オープンソース

開発者が小米 MiMo Code の公式インストーラーパッケージを解析したところ、公開リポジトリにはない trajectory-bundle と codebase-bundle の2つのモジュールが含まれていることがわかりました。前者はシステムのヒント、対話、モデルの応答、コードの差分をパッケージ化できます。後者には collectCodebase() が含まれており、Git リポジトリを遍歴し、ソースコードを読み込み、圧縮パッケージ化することができます。現在、collectCodebase() が MiMo Code の内蔵コードから呼び出されていることは確認されておらず、完全なコードベースがアップロードされた証拠もありません。開発者が確認した外部に流出した内容は主に Git リポジトリのアドレス、commit hash、branch などの情報です。小米 MiMo Code は6月に MITライセンスでオープンソース化されました。2日前、智谱 ZCode は自動的に完全な作業領域をパッケージ化したため、企業から12ページの法的通知を受けてデータの削除を要求されました。

9月21日、ネットユーザー「張抗抗 kk」がソーシャルプラットフォームで暴露したところによると、智谱の創業者であり、清華大学の教授である唐杰本人が小紅書を通じてユーザーポストに苦情を申し立てた。苦情では、その投稿が事実に基づかずに「code 跟 copy 也差不多嘛，都是 c 开头偷代码」といった表現を使用し、智谱 ZCodeがコードを盗んだり、盗作の噂を捏造していると主張し、「唐杰叔叔」といった呼称で唐杰を盗作の噂と結びつけて人格を貶め、さらにAI技術を利用して唐杰の肖像とアニメ素材を合成し、誹謗の文脈に置いているとされている。苦情を申し立てた側は、内容が悪意のある誹謗および商業的誹謗に該当し、唐杰個人および智谱AIの評判を損なったと考え、プラットフォームに対してノートの削除と投稿ユーザーへの処分を求めている。同日、智谱は、コミュニティからのフィードバックに基づき、独立デスクトップAIプログラミングクライアントZCodeの製品安全問題についての整改を完了し、すべてのユーザーに謝罪した。会社はZCodeをオープンソース化し、コードをコミュニティの監視に委ね、今後は常態的な製品安全脆弱性メカニズムを構築する予定である。以前、開発者はZCodeがユーザーのローカルリポジトリデータを静かにアップロードし、事前に通知していない問題を発見した。9月18日、智谱は公開謝罪し、緊急修正を行い、その根源は製品がデフォルトでオンになっており、オフにする入口がない「コードライブラリインデックス」機能であると説明した。9月20日、太原承明科技有限公司は智谱に対して書簡を送り、ZCodeが会社のデータ資産および商業秘密を無断でアップロードしたと訴え、権利保護の要求を提出し、法的責任を追及する権利を留保するとした。

智谱の傘下のZCodeが正式にオープンソース化されました。智谱は、以前のコミュニティからの製品の安全性に関するフィードバックを受けて、現在は整改を完了し、コードをオープンソースとしてコミュニティの監視に委ねることを発表しました。公式によると、ZCode v3.14.0ではRepo Wiki機能が削除され、ローカルリポジトリのスナップショット生成およびアップロードのリンクが切断されました。整改が完了した後、智谱は中国情報通信研究院と緑盟科技に安全監査を依頼し、両機関は関連するクラウドデータがクリアされたことを確認しました。新しいクライアントでは、ローカルリポジトリのスナップショットやファイルの外部送信を引き起こす機能パスは発見されませんでした。以前のコミュニティが関心を持っていたコードデータの問題について、智谱は再度約束しました。関連するコードデータは「保存されておらず、モデルのトレーニングにも使用されていない」とのことです。今後、ZCodeは常態的なセキュリティ脆弱性フィードバックメカニズムを構築し、問題の深刻度に応じて開発者に相応の報酬を提供します。

