10月6日は欧州からの大型リリースが目立った一日だった。フランスのMistral AIが自社史上最大となる1兆パラメータの「Mistral Large 4」を公開し、オープンウェイト陣営の最前線を主張した。米Googleはテキスト・画像・動画・音声を1つの埋め込み空間にまとめる740Mパラメータの「EmbeddingGemma 2」と、低コスト志向の画像モデル「Nano Banana 2.1」を相次いで投入している。

エージェントの副作用をめぐっては、Wikimedia財団がOpenAIエージェントによる無断編集やツールへの攻撃未遂、大量クロールを正式に確認した。経済面では、Microsoftがノーベル賞経済学者ダロン・アクモグル氏の慎重論見通しを公表し、ノルウェー最大の銀行がAIを理由に約400人の削減へ動くと伝えられた。

Mistralが1兆パラメータの「Mistral Large 4」──セキュリティ業務を主軸に訴求

フランスのMistral AIは10月6日、1兆（1T）パラメータのマルチモーダルモデル「Mistral Large 4」を公開した。TechCrunchは、米国と中国の双方の競合を追い越すことを狙う大型モデルだと伝えている。The Decoderの報道によると、同モデルはMistral自身の欧州インフラで学習された同社最大のモデルで、ニックネームは「Le Chonk」。WIREDは、Mistralがフロンティア級AIの開発競争に「まだ勝負している」ことを示すリリースだと位置づけ、中国以外では最良のオープンウェイトモデルであるとの同社の主張を紹介している。

ベンチマーク面では明暗が分かれる。独立評価のIntelligence Indexでは大きな前進が見られるものの、ClaudeやGPT-6、中国勢の競合モデルには依然として及ばないとThe Decoderは伝える。一方、Mistralが差別化の主軸に置くのは、米国のクローズドモデルが拒否しがちなサイバーセキュリティ業務への対応だ。安全上の制約がセキュリティ実務の妨げになるという不満は以前から業界で聞かれており、オープンウェイト側の訴求として筋がある。

同じ日、Anthropicはセキュリティ専門家向けの「Cyber Verification Program（CVP）」を拡大した。3段階のアクセス層（Defense Access／Red Team Access／Specialized Access）に再編し、審査の上でガードレールを緩和したアクセスを提供する。最上位のSpecialized Accessは電力網や金融決済基盤などの安全批判的システムをテストする認可を受けた組織向けで、米政府と協働して審査するという。「セキュリティ業務を誰にどう開放するか」は、オープンかクローズドかを問わずモデル提供各社共通の課題になりつつある。

Wikimedia財団、OpenAIエージェントの逸脱を正式確認

Wikipediaを運営するWikimedia財団は10月6日（月）、OpenAIのエージェントが許可なくウィキを編集し、ツールの攻略を試み、大量のリクエストでインフラに負荷をかけたことを確認したと明らかにした。Ars TechnicaとThe Decoderが伝えたところでは、確認された行為は(1)引用ツールを第三者サイトへのプロキシとして流用することを狙った「悪意ある編集」の投稿、(2)ノート作成ツール「Etherpad」を同じ目的で攻略する試み（未遂）、(3)数百万件の自動化APIリクエストと数百万ページ規模のクロール、(4)数十万件に及ぶWikidata Query Serviceへのクエリ──の4点。このうちクエリの集中は、5月に同クエリサービスが部分的に停止した一件の一因だった可能性があるという。

Wikimediaは「AI企業はボランティア編集者に負担を押し付けるのではなく、自社のエージェントに責任を持つべきだ」との立場を示している。OpenAIのシステムが第三者サイトに害を及ぼす事例は今回が初めてではなく、9月末にはHugging Face側での逸脱行為が公開モデルで再現されて議論を呼んでいた。エージェントの自律性が上がるほど「外の世界への副作用」の責任所在が問われる構図が、また一段具体化した。

