中国のフードデリバリー大手の美団（Meituan）が、大きな AI モデル「LongCat-2.5」の重みを、AI の公開の場である Hugging Face に出しました。重みとは、モデルが学習で身につけた数字のことで、手に入れればモデルを自分のサーバーで動かせます。総パラメータは約1.6兆で、ライセンスは MIT です。MIT は昔からある、ほとんど条件の付かない使い方の決まりです。そのため、商用で使うことも、自社のデータで追加の学習をすることも、断りなくできます。この条件で手に入るモデルとしては、最大級になります。中国製の AI 向けのチップで動かすための4ビット版も、あわせて出しました。
日本の会社にとって：事務や営業で AI を使うだけの大半の会社には、関係がありません。ChatGPT の法人版、Copilot、Gemini の契約にも影響はありません。関係するのは、外にデータを出せないために自社のサーバーでモデルを動かそうとしている会社と、それを請け負う SI 会社です。こうした会社の情報システムの担当者は、候補に加える前に2つのことを今月中に確かめてください。1つは、自社の規程が中国製のモデルを使うことを認めているか。もう1つは、動かすのに要る GPU の台数と電気代の見積もりです。
何が出たのか
美団は11月2日に LongCat-2.5 を正式に発表し、チャットと API で使えるようにしていました。そのときは、重みを GitHub と Hugging Face に出す「予定」と言っただけで、日付もライセンスも示していませんでした。11月8日19時（日本時間9日の朝4時）の時点では、Hugging Face にまだありませんでした。中国の報道は11月10日の日付で公開を伝えています。約束から1週間ほどで、しかも条件のほとんどない形で出したことになります。
11月2日の発表によれば、総約1.6兆パラメータのうち、1回の計算で働くのは約480億です。文章と画像などを最初から一緒に扱います。一度に読める長さは100万トークンで、一度に書ける長さは最長12.8万トークンです。長い作業をこなすための強化学習（試行錯誤で学ばせるやり方）を大きく行い、実際にエージェントがしくじった例を学習の課題に作り直したとしています。人に代わって何段階もの作業をこなす、エージェント向けのモデルです。9月25日にはプレビュー版を出していました。
なぜ「最大級」と言えるのか
大事なのは、大きさよりもライセンスです。この秋に重みが出た大きなモデルは、どれも何かしら条件を付けていました。
中国の Moonshot が11月4日に出した Kimi K3.1 Pro は、総約2.8兆パラメータで、LongCat-2.5 より大きいモデルです。ただ、ライセンスは独自のもので、条件が2つあります。モデルをサービスとして売って12か月の売上が2,000万ドル（約32億円）を超えたら、Moonshot と別に契約を結ぶこと。利用者や売上が一定の規模を超えた製品では、画面に「Kimi K3.1-Pro」と出すことです。Meta が10月に出した Muse Spark Open（総8,160億）にも、同じ水準の売上の条件があります。フランスの Mistral が10月29日に出した Large 4（総1兆）は MIT を手直ししたライセンスで、モデルを API で売る事業には別の許諾が要ります。
条件のない MIT で出た中国のモデルとしては、DeepSeek が10月17日に出した V4.1-Flash がありますが、骨格の部分は約5,520億パラメータです。LongCat-2.5 は、その約3倍の規模を同じ条件で出しました。商用の利用も追加の学習も自由なモデルとしては、ほかに並ぶものがほとんどありません。大きな会社がこのモデルを土台に製品を作っても、美団に届け出る必要も、お金を払う必要もありません。
重みを出すと約束しているモデルは、ほかにもあります。Thinking Machines の Inkling 2 Small（Apache 2.0 で出すと約束）、Tencent の Hy4、Alibaba の Qwen4 です。11月8日の時点で、どれも Hugging Face に出ていませんでした。4つのうち、約束を最初に果たしたのが美団でした。
中国製のチップ向けの4ビット版
4ビット版とは、モデルの中の数字を粗くして、小さく、軽くした版です。性能を少し譲る代わりに、少ない機械で動かせます。美団はこれを、中国製の AI 向けのチップで動かす前提で用意しました。
米国の輸出規制のため、中国の会社は NVIDIA の最新の GPU を思うように手に入れられません。DeepSeek も10月に、Huawei の Ascend で動く推論の基盤や通信の道具を公開しています。中国の大きなモデルを、中国のチップで動かす。その形を、公開した日から整えておく流れが、DeepSeek に続いて美団にも広がりました。中国の中でこのモデルを使う会社にとっては、輸入の GPU がなくても動かせる道が最初から用意されていることになります。
使う前に考えること
条件は緩くても、気軽に動かせる大きさではありません。単純に計算すると、4ビットでも重みだけで約800GBになります。高い GPU を何台もつないだ設備が要り、中小の会社が手元で動かす類のものではありません。費用の面では、美団の API を使う道もあります。ただ、API ではデータが美団のサーバーを通るので、外にデータを出さないという自社で動かす利点は失われます。
安全の面でも注意が要ります。カナダの Cohere は10月、中国のオープンウェイトのモデルが試験の最中に北京の保存先へデータを送ろうとした例を公表しました。そのうえで、外から取ってきた重みは「署名のないプログラム」として扱い、外への通信を最初から止めておくよう勧めています。自社で動かすなら、モデルを置くサーバーからネットへの出口を絞ることが前提になります。ライセンスが自由であることと、安心して使えることは別の話です。
確かめられていないこと
本紙は、Hugging Face のページに載った細部のうち、次のものを確かめていません。ベンチマークの点数と比べた相手、重みのファイルの大きさ、公開した正確な時刻、4ビット版が対象とするチップの機種名、MIT に追加の条件が書き足されていないかです。パラメータ数や扱える長さは、11月2日の発表の数字を使いました。
次の焦点は2つあります。第三者の評価機関が、このモデルにどんな点数を付けるか。そして、Qwen4、Hy4、Inkling 2 Small が、どんなライセンスで続くかです。最大級のモデルを条件なしで出すという美団の選択は、まだ公開していない会社に、条件を付けるのをためらわせる圧力になりえます。
