2029 年までにミソス級モデルが世界中に普及する見込み（7 分読み）

## モデルの能力は時間とともに向上するが、オープンウェイトモデルは最前線に遅れをとる 私はしばしば Claude に料理やフィットネス、自動車などに関する日常的な質問を投げかけますが、Fable 5 が以前の Claude モデル（例えば Opus 4.7）と比較して、日々の質問に応答する際に劇的な飛躍を示したとは言い難いです。すでに私は、月額 20 ドルでポケットの中に素晴らしい知能への機能的に無制限のアクセスを得られることに感銘を受けていました。Fable 5 はより賢いかもしれませんが、デートナイトの夕食を計画する際にもっとうまく手助けしてくれるとは考えにくいです。知能に対する限界効用逓減の法則が存在し、私の（そしておそらくほとんどの消費者の）日々の AI 利用において、より賢いモデルから本当に恩恵を受ける部分は限られています。 焦点を企業に移しましょう。こなすべき仕事とそれを遂行する人々には膨大な種類があります：弁護士や執行アシスタント、看護師、カスタマーサービス担当者、アカウントマネージャー、会計士など。実際に、[現在米国では膨大なホワイトカラー業務が行われています](https://data.bls.gov/oes/#/area/0000000/2025)。これらの仕事を難易度レベル別に分類する階層システムを想像することもできます：手動でのデータ入力はおそらくリストの下部に位置し、生物学者や弁護士、ソフトウェアエンジニアが行う（一部の）仕事はリストの上部に位置すると考えられます。 しかし、同じ限界効用逓減の法則が適用されます：ある点を過ぎると、必要以上に賢い人間を雇ってもパフォーマンスは本当に向上しません。そして、もしこの労働を増強または自動化したい場合にも、モデルの知能に対しても限界効用逓減の法則が適用されます。ただし、タスクには多様性があり、新しいモデルは他の分野では目立った改善が見られなくても、ある程度の間はフロンティアを押し広げ続けることができます。Fable 5 は明らかに [ハードコアなソフトウェアエンジニアリングにとってのゲームチェンジャー](https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5) であり、ポケモンに勝つことにもなりますが、私の Chipotle のバリオットボウル注文ワークフローにおいて目立ったパフォーマンス向上は見ていません。 ![image](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/5b1dce10620b85685e2e8bf1/45ff65e6-6a5e-4727-aed6-90450413bd12/AAII+frontier+labs.png) *The Artificial Analysis Intelligence Index v4 (AAII) は、さまざまなドメインにわたるモデルのパフォーマンスを測定するものです；ある意味で「ベンチマークのインデックスファンド」のようなものです。評価が完璧であることはありませんが、この議論の目的においては、これが最も有用なもののように感じられます。私はまた、*[Epoch Capabilities Index](https://epoch.ai/eci?subset-view=graph&subset-tab=Software+engineering&view=graph&tab=release-date)* も気に入っています。 モデルのパフォーマンスは時間とともに[改善し続けており](https://artificialanalysis.ai/trends?license=proprietary&model-creators=openai%2Cgoogle%2Canthropic#frontier-language-model-intelligence-over-time)、将来も同様に向上していく理由はないと私は考えます。タスク難易度のティアリストを縦軸として、時間の経過に伴うモデルのパフォーマンスを示してみましょう。これはあくまで例示であり、AAII スコアから現実世界のタスクにおける能力への正確なマッピングは不明確です。また、20XX 年までに医師や弁護士、ソフトウェアエンジニアが自動化されるといった予測を立てようとしているわけではありません。私が言いたいのは、(1) フロンティアモデルは時間とともに向上してきたこと、(2) おそらく今後もその傾向が続くこと、そして (3) モデルがより賢くなるにつれて、モデルの知能に対する限界効用逓減の漸近線に達するタスクがますます増えるだろうということです。 フロンティアの背後にはオープンウェイトモデルが存在します。これは適切な計算ハードウェアさえあれば理論上誰でも実行可能なモデルです。オープンウェイトモデルは通常、Google / Anthropic / OpenAI 製のモデルと比較して大幅に安価ですが、[知能面では劣る](https://artificialanalysis.ai/trends?license=proprietary%2Copen&model-creators=openai%2Cgoogle%2Canthropic#progress-in-open-weights-vs-proprietary-intelligence)傾向があります。