Kimi K3.1 Proの重み公開、商用利用も条件付きで可能に
Moonshot AIは11月5日、中国時間で、AIモデル「Kimi K3.1 Pro」の重みをHugging Faceで公開しました。重みはモデルが学習した値で、今回は独自ライセンス「Kimi K3.1-Pro License」のもとで提供されます。
#大規模言語モデル
PFN、53言語対応の翻訳LLM「PLaMo 3 Translate」をオープンウェイトで公開
Preferred Networks（PFN）は、翻訳特化型の大規模言語モデル「PLaMo 3 Translate」をオープンウェイトで公開しました。最小の0.8Bモデルはスマートフォンなどでも動作し、ネット接続なしで53言語間を翻訳できます。 端末や社内サーバーで処理を完結できるため、翻訳に使う文章を外部サーバーへ送らずに運用できる点が特徴です。
DiffuSpace、拡散言語モデル「Clover-35B-A3B-Preview」を公開
DiffuSpaceは10月28日（中国時間）、拡散言語モデル「Clover-35B-A3B-Preview」をオープンウェイトで公開しました。総パラメータ数は350億、1トークンあたりのアクティブパラメータ数は約30億で、コーディングやツール利用を伴うエージェント型タスクを主な用途としています。
Liquid AI、小型モデル群「LFM3」を公開 1.7Bモデルは最大256Kトークンに対応
Liquid AIは10月27日、新世代のAIモデル群「LFM3」を公開しました。テキスト、画像、音声、複数の入力を扱うオムニ、意思決定向けのモデルをそろえています。
MiniMax M3.1 Flashを発表、オープンウェイトは10月23日公開予定
MiniMaxは、コーディングやAIエージェント向けの言語モデル「MiniMax M3.1 Flash」を発表しました。先行版が「Space Bunny」として公開評価の場で使われていたことも明かし、モデルの重みを10月23日に公開する予定です。MiniMaxはAPI料金やベンチマーク結果も公表しました。
DeepSeekがV4.1-Flash-1017を公開、Search・Fetch APIは1,000回0.75ドル（約120円）
DeepSeekは2026年10月17日、軽量なマルチモーダルMoEモデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開し、Search APIとFetch APIもすべてのユーザーに開放しました。更新版は複数のベンチマークで前版を上回り、APIは検索結果の取得とWebページの本文取得をそれぞれ1,000回あたり0.75ドル（約120円）で利用できます。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017を無償公開、DeepSWE v1.1で77.0を記録
DeepSeekは10月17日、生成AIモデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を発表し、同日、MITライセンスで重みを公開しました。コード修正ベンチマーク「DeepSWE v1.1」では77.0を記録し、DeepSeekが公表した比較表でClaude Opus 5の74.0を上回りました。
Torvalds氏、LLMを使ったLinuxカーネル修正案を公開 合成ベンチマークで23倍
Linus Torvalds氏が、大規模なファイルキャッシュ競合を抑えるLinuxカーネルの修正案を、初めて大規模言語モデル（LLM）の支援を受けて作成し、開発ブランチに投稿しました。専用の合成ベンチマークでは23倍の性能向上が出た一方、Torvalds氏は実際の負荷では同じ結果にならないとしています。
Intel、Arc GPU向けLLM-Scaler-vLLM PV 1.5を公開
Intelは、Arc Graphics向けのコンテナ型ソフトウェア構成「LLM-Scaler-vLLM PV 1.5」を公開しました。vLLMの基準版を0.14から0.26へ、PyTorchを2.10から2.12へ更新し、対応モデルや量子化機能を拡充するとともに、推論性能を改善しています。
3値化LLM「Ternary Bonsai 2」に2B・4B・9Bモデル
PrismMLは、言語モデル「Ternary Bonsai 2」シリーズに、パラメータ数が20億、40億、90億の3モデルを追加しました。モデルの重みを「-1、0、+1」の3値で表すことで、元になったQwen3.5の各モデルより容量を9分の1以下に抑えています。
Meta、8160億パラメーターの「Muse Spark Open」を公開 M5 Ultra搭載Mac Studio 2台で動作
Metaは10月15日、重みを公開する大規模モデル「Muse Spark Open」を発表しました。総パラメーター数は8160億、推論時に使うアクティブパラメーターは420億で、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えます。
Liquid AI、2Bパラメータを稼働させる24Bモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開
Liquid AIは、推論時に1トークンあたり2Bのパラメータが稼働する大規模言語モデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開しました。ツールを使うエージェント向けに設計され、同社の評価では複数のエージェント関連ベンチマークで競合モデルと同等以上のスコアを記録しています。モデルはオープンウェイトで、端末上で実行できます。