Thinking Machines、マルチモーダル公開モデル Inkling と Inkling-Small を発表
Thinking Machines は Hugging Face で Inkling を公開した。約1兆パラメーター、100万コンテキストのマルチモーダル MoE モデルで、画像、テキスト、音声を直接受け取る。同時に総2,760億・稼働120億パラメーターの Inkling-Small も公開した。
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。
Thinking Machines は Hugging Face で Inkling を公開した。約1兆パラメーター、100万コンテキストのマルチモーダル MoE モデルで、画像、テキスト、音声を直接受け取る。同時に総2,760億・稼働120億パラメーターの Inkling-Small も公開した。
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。
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。
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 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。
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 DeepMindは実験的オープンソースモデルDiffusionGemmaを公開した。テキスト拡散で文章の塊を並列生成し、専用GPUで推論速度を最大4倍に高める。
Mistral AI は Voxtral を24B と3Bの二版で公開し、いずれも Apache 2.0 で自社 API でも提供した。32k トークンのコンテキストを持ち、最大30分の音声転写または40分の音声理解を扱う。質問応答・要約、多言語の自動検出、音声による関数呼び出しを内蔵し、文字の能力は Mistral Small 3.1 を継承する。
Mistral AI は初の推論モデル Magistral を公開した。24B パラメーターの公開版 Magistral Small と企業向け Magistral Medium がある。