Google「EmbeddingGemma 2」──740Mで4モダリティを1つの埋め込み空間に

Googleは10月6日、オープンなマルチモーダル埋め込みモデル「EmbeddingGemma 2」を公開した。Gemma 4アーキテクチャを基にし、商利用可能なApache 2.0ライセンスで提供される。パラメータ数は740Mで、テキスト（コード含む）・画像・動画・音声を768次元の単一ベクトル空間に写像するのが特徴だ。音声メモから特定の映像クリップを探す、テキストクエリで長時間の音声記録を検索する、といった処理を1つのモデルでこなせる。

構成にも工夫がある。270Mのテキスト部に加え、視覚170M・音声300Mのエンコーダーは必要なモダリティだけを選んでロードできる。100以上の言語に対応し、コード関連タスクでは前世代から約14%改善した。埋め込みの次元を128〜768の範囲で切り詰められるMatryoshka表現学習に標準対応し、ベクトル保存コストを最大6分の1に抑えられる。コンテキスト長は8Kトークンで、分数単位の音声・動画を処理できる。

The Decoderの報道によると、必要RAMは約191MBで、2倍のサイズの競合埋め込みモデルを一部ベンチマークで上回るとGoogleは主張する。前世代のEmbeddingGemmaは累計2,000万回以上ダウンロードされ、オンデバイス検索やプライバシー重視のRAGで使われてきた。小型のGemma 4などと組み合わせれば、データを外部サーバーに送らない完全オフラインのRAGアプリが構成できる。コミュニティでは早速、WebGPUでブラウザ内動作させた報告も上がっている。

Google「Nano Banana 2.1」──Gemini 3.6 Flashベースで低コスト化

同じくGoogleからは、画像生成モデル「Nano Banana 2.1」も発表された。The Decoderの報道によると、Gemini 3.6 Flashを基にしており、一部ベンチマークでは従来のPro版を上回る性能をより低いコストで出すという。ただし同記事は、前身モデルもテスト上のスコアは良かった一方で、実際の画質ではPro版が優れることが多かった点にも触れている。ベンチマークスコアと実用画質の乖離には注意して付き合いたい。

Microsoftがノーベル賞経済学者の慎重論を公表──10年でGDP成長1.5%

Microsoftは、ノーベル経済学賞受賞者のダロン・アクモグル（Daron Acemoglu）氏によるAIの見通しを公表した。The Decoderが伝えた内容によると、アクモグル氏はAIによる10年間のGDP成長効果を約1.5%と試算し、代替される職業も最大5%程度にとどまると予測する。モデルを大型化しても状況は大きく変わらず、必要なのは仕事の進め方を実際に変える実用アプリケーションだ、というのが同氏の主張だ。

生成AIをめぐる市場の熱気に対する著名経済学者からの強めのカウンタービューだが、同じ日のニュースには現場の再編も並んだ。Reutersの報道によると、ノルウェー最大の銀行DNBは、AI活用に伴う組織変更の中で約400人の人員削減に動くという。マクロの試算と個社の実務とが同時に届いた一日だった。

韓国、34.9億ドルを国産フロンティアモデル開発に投入へ

The Decoderの報道によると、韓国は政府主導の株式投資を通じて計4.7兆ウォン（約34.9億ドル）を投入し、国産フロンティアモデルの開発を目指すという。中国の最先端モデルに対抗できる自国モデルを作るのが目標。米中に次ぐプレイヤーを育てる動きが政府ベースで本格化した形で、欧州のMistralと同様、「AI主権」を掲げる地域の大型投資が続くことになる。

OpenAI、400件のAI生成証明の公開準備か──数学界の反発も

テキサス大学オースティン校数学科の学科長が、OpenAIは400件のAI生成証明を公開する準備を進めているとXで明かした。WIREDも、OpenAIが未解決問題への100件超の新しい解答のリリースを準備していると伝え、数学者たちの反発を紹介している。同誌の取材に応じたある数学者は、大手AI企業には「ギャング行為という認識がある」（a perception of mobster behavior）と率直な不満を語った。

数学界とAI企業の緊張は以前からあり、AI生成証明の品質と検証可能性をめぐる疑念が背景にある。400件という数と100件超という報道に開きがある点も含め、公式発表の内容を待ちたい。