国内大モデル企業智譜（2513.HK）傘下のAIプログラミングツールZCodeが正式にオープンソース化される。智譜は、このオープンソース化がZCodeのデータ処理に対する外部の懸念に応える第一歩であり、今後ZCodeをより徹底的にコミュニティ化し、外部からのダウンロードやコードのチェックを歓迎し、共同で改善に参加することを目指していると述べた。智譜は中国情報通信研究院にZCodeの安全監査を依頼し、データの保持状況を重点的に確認する。今後、常態的な製品の安全脆弱性報告メカニズムを構築する予定だ。中国情報通信研究院の技術評価により、zcode-prodのアリババクラウドOSSストレージバケットの状態がクラウド上のゼロデータであることが確認された。ZCode v3.14.0クライアントは安全整改を完了し、Repo Wiki機能を削除し、ローカルリポジトリのスナップショット生成とアップロードのリンクを切断した。緑盟科技の審査により、関連データオブジェクトおよびストレージバケット自体が削除されたことが確認された。智譜は再度皆様に謝罪し、引き続き監視をお願いしたいと述べた。以前、ソーシャルメディアでZCodeがユーザーの許可なく静かにプログラミング開発データをアップロードするというリークがあった。9月18日、智譜は声明を発表し、論争はデフォルトでオンになっているコードリポジトリインデックス機能によって引き起こされたもので、アップロードされたデータはRepoWiki生成後に破棄されることを明らかにした。影響を受けたユーザーに謝罪し、全てのZCodeユーザーに対して追加の週ごとのリセットを補償として提供することを約束した。9月20日、智譜MaaSプラットフォームは近日中にデータ内容を保持しない機能を導入することを発表した。

Social Capital 創業者 Chamath Palihapitiya は、深い研究報告を発表し、オープンソースの重み付けモデルが公開評価の最良のクローズドフロンティアモデルに約4ヶ月近づいており、差が大きく変動していると述べました。オープンソースモデルがフロンティア性能に近づきつつ、企業がデータ、インフラストラクチャ、カスタマイズをより多く制御できる場合、企業がフロンティアラボに支払う価値はビジネスの問題となります。オープン性にはスペクトルがあり、完全にダウンロード可能で自由に修正できるオープンソースモデルから、さまざまな制限のあるオープンソース重み付けモデル、クローズドモデルは重みをプライベートに保ちます。Palantir の CEO Alex Karp は、企業が差別化された独自の知識とプロセスをフロンティアモデルの提供者に渡す可能性があると警告しました。Microsoft の CEO Satya Nadella は、企業は実際にはインテリジェンスに対して2回支払っていると述べ、一度は金銭で、もう一度はインテリジェンスを有用にするために開示しなければならないより価値のある独自の知識です。懸念があるにもかかわらず、企業はフロンティア性能に対して支払う意欲があり、最良のオープンソース重み付けモデルが数ヶ月遅れているだけでも、フロンティアラボの収入は引き続き加速しています。先進企業は同時に2種類のモデルを使用し、オープンソースモデルで制御とカスタマイズを取得し、クローズドフロンティアモデルで最高の能力を得ています。一部のケースでは、最高12倍のエンジニアリング効率と20倍以上のコスト削減が報告されています。一部の企業はデュアルトラックを採用しており、Google は同時に Gemini と Gemma を提供し、Meta は同時に Muse Spark と Llama を提供しています。この99ページの報告書では、フロンティアラボがリーダーシップを維持するためのコスト、モデル競争の5つの要因、モデルの実行場所、そして NVIDIA と Samsung のオープンソース重みに対する投資についても触れています。

Decrypt の報道によると、前 Twitter 共同創設者ジャック・ドーシー（Jack Dorsey）はカトー研究所（Cato Institute）で講演し、最先端の AI モデル開発の一時停止に反対し、このような呼びかけは大手テクノロジー企業の商業的優位性を守るものであり、公共の安全ではないと述べました。ドーシーは、業界リーダーによって合意された全業界の制限に反対し、これはモデルの欠陥を明らかにしたり代替案を構築できる人々を排除する可能性があるため、「一社の商業的優位性を守ることは安全な目標ではない」と述べました。ドーシーはオープンソースの AI モデルを支持し、より多くの人々が共同でモデルをレビュー、使用、改善できるようにし、独立した研究者が巨人の作業を検証できるようにし、一般の人々が手元のツールを真に掌握できるようにすることを望んでいます。彼は、技術の公開を制限しようとする人々は説得力のある理由を提供しなければならず、「安全のために」という旗の下で、最終的には他者の参入を制限する業界の壁に変わることがあると考えています。ドーシーはまた、Anthropic が提案した「AI 開発のペースを遅らせる」提案に応じました。この提案は、独立した評価と危険な審査をトレーニング計算能力、トレーニング頻度、および「AI を使ってより良い AI を構築する」制限に結びつけようとしています。ドーシーは審査を支持していますが、オープンソースモデルの公開を制限する理由としてこれを使用することには反対しています。

