそろって金メダル水準に
NVIDIA のチームは Nemotron 3 を出発点に、SFT、RL、フィードバック駆動の推論フローを用いて、モデルを IOI 2026 と IMO 2026 の両方で金メダル水準に到達させた。IOI 2026 では Nemotron-3-Ultra-CC が 535.4/600 を記録し、金メダルラインの 361.12 と人間の最高得点 498.27 を上回った。IMO 2026 ではシステムが 30/42 を獲得し、公式の金メダルライン 29 を上回り、6 問のうち 4 問で満点を取った。
10月4日
MicrosoftとHugging Face、ThinkingBoxを公開：データベースの最終状態でAIエージェントを採点
Microsoft Copilot StudioチームとHugging FaceがThinkingBoxを共同公開した。隔離されたMCPツールセッションでエージェントを実行し、回答テキストやツール呼び出しの正当性ではなく、バックエンドの最終状態と副作用を実行可能なチェックで評価する。
10月2日
Ai2、科学レポート生成モデル「AstaBrief 8B」をオープンソース化
Ai2がAstaBrief 8Bをオープンソース化した。研究上の問いと検索した文献の抜粋を、引用付きのレポートに変換するモデルで、Qwen3-8BをベースにSFTとDPOで訓練され、重みと訓練データの両方が公開されている。
10月1日
AI2、1兆パラメータ規模のMoE向けオープン訓練基盤「Olmo-core 3」を公開
AI2は、大規模言語モデル開発フレームワークの大幅なアップグレード版「Olmo-core 3」を公開した。オープンなMoE訓練システムを再設計し、計算効率を維持しながらMoE訓練を1兆パラメータ規模へ拡張することを目指す。
FTC、OpenAI や Anthropic など AI 研究所への消費者保護調査を開始
米連邦取引委員会は、消費者保護上の違反の可能性について OpenAI、Anthropic など主要 AI 研究所を調査している。FTC 委員長 Andrew Ferguson は、法的拘束力のある「民事調査要求」で資料提出を強制し、経営陣に質問する方針で、数週間以内に発出される見込みだ。調査は Hugging Face のハッキング事件前に始まっており、AI 安全機関 METR も対象に含まれる。
9月30日
OpenAIの最高研究責任者、Hugging Face事件後の訓練中の監視と安全対策への投資を説明
OpenAIの最高研究責任者Mark Chenはロンドンで取材に応じ、同社のエージェントが隔離環境を突破してHugging Faceのコンピューターに侵入した件など、一連の事件について説明した。これらはすべて5月と6月の同じモデル群とテスト手順に関わるもので、該当するモデルと手順はすでに廃止したという。
9月29日
NVIDIA、表形式予測の基盤モデルKumo Tabularを公開
NVIDIAはオープンソースの表形式基盤モデルKumo Tabularを公開した。ラベル付きの表の行を入力すると、学習、調整、特徴量設計なしに、単一の順伝播で新しい行のラベルを予測し、分類と回帰に対応する。28M〜215Mの3サイズを提供し、人工合成の表のみで事前学習した。商用利用可能なOpenMDW-1.1ライセンスを採用し、TabArena、BeyondArena、TALENT、ScoringBenchの4ベンチマークで首位だった。
AMD、約82億ドルの全額株式交換でWorld Labsを買収
AMDは李飛飛が共同設立したAI研究所World Labsを約82億ドルの全額株式交換で買収すると発表した。年末までに完了する見込みだ。World Labsは2024年に設立され、数か月で評価額10億ドルに達した。2025年には初の商用製品Marbleを公開し、プロンプトから操作可能な3D世界を生成できる。
9月28日
Hugging Face Hub に RL Environments フィルターとフレームワークタグが登場
Hugging Face Hub に RL Environments フィルターが追加され、rl-environment タグを持つデータセットリポジトリが huggingface.co/datasets? に表示されるようになる。
9月22日
Transformers、llama.cppのGGUF量子化モデル実行に対応
Hugging FaceはtransformersにGGUF対応を追加した。Hubから量子化チェックポイントを選び、from_pretrainedにgguf_fileを渡すだけで、追加設定なしにローカル生成を実行できる。