株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20261020
内容紹介
Timestral: Mistrals First Family of Time-Series Foundation Models、MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost、Diffusion at Scale: Introducing Mercury 3 – Inception、Jevにウォーリーを探させたら0.4秒で見つけやがった!!
出演者
youtube版(スライド付き)
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Mistral AIが、同社初となる時系列基盤モデルのファミリー「Timestral」を発表しました。最大209Mパラメータという軽量設計ながら、主要な公開ベンチマーク（GIFT-Eval、TIME、fev-bench）で既存のより大規模なモデルを凌駕する性能を達成しています。
Timestralは、5M、28M、123M、209Mパラメータの4つのサイズで提供され、精度と効率のバランスに優れています。推論時にGPUを必要とせず、標準的なサーバーのCPU（8スレッド）上で軽量モデルであれば数ミリ秒単位で高速に動作します。また、多変量予測や確率的予測（21個の分位点予測）、過去のデータのみならず既知の未来の共変量（カレンダーや生産スケジュールなど）やカテゴリカルな入力の処理をサポートしています。
技術的な主な貢献として、以下の4点が挙げられます。
- Decoupled Horizon Forecasting (DHF): 従来の因果デコーダの手法とは異なり、予測対象の期間と履歴を分離することで、すべての観測値をターゲットとコンテキストの両方として活用できるようにしています。
- 共変量アテンション（Covariate-aware attention）: ターゲット、過去の共変量、既知の未来の共変量にそれぞれ役割を割り当て、未来のデータがターゲットの予測に漏れ出さないように制御しながら情報を伝播させます。
- 合成ファーストデータ（Synthetic-first data）: 大規模な訓練データの大部分に合成データを使用し、トレンドや季節性、非線形な依存関係を持たせた時系列プロセスを学習させています。
- 2段階トレーニング: 純粋な合成データによる大規模な事前学習の後、実データと合成データを混合したデータセットでより長いコンテキストを用いたポストトレーニングを実施しています。
さらに、Mistral Forgeを介したドメイン特化型データによるファインチューニングや、GitHubで公開されたリポジトリを利用して独自のデータで実行することが可能です。これにより、センサーの異常検知から需要予測、金融データの分析など、多様なエンタープライズ領域における実用的な時系列予測システムへの統合が容易になります。
引用元: https://mistral.ai/news/timestral/
MiniMax社は、エージェント業務、コーディング、Computer Use、サイバーセキュリティの各分野で性能を大幅に強化した新世代モデル「MiniMax M3.1 Flash」を正式に発表しました。このモデルは、匿名運用時に200兆トークン以上を処理した実績を持つ「Space Bunny」の初期バージョンをベースに開発されており、次世代Flashモデルとして高い総合力を持っています。
まず、複雑なタスクと自動化において優れた性能を発揮します。 AutomationBench-AAではトップクラスのパフォーマンスを記録し、営業、マーケティング、オペレーション、カスタマーサービス、財務、人事などのSaaSシステムを跨いだ実企業のワークフローをエンドツーエンドで自動化できます。また、BankerToolBenchでは76.2点を記録し、マルチステップの計画立案、複数ドキュメント間の一貫性維持、財務コンプライアンス、連鎖的なツール呼び出しといった現実世界の複雑な課題にも対応可能です。
ソフトウェア開発（コーディング）の分野では、DeepSWE v1.1で73.7%を達成し、最先端モデルと肩を並べる性能を示しています。DeepSWEは、モデルが独自にコードを理解し、機能開発、問題修正、テストによる検証を自ら行う複雑なタスクを測定するベンチマークであり、M3.1 Flashは長手順のワークフローを低コストで実行できる強力なコード生成・修正能力を証明しています。
