オープンなモデル、フレームワーク、リポジトリの動き：ウェイトの公開、話題のコミュニティ事業、オープンとクローズドの力関係。
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。
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。
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 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。
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。
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。
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。
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。
NVIDIAはCosmos世界モデルプラットフォームにオープンウェイトのcheckpointを4種追加した。いずれもCosmos 3 Nanoを事後学習したもので、学習可能パラメータは16B、商用・非商用を認めるOpenMDW1.1ライセンスを採用する。
Phonon は端末上でオフライン動作する小型 TTS モデル。約 65MB と 75MB の 2 バージョンを用意し、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語に対応、100 以上の音色を内蔵する。
AWSチームは、オープンソースのマルチエージェントデータ分析ソリューションDeep Insightを参照実装として、本番環境AIエージェントのコンテキストエンジニアリングを4層に分解した。マルチエージェント構成でコンテキストを分離し、プロンプトで出力を制限し、重い内容をファイルシステムに外部化し、独立したエージェントとフォールバック機構で検証する。
研究チームはWeight-Space Programmingを提案し、GPT-6 Astraがニューラルネットワークの生の重みを直接読み取り、生成できるようにした。段階的な数学的最適化による訓練は不要となる。Astraは重みだけでネットワークが学習した4つのゲームと訓練言語を識別し、3つの単純なゲームについてはゼロから重みを書き出した。うちBreakoutでは平均スコア517点を記録し、標準的な訓練ベースラインの25点と対照的だった。
IBMのチームは、同一のオープンウェイトモデルGLM-5.3-flashを使い、AppWorldの90タスクでCUGA、Hermes、Deep Agentsを比較した。タスク通過率はそれぞれ81.1%、46.7%、30.0%、シナリオ全体の通過率は66.7%、26.7%、6.7%だった。
Mistralは1兆パラメーターのオープンソースモデルMistral Large 4（ML4、愛称Le Chonk）の重みを公開した。企業や政府が自らダウンロードして配備できる。重みはHugging FaceとAPIで提供を開始している。
MistralがマルチモーダルMoEモデルMistral Large 4（Le Chonk）を公開した。総パラメータ約1T、活性パラメータ49B、コンテキストウィンドウ1Mトークン。FP8とNVFP4の2種類の公式ウェイトで提供され、Mistral Ecosystem Open-Weight Licenseを採用する。
Mistralは旗艦マルチモーダルモデルMistral Large 4（コード名Le Chonk）の重みを公開した。パラメータ数は1兆で、コーディングと防御的サイバーセキュリティ能力を主眼とする。
NVIDIA はオープンウェイトモデル Nemotron 3.5 Transcribe を公開した。多言語の文字起こし、話者分離、翻訳、音声への質問応答を単一のチェックポイントに統合し、Hugging Face と ModelScope で提供を開始している。
Liquid AIは次世代のLiquid Foundation Models「LFM3」を発表した。LFM3-1.7B-Baseを統合バックボーンとして、テキスト、視覚、音声、全モダリティ、意思決定の計6モデルを2B級で派生させ、すべての重みをオープンソース化してHugging Faceで公開している。