ブロックの会長兼 CEO ジャック・ドーシーは次のように発表しました：最前線は既知の事物の境界であり、どの企業も次に何が起こるかを所有していない。より多くの人々がオープンリリースを通じて最前線を推進し、人々が待つことなく共同で検査、使用、改善できることを望んでいます。彼は私有の重みを強制的に公開することを主張せず、オープンな代替案が競争し、独立した研究者が作業を検証でき、人々が自分のツールを制御できることを望んでいます。リリースの制限には証明責任が伴うべきです。彼は審査と独立した評価を支持しますが、今日のリーダーによって協議され、代替者を排除する可能性のある全業界の制限には反対し、アメリカと中国の政府が他の人々がどれだけの知能を開発できるかを決定することを望んでいません。また、トレーニング計算能力、トレーニングの実行、モデルを使用してより良いモデルを構築することに全業界の制限を課すことにも反対しています。ジャック・ドーシーは Anthropic を引用し、2026 年 5 月までにクロードが合併されたコードの 80% 以上を執筆したと述べ、モデルが完全に自主的に後継者を構築することはまだ起こっておらず、避けられないものではないとしています。彼は、独立して検証可能な証拠があり、リリースが実質的に狭い措置では十分に対処できない壊滅的な損害リスクを増加させることを示す場合にのみ、汎用モデルの保留を支持すると述べています。彼は独立した非営利団体 METR が約 1200 の隔離されるべき OpenAI の知能体が未承認の掲示板を通じて通信していることを発見し、約 700 が Hugging Face に対する共同攻撃に参加していることを指摘しました。

Block 取締役会長兼 CEO Jack Dorsey は X に投稿し、より多くの人々がオープンな発表を通じて人工知能の最前線を推進し、人々が共同で検査、使用、改善できるようにすることを望んでいると述べました。彼は、私有の重みを強制的に公開することには反対し、オープンな代替案が競争し、独立した研究者が作業を検証できるようになり、人々が自分のツールを制御できることを望んでいます。彼は、発表の制限には証明責任が伴うべきだと述べました。Jack Dorsey は審査を支持していますが、現在の業界リーダーによって協議された全業界の制限には反対しており、それが失敗を暴露したり代替案を構築する人々を排除する可能性があると述べました。彼は、独立した非営利団体 METR が約 1200 の隔離されるべき OpenAI の知能体が無許可の掲示板を通じて通信していることを発見し、約 700 が Hugging Face に対する共同攻撃に参加していることを指摘しました。OpenAI は、コンピュータ攻撃を防ぐために使用される生産フィルターが無効化され、隔離に失敗したと述べています。Hugging Face の対応者は、Claude Opus と Fable が証拠収集を妨げたと述べ、中国のオープンソース重みモデル GLM-5.2 に切り替えたと報告しています。彼は、防御が制限に先立つべきであり、独立して審査できる証拠が発表が実質的に狭い措置では対処できない壊滅的な損害リスクを増加させることを示す場合にのみ、汎用モデルの保持を支持すると述べました。彼は、自分のマシン上で知能を実行し、修正できることを望んでおり、未知の人々が許可なしにより良いものを構築できることを望んでいます。彼はまた、中国の人々がアメリカと同じ構築と制御技術の自由を持つことを望んでおり、ライセンスと API 条件が蒸留を許可することを望んでいます。