さらに、Computer UseおよびAIによるコンピュータ操作の分野では、OSWorld V2で61.7点、Agents’ Last Exam（ALE）で29.6点を獲得し、中国製モデルの中で最高位にランクインしました。これにより、単なるテキスト理解の枠を超え、実環境でのツール利用や長大なタスクの連続実行、結果の創出までをシームレスに行うことが可能です。サイバーセキュリティの分野でも、CyberGymで82%という高いスコアを記録し、脆弱性の発見と検証、コード監査、ペネトレーションテスト、マルウェア分析、リバースエンジニアリングなどで高い能力を発揮します。
推論効率の面では、スパース性（活性化率の最適化）の向上により大幅な高速化が図られています。日常的な利用における出力速度は200+ TPS（トークン/秒）に達し、中央値（P50）でも170+ TPSを安定して維持します。これにより、実用的な速度とリアルタイム性が求められるエージェントシステムへの組み込みが現実的になります。
価格面においては、前世代モデルと比較して全体的な利用コストが70%削減されており、非常にコストパフォーマンスの高い価格設定となっています。100万トークンあたりのフラット料金は、入力が0.15ドル、出力が0.60ドル、キャッシュされた入力が0.015ドルに設定されており、開発や運用の金銭的ハードルを大きく下げています。
M3.1 Flashは、MiniMax API、M Plan、およびデスクトップ向けのMiniMax Codeを通じて現在利用可能となっており、モデルのウェイト（重み）は後日公開される予定です。効率性と能力のバランスを追求した今回のリリースは、今後のAIエージェント開発や実業務への自動化導入を加速させる重要なアップデートとなります。
引用元: https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f
Inception社が発表した「Mercury 3」は、大規模言語モデル（LLM）の主流である自己回帰モデルとは異なり、拡散モデル（Diffusion）をベースに開発された、現時点で最も高性能とされる商用LLMです。従来の拡散モデルからパラメータ数を40倍以上にスケールアップさせ、ベンチマークテストにおいても優れた性能を発揮することが証明されました。
Mercury 3の最大の特徴は、NVIDIA製GPU上で毎秒1,000トークンを超える（実測値：1,068トークン/秒）圧倒的な超高速推論を実現している点です。これにより、従来の高速特化型モデルと比較しても遜色ない品質を維持しつつ、4〜8倍の速度で動作します。また、コンテキスト長は100万トークンに対応しており、大規模なデータや長文の処理も可能です。
価格面においても、入力100万トークンあたり0.20ドル、出力100万トークンあたり0.70ドル（リリース時は50%オフ、キャッシュ済みトークンは90%オフ）と非常に安価に設定されています。さらに、OpenAIのAPIと互換性を持っているため、既存のアプリケーション構成を大きく書き換えることなく、そのままドロップインで置き換えることが可能です。
主なユースケースとして、レイテンシ（応答速度）が極めて重要視される以下のような分野での活用が想定されています。
- ブラウザ操作エージェント（Mind2Webタスク等での高い完遂率）
- インタラクティブな教育・学習支援アプリ（音声チューターや即座のフィードバック）
- リアルタイム検索エージェント（スマートグラス等の音声デバイス向けの高速応答）
- カスタマーサポート（音声やチャットにおける会話の自然さと正確性の両立）
加えて、音声アプリケーション向けの極低遅延モデル「Mercury Voice」や、高速な分類タスクに特化した意思決定モデル「Mercury Decide」といったポートフォリオも展開されています。Mercury 3は、Inception APIプラットフォームのほか、OpenRouter、Baseten、Vercelを通じて提供が開始されています。
引用元: https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3
AIモデル「Jev」の画像入力および画像内から特定の位置を四角形で返す新機能「Box」を活用し、ウォーリーを探せ風の画像からキャラクターを0.4秒で発見できるか検証した記事です。AWS上のLambdaから公式Python SDKを用いて、シーン画像と見本画像を渡し、存在確率と座標を高精度かつ高速に取得しています。検証の結果、絵柄が揃っており大きく写っている人物なら約0.4秒、1回あたり0.05円以下の低コストで正確に見つけられることがわかりました。一方で、小さすぎる被写体や絵柄が異なる場合は枠がズレる傾向があるため、AIに大まかな座標を素早く絞り込ませて人間が最終確認する用途に適しているという知見が得られます。
引用元: https://qiita.com/kikuziro/items/c1b47d4bfaa64960ca18
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）