[AINews] コデックスの利用者が半年で10倍以上に増加し700万人に、過去1日でさらに100万人増；コデックスはクロード・コードを追い抜いたのか？

Allen が Engram CEO の Dan Biderman とともに『Latent Space Food』の最新回を公開したことをお祝いします。また、Prime Intellect 社が 10 億ドルの評価額と 1 億ドルの年間経常収益（ARR）、そして検証者 v1 を達成したことにも祝意を表します。

本日は比較的静かな一日となりました。まだ先週行われた複数の最先端モデルの発表内容を、読者が深く消化している最中だからです。「今日は特になんも起きませんでした」と書くところでしたが、私たちは「あなたが把握しておくべき外れ値的なトレンド」については、繰り返し情報を提供するというポリシーを持っています。

以下の Reddit の AINews まとめを振り返る中で、以前見落としていたツイートが浮上しました。それは以下のような内容です。

GPT-5.6 は 7 月 9 日にリリースされました。

7 月 12 日のこのツイートでは、直前の 48 時間（7 月 10 日〜12 日）にユーザー数が 600 万人に達したと報じられています。それから 24.5 時間後には Tibo が「700 万人」と報告しました。

…これは、Claude Code のサブスクリプションステータスが突然延長されたことと奇妙にも一致しています（両者の関連性があるかどうかは私どもにはわかりませんが、常時オンラインの陰謀論者たちは当然ながらこの二つを結びつけています）。

私たちはもちろん、Fidji が 3 月に Codex のユーザー数が 200 万人だと発表したことを記憶しています。これにより、AIE NYC 2025 のチャートを更新することが可能です（次回の AIE NYC は 2026 年です！）。

対照的に、Claude Code に関する最新の情報は、2 月に発表された約 200 万人のユーザー数と 25 億ドルの年間経常収益（ARR）が最後です。当時、「1 月 1 日（6 週間前）から週次アクティブユーザー数が倍増した」と報告されていました。

一方、Codex は年初に約 55 万人〜70 万人のユーザー数（Fidji の発言より）でスタートしました。このデータをもとに推測すると、Codex も Claude Code と同様の成長軌道を描き、現時点では年初から約 10 倍のユーザー増加を達成したと考えられます。

Claude Code が報告を控えていることに対する好意的な解釈としては、すでに数ヶ月前にコーディング業務の大部分を「Claude Tag」に移行し、現在はそちらへの集中を図っているという可能性があります。ただし、Slack ボットと CLI ツールではアクセシビリティが異なるため、単純に比較できる利用統計データにはならないでしょう。

それでも、6 ヶ月間で 10 倍の成長を達成したという数字は、非常に印象的です。

2026 年 7 月 11 日〜13 日の AI ニュース

今回は 12 のサブレッドと 544 件の Twitter、さらに Discord は確認しましたが追加情報はありませんでした。AINews のウェブサイトでは過去のニュースをすべて検索可能です。なお、AINews は現在「Latent Space」の一部門となっています。メール配信の頻度設定は自由にオンオフできます。

AI Twitter リキャップ

Agent RL インフラストラクチャ：Prime Intellect の Verifiers v1 とロング・ホライズン・ロールアウト

Prime Intellect が「verifiers v1」をリリースしました。これは、エージェント型強化学習（RL）と評価用環境スタックの大規模な再設計です。今回の改修の核心は、環境を「タスクセット」「ハルネス」「ランタイム」の 3 つに抽象化し、多様な実行環境におけるコーディングやコンピュータ操作を行うエージェント向けに、「自分で用意したハルネス（bring your own harness）」ワークフローを明示的にサポートする点にあります。この方針は、Johannes Hage の解説および続編の深掘り記事で強調されています。

チームメンバーたちは今回のリリースについて、数ヶ月にわたるインフラ近代化の成果であり、大きな効率向上をもたらしたと評価しています。willccbb、mikasenghaas、xeophon といったメンバーからの詳細なコメントも発表されました。

技術的な意義として最も重要なのは、ロールアウト（実行）のトレース記録が「メッセージ DAG（有向非巡回グラフ）」形式で保存されるようになった点です。これにより、各メッセージは履歴に繰り返しコピーされるのではなく、一度だけ保存されます。その結果、ターン数に対するトレース成長の計算量が O(n²) から O(n) に短縮され、長時間のマルチモーダルロールアウトやルーターの再生成が実用的なものになりました（Prime Intellect による）。チームはさらに、具体的な学習構成についても言及しました。100B パラメータを持つ推論モデルを、ユーザー提供のコーディングハルネス上で、40 ターン分の SWE エージェントタスクに対して 1,000 ステップの強化学習を行う場合でも、H200 グラフィックボード 6 台で 2 日以内に完了できるとのことです（willccbb）。この主張は、vLLM によるエコシステムサポートによって裏付けられました。vLLM は、verifiers のロールアウトパスが vLLM で実行可能であり、推論時と学習時のトークン化のズレを防ぐために正確なトークン ID や logprobs を使用できると指摘しています。

