元 OpenAI の最高技術責任者（CTO）の Mira Murati が率いる米国の AI 企業 Thinking Machines Lab が、新しいモデル『Inkling 2 Small』を出した。会社の発表によれば、パラメータ（モデルの大きさを表す数）は総594B（5,940億）で、1回の計算で実際に動くのはそのうち17B（170億）である。会社は、モデルの重み（中身そのもの）を来週、Apache 2.0 のライセンスで公開すると約束した。重みが出れば、中国以外で作られたオープンなモデルのうち最も強いものになる。ただし今はまだ約束の段階である。
日本の会社にとって：Apache 2.0 は、売上の大きさを問わず商用に使え、自社のサーバに置いて手直しもできるライセンスである。重みが約束どおり出れば、社内の文書を外に出さずに一線級に近いモデルを動かす選択肢が増える。ただ、動かすには GPU を何枚も積んだサーバが要る。中小企業なら、このモデルを載せたクラウドのサービスを通して使うのが現実的になる。
大きいのに、動くのは一部だけ
Inkling 2 Small は、名前に『Small』と付くが、総594B は小さくない。それでも、1回の計算で動くのは17B だけである。モデル全体を記憶に載せる費用はかかるが、1語を出すたびの計算は、17B のモデルとほぼ同じ規模ですむ。答えるたびの電気代と待ち時間を抑えやすい作りである。
メモリの見積もり（本紙の計算）：重みを1パラメータあたり2バイトで持つと約1.2TB、1バイトに縮めると約600GB になる。後者なら、データセンター向けの GPU 8枚を積んだサーバ1台に収まる計算である。ただ、会社がどんな形式で重みを出すかは、まだ分からない。
なぜ Apache 2.0 が大事か
米欧の大きなオープンなモデルには、たいてい条件が付いている。
Meta の Muse Spark Open（総816B・アクティブ42B）は、12か月の売上が2,000万ドルを超える会社がサービスとして売るとき、Meta と別に契約を結ぶ必要がある。フランスの Mistral の Large 4（総1T・アクティブ52B）は、MIT のライセンスを手直ししたもので、モデルを API で売る事業には別の許諾が要る。中国の Moonshot が11月4日に出した Kimi K3.1 Pro（総約2.8T・アクティブ104B）にも、売上2,000万ドルの線がある。そのうえ、利用者の多い製品では画面にモデル名を出す決まりもある。
Apache 2.0 には、こうした売上の線も、名前を出す決まりもない。Thinking Machines Lab の約束どおりなら、Inkling 2 Small は、大きさと使いやすさの両方で、米欧のオープンなモデルの中で目立つ位置に立つ。同じ Apache 2.0 で出た米国の大きなモデルには、10月に重みを出した Reflection AI の Beam（総501B・アクティブ23B）がある。
中国以外で最強、の中身
オープンなモデルの首位は、この1年、中国のラボの争いだった。中国以外のラボも追いかけてきたが、差は縮まりきっていない。Inkling 2 Small は、会社の示した成績どおりなら、その中国以外の首位に立つ。それでも、中国の最大の Kimi K3.1 Pro に比べれば、総パラメータで約5分の1、動く部分で約6分の1の大きさである。
大事なのは、強さを確かめる手順がまだ残っていることである。いまの数字は、会社が自分で測ったものである。第三者の評価機関が測り、外部の開発者が自分で動かせるのは、重みが出てからになる。
約束は守られるか
重みの公開の約束は、ラボによって守られ方が違う。Moonshot は Kimi K3.1 Pro を『11月4日まで』という約束どおりに出した。Mistral は Large 4 を、予定より2日早く出した。中国の StepFun と米国の Reflection AI も、決めた時期を守った。
一方で、中国の Tencent は、11月4日に出した Hy4 の重みを『数日のうちに』としたが、まだ出していない。美団（Meituan）の LongCat-2.5 は、重みを出す『予定』と書いただけで、日付もライセンスも示していない。Alibaba の Qwen4 は、幹部が言った『来週』の期限が迫っている。
Inkling 2 Small が来週、約束どおり Apache 2.0 で出るか。出たとき、第三者の点数が会社の言う強さを裏づけるか。中国以外で最強という位置づけが決まるのは、その2つが確かめられてからである。
