大規模言語モデル（LLM）の記事

「大規模言語モデル（LLM）」に関連するAIニュースと解説を、出典付きで103本まとめています。

大規模言語モデル（LLM） の記事：103件

モデル09.24読了13分

Claude Opus 5.5は本当に最強か──第三者ベンチマーク2社で総合1位、研究課題で初の人間基準超え。ただしフォールバック込みの数字と、筆者が見た「暴れ馬」の癖

出典 ─ Anthropic公式発表「Claude O

プロダクト09.23読了14分

Qwen Intelligenceとは──Alibabaが「AIスマホを作るメーカー向け」に出したエージェント3点セット。スマホ操作は1,000回38元、画像は1枚0.08元から。重みは非公開、リンク先で見えた数字のズレ

出典 ─ Qwen公式X（@Alibaba_Qwen）

モデル09.23読了17分

覆面AI「Space Bunny」、トークナイザはMiniMax M3と17対17で一致──なのに天安門を答え、「OpenAI製」と名乗る

出典 ─ OpenCode公式X「Space Bunn

モデル09.22読了12分

Qwen4とは──9月22日の雲栖大会で「Qwen4 Series Coming Soon」として Qwen4-Max／Flash & Plus／27B の3枠が出た。公式プレスリリースは「訓練中」「4.5・5は5〜10兆パラメータ」まで。「人間ゼロ介入で33回の自己改善」の主張と、Artificial Analysisで実測した現行Maxの位置（45・首位53）

出典 ─ Alibaba Unveils Roadma

モデル09.21読了22分

XiaomiがMiMo-V2.6を公開──1.02兆パラメータのオープンウェイト、公式掲載のArtificial Analysis指数46、価格はV2.5据え置き

出典 ─ Xiaomi MiMo 公式ブログ: Int

業界09.18読了23分

2026年8月のAIニュース46本まとめ──中国勢の激安高性能モデルが月末に集中、米2社は主力モデルなし、OpenAIがCursorを切った月【月刊AIニュース】

出典 ─ Z.ai: GLM-5.3-Flash（20

モデル09.18読了20分

Alibaba、Qwen3.8-Omni-Flashを発表──音声1時間の入力が1セント未満、会議の文字起こしはDER 88.1→3.4、Gemini 3.8 Flashに音声で上・動画推論で下、重みは非公開

出典 ─ Qwen公式ブログ「Qwen3.8-Omni

モデル09.18読了19分

Gemini 3.8 Liveと3.8 Live Extended Thinking公開──話しながら裏で考えて道具を動かす音声モデル、Artificial Analysisの音声対話指数で首位、音声は1分あたり入力$0.005・出力$0.018

出典 ─ Google公式ブログ（2026-09-15）

研究09.17読了19分

370年間誰も解けなかった暗号をFable 5.1が44分で解いた──「解けていない」という反証が出たので、1834年版の本で自分たちも検算した

出典 ─ Vals AI ブログ（Geby Jaff・2026-08-31）検実機検証

研究09.17読了18分

OpenAI、「自動研究インターンに到達」と宣言──研究者1人にエージェント3.1労働日、中央値の研究者が1日600ドル、成功の過半数には人の介入。社内実測の全数字と、同じ日に主席科学者が書いた「減速」

出典 ─ Research acceleration:

業界09.17読了20分

今週のAIニュース（2026年9月第1週）──Fable 5.1・GPT-6 Astra・Gemini 3.8 Flash・Muse Spark 1.3、フロンティア4社が同じ週に新モデルを出した7本

出典 ─ Anthropic: Introducing

業界09.17読了25分

今週のAIニュース（2026年9月第2週）──OpenAI「研究インターン到達」とナビエ・ストークス「解決」、数学者25人の反発、アモディ「減速」にマスク・アルトマンが同意、Proは新規停止

出典 ─ a view from inside OpenAI（2026-09-06）

モデル09.16読了20分

ChatGPTともClaudeとも作りが違う新モデル「Jev」──文章を書かず判定だけを返すTypeSafe AIの発表を、公式ブログと評価サイトの数字で読む

出典 ─ TypeSafe AI Blog（2026-09-15）

モデル09.16読了18分

覆面AI「Union Alpha」に画像を1枚添えて聞いたら「GLM、Z.ai製」と名乗った──トークナイザは18対18で一致、文章だけだと匿名を貫く

出典 ─ OpenCode公式X「Union Alph

モデル09.11読了14分

Sakana AI、Fugu Ultra v2とFugu Maxを同時公開──Fable 5.1もGPT-6 Astraもプールに入れず8本中5本で首位、Maxは出力$6

出典 ─ Sakana AI - Introducin

モデル09.10読了15分

DeepSeek-V4.1-Flash公開──出力100万トークン0.6ドル、KVキャッシュは1トークン890バイト

出典 ─ DeepSeek公式 Change Log（

研究09.07読了18分

1タスク0.07円でARC-AGI-1を解く150Mモデル──BDH-CQは「言葉にしない推論」で費用対精度の記録を更新した

出典 ─ BDH-CQ: In-Context Lea

研究09.07読了12分

DSPy 3.3.0の実験機能「Flex」「ReActV2」──プロンプトでなくプログラムの構造そのものをGEPAに最適化させる

出典 ─ DSPy 3.3.0 Release Not

検証09.07読了16分

止まらないAIエージェント「Headlong」──LaudeとMITが1万行未満のBashで作った

出典 ─ Headlong: a microharness for persistent agents

モデル09.07読了11分

RedNoteのdots3-noteをllama.cppがサポート──280Bのマルチモーダル、動くのは16B、Apache 2.0

出典 ─ ggml-org/llama.cpp v0.

検証09.07読了11分

MCP Inspectorのv2が標準に──Web・CLI・TUIの3クライアントを1パッケージに統合、Node 22.19以上が必須に

出典 ─ modelcontextprotocol/i

研究09.07読了14分

ARC-AGI-3のBest@1を30%から95.5%に押し上げたPrime Agent──「コンテキストを変数として扱う」RLMという考え方

出典 ─ PrimeIntellect-ai/prim

研究09.07読了16分

NCCLに頼らないallreduce──SGLangがBlackwell世代のFlashInfer MNNVLワークスペースを使い回す最適化

出典 ─ sgl-project/sglang v0.

研究09.07読了15分

SGLangが「allgather＋scatter」を1回のall-to-allに統合──DeepSeek-V4-Proのデコード時間が320μsから169μsに

出典 ─ sgl-project/sglang v0.