ByteDance、10兆パラメータのAIモデル開発へ
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約2分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
TLDR AI
情報筋によると、ByteDance は現在、推定パラメータ数が 10 トリオンに達する可能性のある超大規模 AI モデルの事前学習フェーズ(通常 3〜6 ヶ月)を進めている。
Continue in AI NEW LAB
このニュースを、実務の判断につなげる
AI NEW LABで、試したことや先に確認したい条件を共有できます。まずはログインなしで読めます。
AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月9日 22:21
AI深層分析
キーポイント
超大型モデルの開発進行中
情報筋によると、ByteDance は現在、推定パラメータ数が 10 トリオンに達する可能性のある超大規模 AI モデルの事前学習フェーズ(通常 3〜6 ヶ月)を進めている。
競合他社との比較
このモデルは中国国内で現在公開されている最大規模の Moonshot AI の Kimi K3 と比較して約 3 倍の規模であり、Anthropic の Mythos システム(推定 8 トリオンパラメータ)に匹敵する規模を目指す。
性能評価の複雑性
パラメータ数はモデルの基礎的な容量や記憶限界を決定するが、実際の性能はデータ品質や訓練手法などの他の要因にも依存するため、数値のみで性能を断定できない。
今後の展開見込み
事前学習が順調に進めば、次段階として微調整(fine-tuning)を経て最終的なリリースが行われる予定であり、正確な規模は後日確定する見込みである。
重要な引用
ByteDance is training an AI model whose scale may approach Anthropic's advanced Mythos system.
Chinese tech giant is currently in the early stages of training a super-large model with an estimated parameter count reaching the 10-trillion level
While parameter count determines a model's foundational capacity or memory ceiling, the actual performance of a model also depends on other factors
編集コメントを表示
編集コメント
パラメータ数の競争が激化する中、ByteDance が具体的な数値を提示したことは業界に大きなインパクトを与える。ただし、最終性能は訓練の質やデータに依存するため、数値以上の実装技術への注目が必要である。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
ChainCatcher の報道によると、Financial Times が伝えたところでは、中国企業がトップ米国の AI ラボとの格差を縮める中、ByteDance は Anthropic の先進的な Mythos システムに迫る規模の AI モデルを開発中です。関係者 3 人の話によれば、この中国のテック大手は現在、推定パラメータ数が 10 兆レベルに達する超大型モデルの初期トレーニング段階にあります。これは、すでに公開されている中国国内最大のモデルである Moonshot AI の「Kimi K3」のおよそ 3 倍の規模です。
関係者の一人によると、ByteDance のモデルは現在、通常 3 か月から 6 か月を要する事前学習フェーズにあります。順調に進めば、その後は微調整を経て最終的にリリースされる見込みです。モデルの正確な規模については、後日確定されます。Anthropic は自社のパラメータ数を公表していませんが、業界の推測では、同社で最も先進的な Mythos 5 モデルは約 8 兆パラメータ、Fable 5 は約 5 兆パラメータとされています。
なお、パラメータ数はモデルの基礎能力や記憶容量の上限を決定する重要な要素ですが、実際の性能はデータ品質やトレーニング手法など他の要因にも左右されます。
免責事項:本ページに掲載されている情報は、第三者から入手されたものであり、必ずしも KuCoin の見解や意見を反映するものではありません。このコンテンツは一般的な情報提供を目的としており、いかなる表明または保証も含まれておらず、金融・投資助言とみなされるべきではありません。KuCoin は、情報の誤りや欠落、または本情報の利用によって生じた結果について一切の責任を負いません。
デジタル資産への投資にはリスクが伴います。ご自身の財務状況に基づき、製品のリスクおよびご自身のリスク許容度を慎重に評価してください。詳細については、利用規約 および リスク開示書 をご覧ください。
原文を表示
ChainCatcher report, according to the Financial Times, as Chinese companies continue to close the gap with top U.S. AI labs, ByteDance is training an AI model whose scale may approach Anthropic’s advanced Mythos system. According to three informed sources, the Chinese tech giant is currently in the early stages of training a super-large model with an estimated parameter count reaching the 10-trillion level—approximately three times that of China’s currently largest released model, Kimi K3 under Moonshot AI.
One of the sources said ByteDance’s model is currently undergoing pre-training, a phase that typically takes three to six months; if all goes well, it will then proceed to fine-tuning and eventual release. The exact scale of the model will be finalized later. Anthropic has not disclosed the parameter counts of its models, but industry estimates suggest its most advanced Mythos 5 model has around 8 trillion parameters, while Fable 5 is estimated at about 5 trillion.
It should be noted that while parameter count determines a model’s foundational capacity or memory ceiling, the actual performance of a model also depends on other factors, including data quality and training methodology.
Disclaimer: The information on this page may have been obtained from third parties and does not necessarily reflect the views or opinions of KuCoin. This content is provided for general informational purposes only, without any representation or warranty of any kind, nor shall it be construed as financial or investment advice. KuCoin shall not be liable for any errors or omissions, or for any outcomes resulting from the use of this information.
Investments in digital assets can be risky. Please carefully evaluate the risks of a product and your risk tolerance based on your own financial circumstances. For more information, please refer to our Terms of Use and Risk Disclosure.
関連記事
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み