Google、Antigravityで/teamworkマルチエージェントワークフローを公開
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。
推論能力
すべてのトピックモデルの推論能力の進展：思考の連鎖、推論モデル、数学と論理のベンチマークでの突破と論争。
最新の精選
1–20 件目 · 全 45 件11月14日
11月13日
Google、低コスト日常実行モデル「Gemini 4 Hydrogen」を発表
GoogleはGemini 4ファミリーで最も低コストのGemini 4 Hydrogenを発表した。入力$1.50/M、キャッシュ入力$0.075/M、出力$7.50/M。
Google、Gemini 4 Hydrogenを発表 3.8 Flashを正式に置き換え
GoogleはGemini 4 Hydrogenを公開し、自社製品でGemini 3.8 Flashを置き換えた。以前のArgonやCarbonの発表時よりアクセス制限が緩く、公開と同時に利用可能となっている。
OpenAI研究：フロンティアモデルが思考の連鎖をますます示さなくなった理由
OpenAIの安全チームはGPT-5からGPT-6 Astraまでの学習過程を体系的に分析し、モデルが推論を隠す原因を四つの要因に整理した。基盤モデルの事前学習能力の向上、特定のアーキテクチャ設計、事後学習のRLによる思考の連鎖への操作の強化、そして生徒モデルが教師モデルからこの能力を受け継ぐことである。
11月12日
Google、意思決定モデルGemini Decision 1とDecisions APIを発表
GoogleはGemini Decision 1と付属のDecisions APIを発表した。はい／いいえ、多肢選択、評価スケールなどの閉集合の意思決定に対応し、1リクエストあたり最大1000問、255個の多肢選択肢を扱える。入力はテキスト、画像、音声、動画、PDFに対応し、コンテキストは256K。エンドツーエンドの応答時間は150～250msで、信頼度スコアも付与される。
11月11日
Google DeepMind、フロンティアモデル「Gemini 4 Carbon」を発表
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。
11月10日
Anthropic、Claude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2を発表
Anthropicは新モデルClaude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2を発表した。コーディング、推論、視覚の各分野で向上し、生成速度も5.1版より速いとしている。
Anthropic、Mythos 5.2とFable 5.2を発表 RSI懸念に応える
AnthropicはMythos 5.2とFable 5.2を発表した。新モデルはコーディング、推論、視覚の各分野で改善し、ユーザーとのコミュニケーションもより明確になったという。Fableの入力価格は100万トークンあたり10ドルから8ドルに下がり、主要競合のGPT-6 Astraを下回る。応答速度は30%向上し、Enterprise Frontier Safeguardsを通じてゼロデータ保持（ZDR）にも対応する。
11月6日
Thinking Machines、Inkling 2 Smallを公開：総パラメータ594B・アクティブ17B、68時間で事前学習
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。
10月27日
OpenAI、GPT-6.1 Terraを公開 API価格を半額にし、大型モデルとの差を縮小
OpenAIはGPT-6.1 Terraを公開した。API価格は入力トークン100万あたり1ドル、出力5ドルで、いずれもGPT-5.6 Terraの半額。キャッシュ入力は100万あたり0.05ドルに下がる。
10月24日
Kimi K3.1 ProがKimi APIで提供開始、重みは11月4日までに公開へ
Kimi K3.1 Proは本日Kimi APIで提供開始された。現時点で重みは未公開だが、Moonshotは2026年11月4日までに完全なモデル重みを公開すると約束している。
10月23日
AIはなぜ突然数学が得意になったのか：プロンプト列と分岐因子からモデルの解法を読み解く
著者のAnkit Maloo氏は、OpenAIとAnthropicが今年相次いで数学的問題の証明や反例を示した理由を分析し、鍵はモデルが深さ優先で各実行可能な経路を最後まで辿り、自動検証器で枝刈りできる点にあると述べている。
10月22日
Microsoftの研究者が31年間未解決だったKLS予想を証明
Microsoft Researchの機械学習・最適化グループのXinzhi Zhang氏と共著者のZhao Song氏が、1995年に提唱されたKannan-Lovász-Simonovits（KLS）予想を証明した。この関係は高次元においても次元の増加によらず固定の定数で抑えられることを示す。
Dharma-AI、語彙の専用化でSLMの推論コストを77%削減
Dharma-AIはHugging Faceのブログで、近く公開するVocabX論文を紹介した。語彙を頻度ではなくトークンあたりのコストに基づいて再構築する手法により、Qwen3-4Bベースのポルトガル語作文採点器で実測の推論コストを77.0%削減し、平均応答を350トークンから101トークンに、benchスコアを0.703から0.810に改善した。
10月16日
Microsoft ResearchがMagnetarを公開：証明ベースの汎用計算zkVM
Microsoft Researchはゼロ知識仮想マシンMagnetarを公開した。Rust、Go、Cで書かれたRISC-Vプログラムの実行を証明でき、ノートPC上で毎秒720万〜870万のプロセッサ命令を証明、15のベンチマークプログラムで既存の最速zkVMより平均10〜39倍高速で、証明の検証は約12ミリ秒。
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。
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。
10月14日
Google DeepMind、フロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を発表
Google DeepMindはGemini 4 Argonを発表した。本日よりAI StudioとGeminiプラットフォームのAPIを通じて開発者と企業に提供され、Google AI Ultra加入者はGoogle Antigravityで、UltraおよびPro加入者はGeminiアプリとSearchのAI Modeで利用できる。
Google、Gemini 4 Argonモデルを発表
GoogleはGemini 4 Argonモデルを発表し、最先端の推論能力を備え、冗長さや決まり文句を減らしたと述べている。コーディング、サイバーセキュリティ、科学、金融、法律などのベンチマークでGPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5を上回るという。
10月13日
Meta、フロンティアモデル「Muse Wonder」と「Muse Wonder Full」を発表
MetaはフロンティアモデルMuse Wonderの2バージョンを発表した。Muse Wonder FullはArtificial Analysis Intelligence Index v4.3で56点、Muse Wonderは52点、前世代のMuse Spark 1.3は48点だった。