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新モデル AI Minute Newsroom 2026-08-27

開発者が数週間つついていた匿名モデルがMITライセンスで公開に——Z.aiは「プレビューはすべて中国製チップで動かした」と主張

開発者が数週間つついていた匿名モデルがMITライセンスで公開に——Z.aiは「プレビューはすべて中国製チップで動かした」と主張

Z.aiは8月26日にGLM-5.3-Flashを公開し、これがOx Alphaという名で匿名流通していたモデルだと認めた。総パラメータ3200億、トークンあたり有効180億のMoEモデルで、コンテキスト長は100万トークン、重みはMITライセンスでHugging Faceに置かれている。GLM-5系列で初めてネイティブにマルチモーダルであり、画像と動画は後付けではなく基盤モデル自体が扱う。アーキテクチャは局所依存に線形アテンション、長距離文脈にスパースアテンションを組み合わせ、フルコンテキストではIndexPoolという機構がインデクサのキーベクトルを圧縮して遅延とメモリの膨張を抑える。学習コーパスは約30兆トークンのマルチモーダルデータだという。同社の自己申告値では、DeepSWE v1.1で63.4(GLM-5.2は46.2)、AutomationBenchで48.8(同26.2)、Terminal-Bench 2.1で84.3となり、Claude Opus 4.8の85.0に肉薄する。価格は入力100万トークンあたり0.15ドル、キャッシュ0.03ドル、出力0.50ドルで、GLM-5.2のおよそ10分の1。9月9日まで50%のプロモーションがある。最も議論を呼ぶのはこの主張だ——Ox Alphaプレビューは全面的に国産アクセラレータ上で、自社製サービングエンジンを用いて提供され、数万基規模でエンドツーエンド約3倍の改善を得たという。ベンチマーク数値はすべて自己申告であり、独立した再現は行われていない。

なぜ重要かここでは別々の二つのことが起きており、分けて考える価値がある。一つ目は価格の出来事だ。コーディングとエージェントのベンチマークで閉じたフロンティアモデルと1〜2ポイント差に迫る3200億パラメータのモデルが、現存する最も寛容なライセンスであるMITで公開された——誰の許可も要らずに商用製品へ載せられるということだ——しかも前世代のおよそ10分の1の価格で。これは「借りるもの」と「自分で動かせるもの」の差を潰す。しかも企業が実際に金を払う領域でそれが起きている。二つ目はハードウェアの主張で、こちらはベンチマーク以上に懐疑を要する。輸出規制は先端計算資源がボトルネックだという前提の上に立つ。ある研究所がフロンティア級に近いモデルを、完全に国産シリコンだけで世界中のテスターに提供できるなら、その前提は狭まる——ただし狭まるのは推論の側だけだ。推論は学習よりはるかに要求が低く、どのチップをどれほどの効率で使ったかは不明で、唯一の出所はこの物語から利益を得る当の企業である。記録はしても、賭けるべきではない。
#コーディング

✓ 検証済み · 5ソース

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