コーディングエージェント、ハルネス設計、そしてタスクあたりのコスト競争

ハルネス（オーケストレーター）が製品面の中心になりつつあります。複数の投稿で指摘されているように、モデルの品質だけが差別化要因ではもはやなくなり、ハルネスやオーケストレーターの質が結果を大きく左右するようになっています。

threepointone の発表は「ハルネスこそがアプリである」と要約され、LangChain は「勝つエージェント製品は汎用的なラッパーではなく、タスク特化型のハルネスから生まれる」と主張しました。Factory はこれに関連し、「デザインモード」という UI 側のアプローチを提案しています。これはユーザーが編集内容を言葉で再指定するのではなく、UI の要素やファイルを指すだけで済むというものです。

オーケストレーションの側面では、omarsar0 が価格変動やポリシー変更に対する保険として、モデル間でプロバイダーを切り替える機能を強調しました。

ベンチマークの評価基準も、「トークンあたりの価格」から「タスクあたりのコスト」へと移行しています。skirano はコーディングエージェントのインデックスエクスプローラーを構築し、Terra Max が Fable 5 Max よりわずかにスコアで上回っている一方で、圧倒的に低コストであるといった、コストと性能の重要なトレードオフを発見しました。

また Cognition の報告によると、Devin Fusion は現在 Fable 5 を採用しており、驚くべきことに、より強力な委任機能や判断力によって不要な作業を減らした結果、Opus 4.8 よりもタスクあたりのコストが低くなっているそうです。imjaredz はこれらの実験から重要な統計データを指摘しました。Fable が主導する実行の 81% で、リードモデルは一度もコード編集を行わないという事実です。つまり、無駄な行動を回避できる高価なモデルの方が、結果として安くなる可能性があるのです。

実世界におけるエージェントのベンチマークは、ますます詳細化されています。Arena は 7,800 件の実世界のアクティブなセッションに基づき、GPT-5.6 Sol をエージェントリーダーボードで 2 位にランク付けしました。同モデルは操作性が高く、タスク成功率も高いことが評価されました。その後、Arena は Grok-4.5 を 13 位に位置づけ、これは前バージョンの Grok 4.3 と比較すると大幅な進歩です。

Artificial Analysis もまた、長期的な知識作業におけるコスト効率を重要な指標として強調しました。トークン単価のみを追うだけでは、会話数や冗長さ、キャッシュヒット率といった要素の影響を見逃してしまうからです。一方、Parlance Labs による別の実験では、生産環境での音声エージェントのログデータを用いて、自動化評価プラットフォームと基盤モデルの故障分析能力を比較しました。

dair.ai が紹介した論文は、CLI コーディングエージェントの失敗がどのように発生するかという構造に焦点を当てています。単なる最終的な成功・失敗の結果だけでなく、実行が回復不能な状態に陥る具体的な地点を特定することに重点を置いています。

OpenAI GPT-5.6 Sol の動向と Codex の利用状況改善、そしてプロダクトの機能範囲拡大について

OpenAI は、Codex と Sol の利用急増に対する対応を透明性を持って行いました。最大の議論の的となったのは thsottiaux 氏で、ChatGPT Work や Codex における GPT-5.6 Sol の改善策について詳細を説明しました。具体的には、推論最適化により利用量が約 10% 増加した点や、課金・利用状況への悪影響を受け、コンテキスト制限を 372k から 272k に引き下げたこと、実験的な推論努力（"juice"）に関する変更の一部を元に戻したこと、そして高設定域におけるマルチエージェントの過剰な動作に対する修正などが含まれます。

コミュニティでは theo 氏による逆解析から、長期コンテキスト、サブエージェントの生成、高速モードといった複合要因が利用急増の原因ではないかとの指摘がありました。ただし、theo 氏は後続の投稿で課金に関する一部の情報を訂正しています。反応は二分されており、「弱体化（nerf）」という見方への批判（ns123abc）と、異例とも言える透明性への称賛（theo, sama）が交錯しました。