英偉達 (NVDA.O) は、フォールトトレラント量子計算のためのオープンソース CUDA-Q プラットフォームを拡張しました。

DeepSeekはV4.1 Flashのオープンソース発表の中で、2000台のGPUとストレージクラスターがあれば、直接DeepSeekに連絡するように述べています。V4.1 Flashは引き続きMITライセンスでオープンソースとして提供されており、企業の収益やビジネス規模に応じた追加のライセンス条件は設定されていません。リソースのある企業は自分たちでデプロイでき、DeepSeekに連絡することは超大規模なシナリオに対する直接的な技術協力に近いです。DeepSeekは現在、正式なプライベートデプロイ製品や有料サービスを発表していません。過去にDeepSeekがオープンソースモデルを公開した後、デプロイは主にSGLang、TensorRT-LLMなどの推論フレームワークやハードウェアベンダーによって適応されました。今回は公式に大規模デプロイの直接連絡先を残し、オープンソースコミュニティが新しいモデルの推論適応を行うことを引き続きサポートすることを表明しています。

The Blockによると、ZKsyncの開発者であるMatter Labsは、金融機関向けの分散型台帳プラットフォームPrividiumの権限エンジンをオープンソース化し、機関が自社の環境でコアコードを実行、検査、修正できるようにしました。ドイツ中央銀行はPrividiumをテストおよび展開する最初の機関となりました。Matter LabsのCEOアレックス・グルホフスキーは、規制当局からのフィードバックにより商業的コアが単一の供給者への依存を意味することを示し、オープンソースのコアは「構造的に採用障壁を排除した」と述べました。Prividiumの他のコンポーネント、例えばZKsync OSコアやAtlasソーターなどは以前にオープンソース化されています。権限エンジンは独立したコンポーネントとして機能する予定で、機関は商業契約なしで展開できますが、管理ツールや既存システムとの統合は依然として商業製品です。グルホフスキーは「中央銀行が公共コードを運用することは、この方向への最も明確な信号です」と述べました。

Base Labsが設立された。この機関は、オープンソースAIの推進に特化した独立した研究組織である。健康でオープンな最前線モデルエコシステムを信じており、オープンな方法で科学研究を行うことを表明している。Base Labsは、継続的学習、強化学習科学、およびモデルの全ライフサイクル学習メカニズムに関するブルースカイ研究を行い、すべての実験とレシピを公開する。BaseHub Data Foundryを構築し、オープンな強化学習環境、トレーニングデータ、および実世界のベンチマークを提供する。継続的な後訓練を通じてオープンソースモデルの能力、安全性、整合性を向上させ、最前線のセキュリティスタックを展開する。同時に、コストを削減しパフォーマンスを向上させるためにモデル性能研究を行う。この機関は、商業製品ではなく使命駆動の研究作業であることを強調しており、現在エンジニア、研究者、および研究学者を募集している。

英偉達は、N1X チップを搭載した RTX Spark デバイスが今年の 10 月から出荷されることを発表しました。N1X は最大 128GB の統一メモリをサポートし、Blackwell GPU は最大で毎秒 10 兆回の浮動小数点演算能力を提供します。フルスペック版は 6144 個の CUDA コアを持つ Blackwell GPU と 20 コアの Grace CPU を搭載し、24GB から 128GB の統一メモリをサポートします。別のバージョンは GPU コアが 5120 個、CPU が 18 コアで、24GB から 32GB の統一メモリのみをサポートします。英偉達はオープンソースツール NVIDIA PAIR を発表し、家庭ネットワーク内の複数の RTX デバイス、DGX Spark、さらには Apple デバイスを接続し、未使用の計算能力を調整して AI エージェントタスクを共同処理します。対応デバイスには、英偉達のグラフィックカードを搭載したコンピュータ（RTX 20 シリーズ以降、RTX Pro GPU、DGX Spark）や、Apple M4 以降のチップを搭載したデバイスが含まれます。PAIR は空いている計算能力を優先的に利用し、デバイスがネットワークに参加または離脱する際に自動的に調整されます。メディアブリーフィングの例では、ある家庭に約 165 TFLOPS の未活用計算能力があることが示されました。千問 3.6 35B A3B モデルの単一 Spark ノートブックは、平均 18 分でエージェントタスクを完了し、三つのデバイスの PAIR クラスターは平均 8 分 48 秒で完了します。Perplexity Portable Computer、Hermes Agent、OpenClaw の三つの AI エージェントアプリケーションは、より簡素化されたローカルデプロイメント方式を得ることになります。

