最新オープンアーティファクト（第19号）：Qwen 3.5、GLM 5、MiniMax 2.5 — 中国ラボの最前線への最新のアタック

オープンウェイト AI の最上位層では、Qwen、MiniMax、Z.ai、Ant Ling、StepFun からすべて新しいフラッグシップモデルが登場し、非常に忙しく過ごした1ヶ月となりました。それでも、すべての注目は現在噂が加速している DeepSeek V4 の公開待ちに集まっています。大規模なフロンティアモデル以外については、この号ではニッチなモダリティやモデルサイズのロングテールに関する内容はやや軽めとなっています。

これらの新リリースに伴い、私たちは新しい「相対採用指標（Relative Adoption Metrics: RAM）」を用いて追跡を行っています。これは、サイズクラス内の競合モデルと比較してモデルのダウンロード数を正規化する測定ツールです。すでに非常に有用なツールとなっており、GPT-OSS のような過小評価されているモデルを浮き彫りにしています。GPT-OSS はダウンロード数が桁外れで、Llama 3.1 以来最も人気のあるアメリカ製のオープンウェイトモデルとなっています。RAM スコアが 1 を超える場合、そのサイズクラスにおいて歴代トップ 10 のダウンロード数を誇るモデルになる見込みがあることを示します。特に興味深いのは、Qwen 3 と比較して、より小さな Qwen 3.5 の密集型モデルの初期採用がどうなるかです。これは、Qwen の絶え間なく成長するブランドと、一部のオープンソースツールの限界を押し広げられる複雑なハイブリッドモデルアーキテクチャとのバランスにかかっています。

2025 年後半にリリースされたいくつかの人気モデルの RAM スコアの要約は以下の通りで、Kimi K2 Thinking といくつかの OCR モデルが明確な勝者として際立っています。DeepSeek V3.2 およびその他の最近の大規模モデルは、2025 年早期にリリースされた DeepSeek のモデルと比較して著しくパフォーマンスが低下しています。

ここでの時間は、リリースからの経過日数です。

アーティファクトログ

私たちが選ぶもの

Qwen 社による Qwen3.5-397B-A17B：待ちに待った Qwen のアップデートがついに登場しました。0.8B から 27B（密型）まで、そして 35B-A3B から 397B-A17B（MoE: モデルの混合専門家機構）までの様々なサイズで提供されており、一部にはベースモデルも含まれています。これらはすべてマルチモーダルであり、デフォルトで推論機能を持ち、GDN レイヤーを備えた Qwen-Next アーキテクチャに基づいています。

私たちは過去数日間これらのモデルをテストしましたが、前バージョンと比較して明確なアップグレードです。あらゆる面で実質的な改善が見られ、幅広いタスクにわたって完璧なワークホースとなっています。そのスタイルと指示の従順性が向上し、さらに多くの言語をカバーする多言語タスクにおいても、より優れたパフォーマンスを発揮しています。

ただし、少なくとも小規模モデルでは（依然として）過剰推論する傾向があります。チャットテンプレートで推論機能を無効化することで、これをオフにすることができます。

Step-3.5-Flash by stepfun-ai：stepfun-ai は本当にゲームレベルを上げました（あえて冗談ではありません）、196B-A11B の MoE（Mixture of Experts）をリリースし、あらゆる分野で強力な指標を示しています。特に数学ベンチマークでは非常に強く、自身よりも数倍大きいモデルたちを凌駕しています。

GLM-5 by zai-org：Zhipu チームによる 744B-A40B のリリースで、需要が急増し、コーディングプランの価格を引き上げるに至りました。また、これに伴う技術レポートも公開されています。

MiniMax-M2.5 by MiniMaxAI：比較的小さなサイズにもかかわらず、MiniMax-M2.5 は GLM-5 や Kimi K2.5 といったモデルと互角に渡り合い、すぐにコミュニティのお気に入りの一つとなりました。

OpenThinker-Agent-v1 by open-thoughts：OpenThoughts 3 のようなオープンな推論リリースで知られる OpenThinkers は、今やエージェント型推論に取り組んでいます。最初のリリースには SFT（Supervised Fine-Tuning）および RL（Reinforcement Learning）データが含まれており、さらに小型モデルを評価するためのターミナルベースのタスク用「ライト」バージョンも用意されています。

これらのモデルのアーキテクチャにおける微妙な違いについては、同様に技術に焦点を当てたラウンドアップ記事で詳しく解説されています。より深く掘り下げたい場合に最適な補完資料です：

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オープンウェイト大規模言語モデル（LLM）への春の夢：2026 年 1 月〜2 月の 10 アーキテクチャ

今月、オープンウェイトモデルのリリースに追いつくのに少し苦労された方へ。この記事で主要なテーマをお伝えします…

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2 ヶ月前 · 150 のいいね · 7 コメント · Sebastian Raschka, PhD

モデル

汎用

trillionlabs による Tri-21B-Think：韓国企業のトリリオン・ラボ（Trillion Labs）は、本シリーズの常連ゲストです。今回は、英語、韓国語、日本語に対応した推論能力に特化した 210 億パラメータモデルをリリースしました。

openbmb による MiniCPM-SALA：英語と中国語に対応し、スパースアテンション（sparse attention）を採用した 80 億パラメータモデルで、100 万トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。

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