OpenAI、クラウドエージェント構築向けAgents APIを公開
OpenAIはクラウドエージェントの構築と運用開始に向け、Codexハーネスを基盤とするマネージドサービスAgents APIを公開した。オーケストレーション、長時間セッション、ツール呼び出しに対応する。
AI 製品とアプリの新機能、刷新、事業化の動き。どの製品が強くなり、高くなり、使えるようになったか。
OpenAIはクラウドエージェントの構築と運用開始に向け、Codexハーネスを基盤とするマネージドサービスAgents APIを公開した。オーケストレーション、長時間セッション、ツール呼び出しに対応する。
Google DeepMindはヒトゲノムの90億の一塩基変異の効果予測を収めたAlphaGenome Atlasを公開した。規模は1PBで、AlphaFold Databaseの30倍以上に達する。
OpenAIはChatGPT Images 2.5を公開した。アイデア、スケッチ、参考写真を、より個性的で洗練された画像に変換でき、ユーザーの考えをよりよく表す画像になるという。
GitHubはProject HydraFusionの研究プレビューを公開した。実行時の複数モデルの編成でCopilotに最先端のコーディング能力を提供する。Copilot CLIで/experimentalから有効化でき、各モデルが実際に使うトークンの標準料金で課金される。
Hugging FaceはClaude Code、Codex、pi、Hermesなどに永続メモリーを提供するfunesを公開した。ローカルの既存セッションから索引を作り、既定では埋め込みと再ランキングもローカルで行う。
GoogleはFairwind Programを開始し、Google Cloud顧客、政府機関、サイバーセキュリティのパートナーに防御能力へのアクセスを限定提供する。第1弾としてGemini 3.8 Flash CyberモデルとCodeMenderツールチェーンを提供し、脆弱性の自律的な発見、検証、修正に用いる。
Google DeepMindはGemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Liteにエージェント型動画理解を導入した。動画分析のトークン消費を最大88%、費用を最大66%削減し、正確さを最大7%高める。
Hugging FaceのWebAIチームは、Hubから最適化済みWebGPUカーネルを読み込み実行する軽量ライブラリ@huggingface/kernelsを公開した。初期の207カーネルも、それぞれ独立したリポジトリでApache-2.0ライセンスにより公開した。
Voice Arena と Hugging Face は Open ASR Leaderboard に Monsoon en-IN と Monsoon hi-IN を追加した。Hindi はこの多言語ランキング初のインド言語となる。
Hugging FaceはGradioにgr.Workflowを導入した。複数段階のAIパイプラインを型付きノードのグラフで表し、ドラッグ可能な画面を提供する。各ノードを実行でき、中間結果もすべて見える。
Liquid AIはLFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、LFM2.5-8B-A1B向けDSparkドラフトモデルのチェックポイントを公開した。投機的デコーディングで出力品質を変えずに復号速度を上げ、GPUの処理量を最大3.18倍、端末上で最大2.87倍にした。
Mistralは複数段階の検索ループで情報を探し、調べ、検証する検索層Agentic Searchを公開した。Mistral Search Toolkitで提供し、StudioとVibeのLibrariesにも組み込む。
Sentence Transformers v6.0は4番目のモデル形式MultiVectorEncoderを追加した。ColBERT型の後期相互作用検索向けで、PyLate、Stanford-NLPのColBERTチェックポイント、colpali-engineの視覚文書検索モデルを直接読み込める。
NVIDIAは3億6400万パラメーターのオープンウェイト音声合成モデルMagpie TTS Multilingualを公開した。英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ベトナム語、中国語、ヒンディー語、日本語に加え、新たな現代標準アラビア語、韓国語、ブラジルポルトガル語の計12言語に対応する。
Microsoft ResearchはオープンソースのOrchardフレームワークを公開した。中心はKubernetes環境サービスOrchard Envで、タスク間で環境、データパイプライン、評価手順を再利用し、Codex、OpenClaw、ZeroClawなどの実際の配置フレームワーク内で直接エージェントを学習できる。
Hugging FaceはDiffusersにNunchaku Liteを導入した。from_pretrained()で量子化チェックポイントを直接読み込み、独自パイプラインやローカルのCUDAコンパイルを必要としない。
Hugging Face は Grabette を公開した。手持ちグリッパーと2台のカメラで操作の手本を記録し、ロボットや遠隔操作装置なしでロボットに使えるデータセットを作る。手持ち機の部材費は約490ユーロ、対応する電動グリッパー Gripette は約120ユーロ。ハードウェア CAD、Raspberry Pi の収集ソフト、ブラウザー処理の手順をすべて公開する。
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。