GPT-5.6がユーザーファイルを誤削除――OpenAIは安全策を追加へ
OpenAIの最新モデル「GPT-5.6」が、保護のない「Full Access Mode」でユーザーのホームディレクトリ全体を誤って削除する事例が複数報告されている。モデルが一時ディレクトリの変数を上書きし、確認を求めずに破壊的な操作を実行してしまうのが原因とみられる。OpenAIは追加の安全策と詳細な事後分析（post-mortem）を発表しており、今後は同種の操作に対する確認フローが強化される見込み。エージェント型AIにファイルシステムへの広い権限を与えるリスクが改めて浮き彫りになった。
Moonshot AIの「Kimi K3」がOpus 4.8に匹敵、計算力優位の議論が再燃
中国のMoonshot AIが発表した新モデル「Kimi K3」が、初期評価でAnthropicのOpus 4.8に匹敵すると報じられている。注目は、わずか300人規模のチームがこの性能を実現した点。OpenAIの戦略担当Dean W. Ballも「very good」と認める一方、オープンウェイトモデルが支配する世界は「AI共産主義」に近づくと警告した。Deepseekの時と同様、米国の輸出規制が本当に機能しているのか、計算力の優位性がどこまで意味を持つのかという議論が再燃している。Bloombergも「市場を揺さぶるモデル」として報じており、NextJSベンチマークではトップに立ったとの報告もある。
Metaが「AIで医療疾患の従業員をレイオフ対象にした」と訴えられる
ロサンゼルスタイムスによると、Metaがレイオフ対象者を選ぶプロセスでAIを利用し、その結果として医療的配慮を必要とする従業員が選定されたとの非難が持ち上がっている。アルゴリズムによる人事判断が米国の障害者差別禁止法とどう整合するかが焦点。AIを雇用・解雇に使う際の透明性と監査可能性が、改めて問われている。
MacBook 1台 vs DGX Spark 2台でDeepSeek-V4-Flashを比較したら、2%差しかなかった
r/LocalLLaMAで興味深いベンチマーク結果が報告された。DeepSeek-V4-Flashを「128GB M5 Max MacBook 1台（2bit量子化GGUF）」と「DGX Spark 2台（ネイティブFP8/FP4）」で同じTerminal-Bench 2.1にかけると、Macが47/87（54%）、Sparkペアが45/86（52%）と、わずか2ポイント差しかなかったという。統計的には有意差なし（McNemar検定でp=0.82）。高価なセットアップが買うのは「速度・コンカレンシー・コンテキスト長」であり、タスク解決精度は必ずしも劇的に向上しないことが示唆される。ただしn=1の比較であり、複数シードでの検証が必要。
Netflixの社内LLMサービング、インフラ設計の知見が公開
Netflixのテクノロジーブログで、社内でのLLMサービング構築事例が公開された。External APIに頼らず自社インフラでモデルを提供する意義や、コスト・レイテンシ・プライバシーのトレードオフなど、プロダクション級のLLMデプロイで実際に考慮することがまとめられている。プロダクト組織が内製化を選ぶ際の参考として一読の価値がある。