ユーザーからは、コーディングやコンピュータ操作における能力の高さが相次いで報告されています。複数の実践者が、OpenAI がコーディングモデル分野で主導権を握ったと指摘する一方、schrockn 氏もその見解に同意しています。また gdb 氏は、スタートアップの候補選定、ウェブデザイン、モバイル作業、サイト生成などにおいて、ChatGPT Work と Codex のワークフローを実演し続けています。

特に印象的なデモとして、Blender の経験がなかった Star_Knight12 氏が Cursor で Sol を使い、Blender MCP をセットアップして浮遊する MacBook をレンダリングした事例や、petergostev 氏が GPT-5.6 Sol Ultra を用いて SQL でドゥーム（Doom）のようなゲームを構築した事例が挙げられます。

製品レベルでの展開は続いています。ChatGPT アプリは、欧州経済領域（EEA）における WhatsApp への復帰に加え、カカオトークや Viber のサポートを他の市場でも開始したと発表しました。また、OpenAI Devs では「OpenAI Build Week」の応募受付を開始しています。OpenAI エコシステム全体を要約すると、gdb は「モノづくりができるようになった」という一言でこの瞬間を表現しています。

オープンモデル、推論システム、そして量子化について

Transformer と vLLM の統合により、モデル実装の重複が解消されました。Clement Delangue 氏は、オープンな推論の使いやすさが大幅に改善された点を強調しました。現在では Hugging Face の Transformers モデルを vLLM でネイティブ速度で実行できるようになり、手書きの実装と同等かそれ以上の性能を発揮するケースも出ています。この傾向が広く一般化すれば、新しいアーキテクチャを「研究・トレーニング用」と「高性能推論用」の 2 回実装するという長年の負担が軽減され、新たなオープンモデルアーキテクチャの普及が加速する可能性があります。

量子化は依然として重要な手段です。waterloo_intern は、既存のアプローチ（NVIDIA の ModelOpt など）を上回る新しい量子化手法をプレビューしました。この手法は、より迅速に層ごとの精度配分を見つけ出し、より積極的な量子化と高いベンチマークスコアを実現するものです。これに続く形で、Unsloth が GGUF、NVFP4、FP8 を含む LLM の量子化とデプロイに関する AWS ガイドを公開しました。また、nrehiew_ 氏からは fp4（4 ビット浮動小数点）を用いた RL や推論に関する実践的なコメントも寄せられ、低ビット数のポストトレーニングが、品質の低下を抑えつつ安価な推論サービスを実現する可能性があると指摘されています。

GLM-5.2 をはじめ、ローカルやオープンソースのコーディングスタックの利用がさらに広がっています。実際、複数のユーザーが本番環境でのワークフローをオープンまたは準オープンな構成へ移行したと報告しています。

juanju cm は GLM-5.2 を用いたコーディングエージェントのワークフロー構築について詳しく解説しました。一方、TheZachMueller 氏は、Claude から GLM 5.2 NVFP4 と Kimi K2.7 Code NVFP4 を組み合わせたスタックへ、実際の業務パイプラインを移行したと報告しています。この構成は 8 台の B200 ノードで動作し、コストは数セントで済むものの、処理にかかる実時間（ウォークロック）は若干遅くなるものの、より詳細なレポートが得られるとのことです。

また、nutlope 氏も GLM-5.2 を基盤に再構築した「LlamaCoder v4」をリリースしました。

エージェントツールにおけるセキュリティ、プライバシー、データ管理

Grok Build のコードアップロードをめぐる論争：最も重要なセキュリティ関連のニュースは、IntCyberDigest と hrkrshnn 氏による指摘でした。彼らは xAI が提供する「Grok Build CLI」が、コーディングタスクに必要な範囲を超えて、プライベートなコードや機密情報を含むリポジトリ全体を Google Cloud のバケットへアップロードしていると主張しました。

批判の焦点は、アップロードのスコープの広さ、サーバー側での無言の対策、そしてデータ保持・削除に関する保証が不明確である点にありました。これにより、エージェントツールが実際にどのようなデータを転送しているのか、またなぜ「オプトアウト」のユーザー体験と実際の通信レベルの挙動が乖離するのかという議論が広がりました。

xAI の回答では ZDR（ゼロデータリテンション）とプライバシー制御を強調：SpaceXAI は、ゼロデータリテンション設定を利用するチームについては、トレース情報やコードデータは保持されず、API キーの使用も ZDR に準拠していること、また「/privacy」コマンドを実行することで保持機能を無効化し、以前に同期されたデータを削除できると回答しました。これは運用上の疑問には一定の答えを示しましたが、デフォルト動作、過去にアップロードされたデータ、そして開示の慣習に関するコミュニティの懸念を完全に解消したわけではありません。