オープンウェイトモデルがフロンティアに対してどの程度遅れているかは議論の余地がありますが、現時点ではベンチマークにおいて約 4 ヶ月程度の差があると仮定しておきましょう [1]。 オープンウェイトモデルもまた、さまざまなサイズで提供されています。例えば、Google が提供するオープンウェイトモデルの「Gemma 4」ファミリーには、E2B、E4B、12B、26B A4B、31B というサイズのバリエーションがあります。アルファベットの羅列を理解することは重要ではありませんが、[より大きなモデル（パラメータ数が多い）は通常、より高い知能性と相関します](https://artificialanalysis.ai/models/open-source?model-filters=reasoning-models%2Copen-source&models=gemma-4-31b%2Cdeepseek-v4-pro%2Cdeepseek-v4-flash%2Cminimax-m2-7%2Cnvidia-nemotron-3-ultra-550b-a55b%2Ckimi-k2-6%2Cmimo-v2-5-pro%2Cglm-5-1%2Cqwen3-6-35b-a3b%2Cqwen3-6-27b#intelligence-vs-total-parameters)、一方、小さなモデルはより小型で低コストのデバイス（例えばスマートフォンやノートパソコン）上で動作させることができます。では、上記のグラフにさらに 2 つの線を追加しましょう。1 つはオープンウェイトモデルの最前線を示すものであり、もう 1 つは平均的なノートパソコンで実際に実行可能な範囲を示すものです。 もし私がこれらの数値をどのように導き出したかに関心があれば、完全な分析は[こちら](https://drive.google.com/file/d/1CGZylAT0EhTwhK-IuxvwRVtz4eieZL3I/view?usp=sharing)で確認できます（ファイルをダウンロードして Chrome で開いてください）。また、その背後にある完全なデータと Python スクリプトは[こちら](https://drive.google.com/drive/folders/1_JtTmSbvT1qLVEtKl_J59BDzCy4Sy_1T?usp=sharing)にあります。 ## Fable 5 が経済全体に浸透することにはどのような意味があるのか？ オンデバイスモデルを実行することに一般消費者がそれほど関心を持つとは思えません。ChatGPT の無料版利用者はおそらく最も賢いモデルへのアクセスを望んでいるわけではなく、レート制限に頻繁に直面しているとも思えません；おそらく彼らが重視するのは使いやすさ（何も設定する必要がないこと）、強力なメモリシステム、そしてマルチモーダル出力へのアクセス（画像生成は明らかに一般消費者層に受け入れられています）です。あちこちに広告が表示されることはそれほど大きな拒絶要因にはならないでしょう（Instagram や Google 検索を参照）。有料利用者もオンデバイスモデルにあまり関心を持たないはずです：もしモデルの知能を重視するなら、クローズドウェイトの最前線に留まるでしょうし、レート制限を気にするならば、より充実した広告エンジンがその問題を解決できると思います（制限のリセットを待つよりも、オプションとして提示されたら広告付きで続けることを望むでしょうか？） 企業における状況はまた別の話です。FOMO（取り残される恐怖）に駆られたトークン最大化を除外すれば、企業は基本的な ROI 計算に基づいて意思決定を行います。[企業の 90 パーセンタイルが AI 支出に従業員あたり年間 7200 ドルを費やしている](https://ramp.com/data/ai-index) [2] という事実がある以上、その約 20% のコストで済むオープンウェイトモデルへ移行するか、あるいは無料のローカルモデルへ移行する強いインセンティブが生まれるでしょう。未知数である兆ドル規模の問いは、どのようなワークロードにおいて最先端モデルがオープンウェイトやローカルの対抗馬に対して引き続き正味の ROI を維持し続けるかという点です。私は、今後数年間は生命科学、医療、金融、法律、そして物理的あるいはデジタルを問わない工学といった分野において、最先端モデルはその価格に見合う価値を持ち続けると考える世界も描けます。また、例えば Opus 5.5 が企業の大多数が行うタスクの绝大多数にとって十分であり、数値計算を行う企業が、パワーユーザー全員に [RTX Spark](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-microsoft-windows-pcs-agents-rtx-spark) を内蔵した約 5000 ドルのラップトップを購入することが、適切な CAPEX-OPEX のトレードオフであると結論付ける世界も描けます。 そして、最後に暗いトーンで終わることを嫌いますが、Mythos クラスのモデルが持つサイバーセキュリティ機能を容易に（私の場合、Claude にオープンウェイトモデルをインストールさせるのに 30 分とプロンプト 4 つが必要でした）利用できる任何人にとって、それは確かに恐ろしい発想です。十分な権限を与えられれば、たった一人の悪意ある行為者が多くの人々の日常を台無しにしかねません。

2029 年までにミソス級モデルが世界中に普及する見込み（7 分読み）

背景や根拠まで確認しますか？

調べる

選ぶ

サイト