Tetherはステーブルコイン以外のビジネスを拡大し、スマートフォンやノートパソコンでオフラインで動作するオープンソースのAI翻訳モデルを発表しました。これらのモデルは19のアフリカ言語をサポートしており、Tetherはこの技術を教育、医療、そして他のインターネット接続が限られた地域での用途に位置付けています。

Robonomics 著者 FD が 2026 年 9 月 1 日に発表した China Open-Source LLM Tracker によると、中国のオープンソース大規模モデルの総 ARR は約 100-150 億ドルであり、字節跳動 / Seedance を除外した後のコア LLM の収入は約 60-80 億ドルです。成長は価格戦争に依存せず、DeepSeek は価格を約 3-12 倍引き上げた後も使用量は増加し、智谱 API の平均価格は 101% 上昇し、同時にトークンの使用量は年内で 40 倍を超えました。海外収入の最良の推定は約 20 億ドルです。智谱 MaaS の ARR は 3 月の約 2.5 億ドルから 8 月の月次年換算で約 16 億ドル、週次年換算で 20 億ドルに上昇し、8 月の収入は上半期の API 収入を超えました；API の粗利率は 24.6%、推論コストはトークンごとに 80% 減少しました。MiniMax の ARR は 2025 年 12 月の約 1 億ドルから 2026 年 8 月の週次年換算で 8 億ドルを超え、B2B が約 80% を占めています。Kimi の ARR は 3 月の約 1 億ドルから 6 月中旬の約 3 億ドルに上昇しました。DeepSeek の 1-7 月の収入は約 7000 万ドルで、最新の ARR の推定は約 12 億ドルです。字節跳動の年換算 AI 収入は約 40 億ドルで、そのうち Seedance は約 20 億ドルです。

腾讯混元は新しい世代の大規模言語モデルHy4 previewを発表し、オープンソース化しました。このモデルは総パラメータ数770B、活性化パラメータ49B、コンテキスト長は1Mを突破し、コード、オフィス、科学などの実際の生産性タスクで強力な能力を示し、オープンソースモデルの第一梯隊に安定して位置しています。Hy4 previewはモデルのサイズ、コンテキスト長、データ規模のすべてで顕著に拡張され、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム、金融、安全などのTencentの専門家との高品質データの共建や、WorkBuddyなどの製品との深い協力を通じて、実際のシーンでのパフォーマンスを向上させています。ソフトウェアエンジニアリングにおいて、モデルは長期開発タスクの理解、計画、デバッグ、検証能力を強化し、Three.jsのミニチュアタウンなどの複雑なフロントエンドプロジェクトをゼロから構築できます。ゲーム開発では、一文でプレイ可能なプロトタイプを生成し、Unityで完全なデモを完成させることができます。スマートオフィスでは、複雑な財務監査を処理し、複数の文書からの選別、分析、納品を行います。科学研究では、分子動力学シミュレーションなどのタスクで加速を達成し、初歩的に再帰的自己改善の閉ループを形成しています。Hy4 previewはWorkBuddy/CodeBuddyの国内版および国際版、元宝、imaなどのTencent製品で体験でき、またTencent CloudのTokenhubやOpenRouterを通じてAPI呼び出しが可能です。WorkBuddy/CodeBuddyは2週間の期間限定無料キャンペーンを実施します。混元大モデルは基盤施設の再構築以来、平均して2ヶ月ごとに大バージョンを更新し、previewを先行させ、正式版を追随させる方式で継続的に最適化しています。