信頼境界（トラスト・バウンダリー）をめぐる議論は、オープンとクローズドの対立軸として中心に位置し始めています。この一件をきっかけに、複数の投稿者が議論を広げました。

mchiang0610 氏と jmorgan 氏は、オープンモデルが単なるコスト削減のためではなく、人間と AI の学習ループに対するコントロール権や、組織内の知識資産を社内に保持できる点にこそ価値があると主張しました。一方、Arav Srinivas 氏は、ZDR（ゼロデイレスポンス）の可用性が、Perplexity が Grok 4.5 を Computer ハーネスへ迅速に統合した理由の一つだと指摘しています。

継続学習、マルチモーダルシステム、そして研究の方向性

継続学習（Continual Learning）は、もはや単なる課題ではなく、システム設計における第一級の課題として再浮上しています。ysu_nlp 氏は、すべての組織が独自の人間と AI の学習ループを所有する世界を実現するには、継続学習の問題解決が不可欠であり、現在の手法であるメモリ活用や RAG（検索拡張生成）、ドメイン特化の事後トレーニング、タスクベースの強化学習（RL）ではまだ不十分だと論じました。

このテーマは、skyfallai による新たな研究でも繰り返されています。同チームは「Morpheus」というプロジェクトを発表しました。これは世界がリセットされない現実世界の強化学習を可能にする、永続的な企業向けシミュレーションです。fchollet 氏はこれを評価し、固定されたエピソード型の RL に比べ、実際のデプロイ環境に即したベンチマークであると endorsing しています。

大規模言語モデル（LLM）における「睡眠と夢」：Behrouz Ali 氏ら共同研究者は、短期記憶を長期記憶へ定着させるための「睡眠フェーズ」と、再帰的な自己改善のための「夢フェーズ」が LLM に必要かもしれないと提案しました。彼らは「知識の種まき（Knowledge Seeding）」という手法を導入し、継続学習や推論タスクにおける効果を実証しています。この考え方は、現在の継続学習の手法に対する広範な不満とも合致しており、リッチ・サットン氏らによる新ベンチャー「Oak Lab」の方向性とも重なります。同ラボは、標準的な LLM パイプラインではなく、経験から学ぶ動物のような知能の実現を目指しています。

LLM エージェントに依存しない研究も多数発表されました。注目すべき成果として、Sakana AI がモジュール型システムにおける分散型の自己認識と修復を可能にする「スマート・セルラー・ブリックス（Smart Cellular Bricks）」を発表しました。ByteDance は、視覚的なデモンストレーションから直接推論やダイナミクス、計画学習を行うとされる「UniVR-34B」を紹介しています。Google DeepMind は過去の事象を推測するワークフロー向けの「Predicting the Past（過去予測）」スキルを発表しました。また Anthropic は、匿名化された 30 万件以上の会話データを分析し、Claude の表現する価値観がモデルや言語によってどう変動するかを調査した研究結果を公開しています。

エンゲージメント数の多い注目ツイート

OpenAI Codex/Sol の利用状況と修正：thsottiaux氏が GPT-5.6 における Sol の利用、コンテキストの扱い、「ジュース（リソース）」、そしてマルチエージェント環境での修正について言及。

Grok Build のプライバシーインシデント：IntCyberDigest が xAI クラウドバケットへのフルリポジトリアップロード問題を取り上げました。

OpenAI の対応態度とユーザーへの扱い：sama 氏より「最高のモデルを求めて来て、我々があなたを軽蔑して扱わないからこそ留まるのだ」というメッセージが寄せられました。

Prime Intellect の展開効率：willccbb氏が、6 H200 を用いて 40 ターン分の SWE RL（ソフトウェアエンジニアリング強化学習）データで、100B パラメータの推論モデルを 2 日未満でトレーニングする方法について語る

Anthropic の研究重視の姿勢：30 万回以上の会話データを分析し、モデルや言語によって価値観の表現がどう変わるかについて Anthropic が解説

Transformers と vLLM の相互運用性：Clement Delangue氏が、Transformers モデルをネイティブ速度で vLLM で実行する方法について語る

AI Reddit まとめ

/r/LocalLlama と /r/localLLM のまとめ

1. 廃棄 GPU を活用した推論ベンチマークと対策

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