Motif-3、GLM-5.3、Hy4-previewなど最新オープンモデルとライセンス動向を報告

『Avid Artifacts』の読者ならご存知の通り、私たちはモデルそのものだけでなく、そのライセンスについても長期間にわたって取り上げてきました。かつてはカスタムライセンスが流行した時期もありました。例えば、Qwen2.5 72B-Instruct の独自ライセンスや Llama のライセンスなどが挙げられます。DeepSeek も R1 で MIT ライセンスへ変更する前まで、DeepSeek V3 には独自のライセンスを採用していました。この流れを受け、2025 年には多くの中国のモデル開発者が MIT や Apache 2.0 ライセンスへと移行しています。

2026 年に入り、オープンソースモデルはかつてないほど競争力を高めています。これにより、興味深い二つの動向が生まれました。まず、欧米のモデル開発者がオープンライセンスを採用する動きです。Google と Meta はともに Apache 2.0 ライセンスへ切り替えました。一方、最先端を走る中国のモデル開発者たちは、むしろ制限を強めています。Kimi K3 は、推論やファインチューニングサービスを提供する企業に対して商業契約の締結を義務付けるライセンスを採用しています。また MiniMax M3 も、収益額が一定の閾値を超える場合の契約を要求し、特定の用途での利用を禁止しています。

最新に加わったのが Zhipu の GLM-5.3 です。これは GLM-5.2 以前まで採用されていた MIT ライセンスから、推論およびファインチューニングサービス提供者向けの独自ライセンスへと変更されました。その条項は以下の通りです：

ライセンス契約の条項には、被許諾者またはその関連会社が「モデル・アズ・サービス」事業を営み、過去 12 ヶ月間の総収益が 100 億ドル（または同等の他通貨）を超えた場合、商用目的でのソフトウェア利用や派生作品の使用前に Z.AI のセキュリティ審査を受ける義務が生じると明記されています。審査の範囲と方法は、Z.AI が合理的に決定します。

この 100 億ドルという閾値は同種のライセンスと比較して非常に高い水準ですが、「関連会社」の定義がライセンス内に明示されていないため、解釈の余地が残され、採用における障壁となっています。さらに、本ライセンスは英語と中国語の両方で提供されていますが、中国語版では「关联方」という用語が使われており、これは中国法に明確な定義が存在する言葉です。

私たちは法律の専門家ではありませんし、こうしたライセンスが作成された背景には当然の理由があります。しかし、有効なオープンソースおよびクローズドソースの代替案が多数存在する現在、このようなライセンスを策定することに伴う課題について、改めて指摘しておきたいと考えています。

編集部のおすすめ

Motif-Technologies 社の「Motif-3」：Motif は、他社に比べて限られたリソースでモデル学習の革新性を示す、数少ない隠れた名作の一つです。MIT ライセンスが付与され、そのサイズに対して驚異的な性能スコアを記録しています。2025 年に紹介した Motif 2.6B や、Motif-2-12.7B のリリース動向から見て、今回の改善は目を見張るほどです。

dots-studio が公開した「dots3-note-prev」によると、中国版 Instagram と呼ばれる RedNote（Xiaohongshu）も、モデル学習において本格的な取り組みを強化しています。同社は 2025 年にも既にモデルをリリースしており、全くの newcomer というわけではありません。また、独自に開発した評価環境を用いて IMO 2026 で満点という快挙を達成しました。近い将来、さらなる成果が期待されます。

Qwen からは「Qwen3.8-Flash-Next」が発表されました。これは Qwen モデルの次期バージョンにおけるアーキテクチャのプレビュー版です。構成は 125B-A6B で、51B の n-gram エンベディングを採用しています。GDN と Qwen Sparse Attention を活用しており、Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct と同様の傾向が見られます。今後、こうしたアーキテクチャがより普及し、Qwen4 がリリースされる頃にはエコシステム側も統合対応を完了していることを期待しています。

zai-org が公開した「GLM-5.3-Flash」は、2025 年に私たちが紹介してきた中国モデルの戦略を完成させたリリースです。このモデルは「Ox-Alpha」という名前で OpenRouter や OpenCode にて無償利用可能な「ステルスモデル」として公開され、多くの人々が実際に試すきっかけとなりました。その後、その開発元や規模について様々な憶測が飛び交い、「Cursor や xAI からの 1T パラメータ超えのモデル」「Gemini の別バージョン」、あるいは「オープンソース研究所による新たな事前学習モデル」であるとする主張も出されました。性能が高かったため人々は数日間にわたり開発元を推測し続けた結果、大きな話題性を生み出すことに成功しました。また、この手法は、オープンモデルのリリースに付き物の「ベンチマーク最適化（benchmaxxing）」への批判を和らげる効果も果たしています。

tencent が公開した「Hy4-preview」について。テンセントはオープンモデル分野において本格的なプレイヤーへと成長を遂げ、主力モデルの規模を拡大するとともに、ポストトレーニングの回転率も高めています。その結果生まれたのが「Hy4-preview」ですが、現時点では「考えすぎ（過剰推論）」という課題を抱えています。しかし、Hy3-preview から Hy3 への進化軌跡が示唆する通り、最終版はオープンモデルの最上位陣営に食い込む有力な候補となる可能性を秘めています。

今号に掲載されたすべてのモデルの詳細については、当社の Artifacts Hub をご覧ください。

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Models

General Purpose

NVIDIA が公開した「Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16」は、Nemotron シリーズの最新アップデートです。パフォーマンス全体での向上に加え、特に速度面での劇的な改善が特徴となっています。

inclusionAI が公開した「Ling-3.0-flash」について。Ant Ling は以前から当記事の頻出登場人物ですが、今回はモデルの第 3 世代に到達しました。他の追随を許さないハイブリッド設計（KDA + Gated MLA）を採用しており、同様に小型版として 7.9B-A1.3B モデルも同時にリリースされています。

Qwen が公開した「Qwen3.8-2.4T-A95B」について。これは驚くべき展開です。アリババがついに、自社の最大規模モデルである Qwen の大規模版をオープンソースとして公開しました。ただし、独自のライセンスが適用されるほか、同サイズの他モデルと比較すると性能面ではやや劣る結果となっています。

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