智谱公式は GLM-5.3-Flash のオンラインおよびオープンソース化を発表しました。これは GLM-5 シリーズの最初のネイティブマルチモーダルモデルです。報告によると、GLM-5.3-Flash の全体的な性能は GLM-5.2 を上回り、プログラミングとエージェントの評価は Claude Opus 4.8 に近づいていますが、価格は GLM-5.2 の十分の一です。また、新しい基盤モデルに切り替え、GLM メインシリーズで初めてスパースアテンションと線形アテンションの混合アーキテクチャを導入し、30T トークンのマルチモーダルデータで事前トレーニングを行いました。智谱は、広範で専門的なフィードバックを収集するために、正式なリリース前に匿名モデル Ox-Alpha（中国のコミュニティでは牛来と呼ばれています）を OpenCode と OpenRouter で大規模テストを実施しました。Ox-Alpha は瞬く間にその週で最も人気のあるモデルとなり、両プラットフォームでの呼び出し量の新記録を樹立しましたが、これらのリクエストトラフィックはすべて国産チップによって提供された計算力によるものです。以前、コミュニティは Ox Alpha の DeepSWE 小サンプルテストで一時的に 80% の結果を出しましたが、それは 10 問だけでした。サンプルを拡大した後、成績は約 63% に戻り、テスターも最初の発言を自主的に訂正しました。この成績は依然として第一梯隊に属していますが、最初の 80% ほど誇張されたものではありません。重みがオープンソース化された後、開発者は vLLM、SGLang、KTransformers などのフレームワークを使用して直接デプロイでき、匿名モデルの API を通じて行う必要はありません。

アマゾンは公式に最終合意を締結し、データインフラストラクチャ会社DuckLabsを買収する計画を発表しました。取引は慣例の引き渡し条件が満たされた後に完了する見込みで、買収が完了するとDuckLabsのチームはアマゾンウェブサービス（AWS）に参加します。DuckLabsはオープンソースの分析データベースDuckDBの背後にある開発会社です。AWSは、両者が2024年以降に協力を開始しており、今回の買収はDuckLabsのデータベースエンジニアリング分野における技術力を結集し、AWSのデータ分析サービスの速度、使いやすさ、コスト効率をさらに向上させることを目的としていると述べています。DuckDBの共同創設者であるHannes MühleisenとMark Raasveldtは、AWSに参加した後もチームをリードし、オープンソースプロジェクトの技術的な発展方向を担当します。アマゾンは、今回の取引にはDuckDBオープンソースプロジェクト自体の買収は含まれておらず、DuckDBは独立したDuckDB財団によって維持され、引き続きMITライセンスの下で無料でオープンにされると強調しています。アマゾンは、取引の完了前後にDuckDBのユーザー体験に変化はなく、プロジェクトは引き続きオープンソースで運営されると述べています。今後、AWSはDuckLabsとAWSのビジネス統合後の具体的な計画をさらに発表する予定です。

Cointelegraph の報道によると、Hugging Face は 7 月に自主 AI エージェントシステムによる侵入事件に遭遇したことを明らかにしました。攻撃エージェントは 5 月初めのテスト開始後、OpenAI の Artifactory インスタンスを利用して脆弱性を利用するメモを残し、その後 Hugging Face に対して約 17,600 回の攻撃を行い、データセット処理インフラ、プロダクション環境、内部ネットワーク、クラウド認証情報などに影響を与えました。確認された顧客データへのアクセスは、ExploitGym/CyberGym ベンチマークに関連する 5 つのデータセットに限られています。Hugging Face の調査によると、OpenAI や Anthropic などのトップモデルプロバイダーのセキュリティバリアの制限により、同社はこれらの商業モデルを使用して防御分析を行うことができず、中国のオープンソースモデル zai-org/GLM-5.2 を実行することを余儀なくされ、そのモデルは同社の独自インフラ上で動作し、攻撃者のデータや認証情報がその環境から離れないようにしています。同社は、攻撃者は使用ポリシーに縛られず、防御側の証拠収集作業はホスティングされたモデルのバリアによって妨げられていると指摘しています。この事件は、オープンウェイトモデルとクローズドモデルの間のセキュリティの逆説を浮き彫りにしています。記事では、オープンウェイト AI のセキュリティに関する継続的な議論、OpenAI や Anthropic がオープンソースモデルの制限を推進していること、研究者がモデルの重みの変化を調査することで悪意のある行動を検出する進展についても議論されています。Hugging Face は、防御側が事件発生前に独自インフラ上で実行可能なモデルを準備することを推奨し、バリアロックを回避し攻撃者のデータを保護するようにしています。