AI における「オープン」が何を意味するかについての新しい基準が木曜日に設定されました。アブダビに本拠を置く AI 研究所である Institute of Foundation Models (IFM) は、最終的な重みからトレーニング データ、中間チェックポイント、トレーニング コード、詳細なログに至るまですべてを同梱する 6 つの言語モデルで構成される接続フリートである K2 Horizo​​n をリリースしました。このパッケージは、トレーニング データとコードとともにリリースされた完全なオープンソース モデルであるとロイターが説明しています。

ほとんどのオープンウェイトリリースは依然としてウェイトで止まり、部外者はモデルが実際にどのように構築されたかを推測することになります。 K2 Horizo​​n は逆のアプローチを採用しており、その登場は業界全体で オープンウェイト AI モデル を追跡しているすべての人にとって重要な瞬間です。

時計からエンタープライズまでの 6 つのモデル

フリートには 6 つのサイズがあります: 375B-A23B、36B-A4B、32B、7B、3.7B、および 0.9B パラメータ。 IFM の発表によると、これらのモデルは 6 つの無関係なリリースではなく、1 つの接続されたシステムとして設計されています。

最小のモデルは時計やメガネなどの制約の厳しい環境をターゲットにしており、3.7B モデルと 7B モデルは電話やその他のオンデバイス アプリケーション向けに位置付けられています。高密度 32B モデルと疎 36B-A4B モデルは、ローカル ワークステーションと効率的なサービスを目的としており、フラッグシップ 375B-A23B は、要求の厳しいエンタープライズ展開にフリートの最強の機能をもたらします。 6 つのモデルすべてに量子化サポートが付属しています。

これらのモデルは、コア アーキテクチャ、語彙、トレーニング方法、インターフェイス、評価インフラストラクチャ、導入ツールを共有しており、0.9B モデルはより小規模な語彙を使用しています。 IFM によれば、一貫性により、サイズ間を移動したり、フリート全体で作業を動的にルーティングしたり、機能がどのように拡張されるかを調査したりすることが容易になります。

「フルオープン」が実際にカバーする内容

ここが、K2 Horizon が業界標準から逸脱している点です。 IFM は、フリート内のすべてのモデルについて、トレーニング前から推論、エージェントによるトレーニング後のトレーニングまでのトレーニング ライフサイクルを開放していると述べています。

このリリースには、中間チェックポイント、トレーニング データまたは詳細なデータ構築レシピ、オープン アーキテクチャ ドキュメント、混合構成、トレーニング コード、構成、詳細なトレーニング ログ、評価結果、および最終的な重みが含まれます。モデルとコードは、商用利用が最も許容されるライセンスの 1 つである Apache 2.0 ライセンスに基づいてリリースされています。データセットは ODC-BY などの該当するライセンスに基づいてリリースされ、IFM は再配布が不可能な場合にデータがどのように構築され混合されたかを開示することを約束します。

IFM はまた、このリリースを最初のオープン モデル ファミリーとして構成し、エージェントのポストトレーニングを通じて完全な開発プロセスを公開します。実際には、これは研究者がトレーニング中に推論、ツールの使用、計画、およびエージェントの動作がどのように現れるかを研究し、その方法を再現し、新しいツールや領域に適応させることができることを意味します。これは、最終的な重みだけが公開されている場合には通常不可能な作業です。

パフォーマンスに関する主張

IFM によれば、このフリートの小型モデルは、それぞれの規模で新たな最先端の結果をもたらしたとのことです。報告によると、0.9B、3.7B、および 7B モデルは、数学、推論、一般的な能力、コーディング、およびエージェント タスク全体のサイズ クラスをリードしています。

発表の詳細: K2 Horizo​​n 0.9B は、競争数学ベンチマークである AIME 2026 で 48 を超えるスコアを獲得しましたが、これはこれほど小さなモデルとしては依然として厳しいものです。 3.7B および 7B モデルは、SWE ベンチと BrowseComp の強力な結果で強調されており、そのサイズでは珍しいソフトウェア エンジニアリングとマルチステップ ブラウジング機能を示しています。 36B-A4B モデルには、新しい Mixture-of-Value-Attention (MoVA) メカニズムが導入されており、IFM は、アクティブなパラメーター数が示唆するものを上回る機能を備えていると評価しています。 32B および 375B-A23B モデルは、それぞれのクラスのトップ モデルとして説明されています。

研究室が公表する他の評価と同様、これらの数値は自己申告であり、独立した検証には時間がかかります。しかし、この数字が維持できれば、エントリーレベルおよび中規模層のフリートは、開発者が消費者向けハードウェアで動作するモデルに期待するものを再構築する可能性があります。

アブダビがオープン AI に登場し続ける理由

このリリースは、オープン モデル開発におけるアラブ首長国連邦の拡大する足跡を強化するものです。 2025年にG42とともにK2 Think推論システムを立ち上げたMBZUAIなどの機関が支えているアブダビのAIエコシステムは、一貫してオープンパブリケーションを戦略的差別化要因として位置付けており、木曜日のリリースの報道でロイターが捉えたパターンである。

このタイミングは、オープン モデル市場の変化にも当てはまります。今週発表された Nvidia の Hugging Face を約 129 億ドルで買収する契約は、オープン モデルの配信プラットフォームを中心にどれだけ商業的価値が蓄積されているかを浮き彫りにしました。一方、ハイパースケーラーは中国の研究機関から無差別級モデルのライセンス供与に向けて列を作り、西側のAI企業は無差別級の時期尚早な制限に対して警告する書簡を発表した。

このような状況を背景に、トレーニング パイプライン全体を公開するフロンティアに隣接するフリートは、研究者、スタートアップ、政府に、米国の少数のプロバイダーが提供するクローズド API に依存する代替手段を提供します。

次に見るべきもの

3 つの質問で、K2 Horizon が見出し以上に重要かどうかが決まります。まず、ベンチマーク結果は、特に主張が最も顕著な小型モデルについて、独立した評価者によって再現できるでしょうか?第二に、一部のトレーニング データは再配布できず、代わりにレシピによって文書化されることを IFM が認めていることを考慮すると、実際のデータセット ライセンスはどの程度寛容なのでしょうか?第三に、企業は実際に 375B のスパース モデルを主要なクラウドの外部に展開するのでしょうか、それとも実際的な影響は電話やラップトップで実行される 7B 以下の層に集中するのでしょうか。

最も可能性の高い直接的な影響は、研究の透明性です。 K2 Horizo​​n は、チェックポイント、ログ、データ レシピを公開することで、最新の推論とエージェント対応のモデル ファミリがどのように構築されるかを示す完全な実例を現場に提供します。これは、コミュニティがこの規模で実現したことのないものです。

あらゆる主要な AI 開発の先を行く

モデルのリリースは毎月早くなってきています。大事になる前に、すべてのリリースとベンチマークを把握しておきましょう。

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