xAI、Grok向け画像生成「Imagine Image 2.0」を公開

xAIはGrokの新しい画像生成モデルとして「Imagine Image 2.0」を公開した。画像生成モデルを横並びで比較するArenaのベンチマークでは、OpenAIの「GPT-Image-2」に次ぐ2位につけている。新機能として「Magic Wand」や「Multi-Ref Editing」といった編集ツールが加わり、あらかじめ用意されたテンプレートと組み合わせて、実務的なクリエイティブワークフローを想定した作りになっているという。

OpenAIが画像生成でも首位を守る一方で、xAIがすぐ後ろに迫る構図だ。ベンチマーク上の僅差が、実際の利用感にどこまで響くかは今後の評価を待ちたい。

2027年のメモリ生産能力が「完売」報道 —— RAMageddonが長期化

メモリ不足を指す通称「RAMageddon」がもう一年続く見通しを報じた。2027年向けのメモリ生産能力がすでに完売状態だと伝えており、需要の逼迫が短期間で解消される見込みは薄いとしている。

AIの推論や学習を支えるデータセンター需要がメモリを吸い込んでいる構図で、HBMのような特定品目に限らず、より広いメモリ市場の需給が引き締まっていることを示唆する。ハードウェアの調達難は、モデルの性能競争と並んでAI開発のボトルネックになりつつある。

Qwen3.6を1枚のRadeonで動かす —— コミュニティの最適化実測

r/LocalLLaMAのユーザーが、Qwen3.6（27Bと35B）を単一のAMD Radeon AI Pro R9700（32GB）上でvLLMにより動かしたベンチマークを共有した。35B（MoE、有効パラメータ約3B）はINT4量子化で1枚に収め、27B（Dense）は推測デコード（speculative decoding、spec=4）を効かせている。

実測では、35Bで4Kコンテキスト時にデコード約61 tok/s、150Kでも約50 tok/sを維持。27Bは4Kで約60 tok/s前後で、推測デコードの平均受理長は4.4〜4.6と安定したという。27Bは最大131K、35Bは最大262Kのコンテキスト長を設定したとのこと。配布重みに含まれるtokenizerの不具合（max_length: 512が焼き込まれていた）を見つけて修正するなど、実運用に即した知見がまとまっている。（※先日に取り上げたQwen3.8-Maxとは別モデルで、今回は1枚の消費者向けAMD GPUでどこまで実用的に動くかを検証した内容。）

画面操作を「記憶」するエージェント —— Activity Frames

Hugging Faceに「Activity Frames」という研究が掲載された。ローカルで記録した画面操作を、モデルを使わず決定論的にコンパイルし、エージェントが信頼できる記憶として再利用できる仕組みだ。

1日分の画面キャプチャを86分の1に圧縮しつつ、コンパイルは68ミリ秒で、毎回バイト単位で同じ結果になるという。エージェントがこの記憶を読んで一日の出来事に関する質問に答えた正答率は98.4%で、同じキャプチャをLLMで要約した場合の66〜80%を上回ったとしている。モデルを介さない分、再現性とコストの両面で利点がありそうだ。スキーマ、コンパイラ、MCPサーバー、評価ハーネスをMITライセンスで公開している。

Rokuが24時間AI生成チャンネルを開設

Rokuが、AI生成コンテンツを24時間流すFASTチャンネル（無料・広告付き）を開設した。いわゆる「AIスロップ」と呼ばれる生成物が、番組フォーマットとして定常消費される局面が広がっている。

精度の高い生成AIが普及する一方で、低コストで大量生産されたコンテンツがメディアの景観を埋め始めている。何を「見るに値する」と判断するかは、今後ますます読み手側に委ねられそうだ。

（メモ）「AIが200人分のエンジニアの仕事」―― ビジネス側の強気な主張

GrindrのCEOが「AIが200人のエンジニアの仕事をしている」との発言を報じられた。具体的な算定根拠は示されておらず、誇張を含む可能性もある。AIの生産性を巡る企業側のアピールが先鋭化する一例として、留意しておきたい。