MIT、AIが追加学習なしで他モデルの重みを直接書き換える研究を発表
MITの研究チームは、OpenAIのGPT-6 Astraが追加学習を経ずに他の小規模AIの重みを直接読み書きして性能を改善できることを示した。Qwenの重みのわずか0.016%を修正して推論ループを取り除き、数学スコアを7.9%から48.1%へと大幅改善させた。AIが自らの構造を直接改変する新たな可能性を示唆している。
MITの研究チームは、OpenAIのGPT-6 Astraが追加学習を経ずに他の小規模AIの重みを直接読み書きして性能を改善できることを示した。Qwenの重みのわずか0.016%を修正して推論ループを取り除き、数学スコアを7.9%から48.1%へと大幅改善させた。AIが自らの構造を直接改変する新たな可能性を示唆している。
アリババはリアルタイム同時通訳モデル「Qwen3.8-LiveTranslate」を発表した。60言語に対応し、平均遅延を2.3秒に短縮。話者分離や原声クローン機能を備え、発言者本人の声色で訳出できる。現在はAPIとWebデモで提供されている。
Hugging Faceのレポートによると、アリババのQwenシリーズは過去半年の世界ダウンロード数が30億回を突破し、MetaやGoogleを抜いてオープンモデル首位となった。2026年のGoogleは4億1800万回、Metaは2億2700万回だった。Qwenは460以上のモデルを公開し、派生モデルは30万件を超えている。
研究チームが、画像生成DiTモデル向けの学習不要手法「SEGA」を発表した。ノイズ除去の各ステップで周波数エネルギーに応じてRoPE位置埋め込みを動的に調整し、構図の崩れと微細なディテールのぼやけを同時に防ぐ。追加学習なしで4096×4096などの超高解像度画像を安定して生成できる。
アリババのQwenチームは画像生成モデル「Qwen-Image-2.0-Pro」を公開した。画質や多言語テキスト描画、指示追従性が向上し、評価プラットフォームArenaの文生図部門で世界第9位にランクインした。現在はModelScopeで試用できるほかAPIも提供されている。
アリババの主力AI「Qwen」の技術リーダーである林俊旸氏が、プロジェクトからの辞任をXで発表した。端端末向けを含むQwen 3.5小型モデルシリーズを公開した直後の出来事となる。辞任理由は明かされていないが、チーム関係者からは本人の意志による退任ではないことを示唆する声も出ている。
アリババのQwenチームはQwen3.5シリーズ初となるオープンウェイトモデル「Qwen3.5-397B-A17B」を公開した。スパースMoEとハイブリッド線形アテンションを採用し、総パラメータ397Bながら稼働時は17Bに抑え、Qwen3-Max比で最大19倍のスループットを達成。Apache 2.0ライセンスで商用利用も可能。
元OpenAIのCTOミラ・ムラティ氏らが率いるThinking Machines Labが初の製品「Tinker」を発表した。数行のコードでLlamaやQwenなどのオープンソースモデルを強化学習や教師あり学習で自動微調整し、ローカルに書き出せる。複雑なGPU管理を省くAPIで、現在アクセス申請を受付中。
Qwenは20B基盤の画像編集モデル「Qwen-Image-Edit」を公開した。フォントスタイルを維持したまま画像内の中英テキストを直接修正できるほか、物体の180度視点回転や局所的な要素編集に対応する。現在Qwen Chatの「Image Editing」機能から試すことができる。
報道によると、中国の全国大学統一入試(高考)でのカンニング防止のため、ByteDance の豆包や Alibaba の通義千問、Kimi、DeepSeek などの主要 AI アプリが試験時間中の写真認識や問題解答機能を一時停止した。試験の公平性を担保するための臨時措置となる。
BMWとアリババは中国での戦略的提携を拡大し、2026年から中国で現地生産される次世代EV「ノイエ・クラッセ」にアリババのLLM「通義千問(Qwen)」を導入すると発表した。車載アシスタントにAIエージェントを組み込み、複雑な複数指示や移動プランの提案に対応する。
中国のAIスタートアップManusは、アリババのQwen(通義千問)チームとの戦略提携を発表した。Qwenのオープンソースモデルを基盤にエージェント機能と計算基盤を統合する。先週の公開後にトラフィック急増でサーバー障害が続いた同社にとって、インフラ強化と展開拡大を狙う動きとなる。
先週プレビュー公開された中国発の自律型AIエージェント「Manus」が大きな注目を集め、招待コードが高額転売される事態となっている。GAIAベンチマークでOpenAI超えを謳い、ClaudeやQwenを組み合わせて動作するが、実利用では予約や発注タスクで無限ループやエラーが多発している。
Qwenは320億パラメータの新推論モデル「QwQ-32B」を公開した。強化学習のスケーリングにより数学とコーディング性能を大幅に向上させ、中規模モデルでありながら巨大なMoEモデルに対抗できる実力を示した。
QwenチームはQwen2.5-Maxを基盤とする推論モデル「QwQ-Max-Preview」を公開した。数学やコード生成、エージェントタスクに特化しており、今後はApache 2.0でのオープンソース化や、ローカル実行可能な32B版、専用アプリの展開も予定している。
QwenチームはQwen2.5-Coderシリーズをオープンソースで公開した。0.5Bから32Bまでの6つのサイズを揃え、最上位の32B-Instructは主要ベンチマークでGPT-4oに匹敵する性能を発揮する。ほとんどのサイズがApache 2.0ライセンスで商用利用も可能。