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Qwenモデルファミリーは、Qwen3モデルの量子化バージョン（14B、32B、235Bパラメータ）をリリースしました。特にQwen3-235Bはコーディング能力に優れていると評価されています。

MicrosoftはOpenAIのo3-miniから蒸留された14Bパラメータモデル「Phi-4-reasoning」を発表しました。教師ありファインチューニングと強化学習を重視し、一部のベンチマークでより大規模なモデルを上回る性能を示しています。

Cohereの生成モデル「Command A」が、SQLのBird Benchリーダーボードで最高スコアを獲得しました。これは、大規模なスキャフォールディングに依存するシステムを上回る結果です。

Googleは動画生成の temporal consistency を評価する新しい評価指標「TRAJAN」を導入し、GeminiのOpenAI互換性レイヤーを更新しました。

Inception Labsは、オートレグレッシブモデルよりも5倍高速な拡散LLM APIをリリースしました。出力トークン生成の並列化が主要な利点とされています。

MicrosoftがPhi-reasoning 4（14B）をリリース。データ透明性とトークン効率に課題があるものの、Qwenをわずかに下回る性能。

AnthropicがClaudeにリモートMCPサーバーサポートと45分のリサーチモードを導入。

AlibabaがQwen3-235Bおよびその他のQwen3派生モデルを発表。Together AI APIで利用可能で、手頃な価格のコーディングと推論機能が特徴。

DeepSeekがDeepSeek-Prover V2を発表。最先端の数学問題解決能力を持ち、671Bパラメータにスケールアップ。

Meta AIのLlamaモデルが12億ダウンロードを達成。Llama Guard 4とPrompt Guard 2を新たにリリースし、入力/出力フィルタリングとジェイルブレイク防止を強化。

OpenAIは、物議を醸したChatGPTのアップデート後、ユーザーからの短期的なフィードバックに注力しすぎたことを認め、公式に撤回しました。これは、モデルのチューニングが予期せぬ動作を引き起こすリスクを示しています。

Cohereの研究者たちは、LMArenaがOpenAI、DeepMind、X.ai、Meta AI Fairなどの大手企業に有利な不公平な慣行を行っていると批判する論文を発表しました。これにより、LMArenaのリーダーボードの公平性に対する懸念が高まっています。

AlibabaがQwen3ファミリーをリリースしました。最大235B MoEのモデルを含み、119言語をサポートし、36兆トークンで学習されています。vLLMやllama.cppなどのツールに統合され、高い性能と多言語対応が注目されています。

Metaは、オープンソースAIのイノベーションを促進するため、第2回Llama Impact Grantsの受賞者を発表しました。これにより、オープンソースAIコミュニティの発展が期待されます。

AI Twitterでは、リーダーボードの過学習とモデルベンチマークの公平性に関する懸念が議論されています。特に、LMArenaのリーダーボードの限界が指摘され、より信頼性の高い評価方法が求められています。

MetaはLlamaConでAI開発者プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、CerebrasとGroqのハードウェアを活用したファインチューニングと高速推論を提供しますが、現在はウェイティングリスト制です。

AlibabaはQwen3シリーズのLLMをリリースしました。これには2つのMoEモデルと6つの高密度モデル（0.6Bから235Bパラメータ）が含まれます。フラッグシップモデルのQwen3-235B-A22Bは、競合するベンチマーク結果を達成し、119の言語と方言をサポートしています。

Qwen3モデルは、コーディングとエージェント機能に最適化されており、Apache 2.0ライセンスで提供されます。vLLM、Ollama、llama.cppなどのツールを使用したローカルでの利用も広くサポートされています。

コミュニティのフィードバックでは、Qwen3の拡張可能なパフォーマンスと、OpenAIのo3-miniなどのモデルに対する優位性が強調されています。

Google DeepMindはGemini 2.5 Proのデモを公開し、強化学習アルゴリズムのコーディング、ライブでのトレーニング可視化、エラーデバッグの能力を示しました。