9月、中国製大規模モデルが相次いでオープンソース化：今回競っているのは「使える価格」
GLM-5.3-Flash は MIT ライセンスでオープンソース化され、中国製チップ上で動作。美団は 1.6 兆パラメータの LongCat-2.0 を投入。9月、中国製大規模モデルが相次いでオープンソース化し、本当に競っているのは「使える価格」だ。
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画像モデル軍拡競争：Midjourney、Nano Banana、そしてオープンウェイトの静かな台頭
今や誰もが写実的な画像を生成できる。新しい競争は反復、一貫性、ライセンスの明確さだ。画像モデルの現在地をまとめる。
Wan 3.0が動画リーダーボードを制覇。オープンウェイトの物語は、今や動画の物語になった。
オープンウェイトの中国製モデルが、品質と価格でクローズドのリーダーを上回るようになった。動画生成に、信頼できるオープンな道がついに生まれた。
Kling 4.0とAI動画における新たな制御性競争
AI動画に対する最大の不満は、決して品質ではありませんでした。それは制御性でした。Kling 4.0は、すべてを再生成するのではなく、1つを編集することに未来を賭けています。
Kling 4.0 が登場、AI ショートドラマは1年で43万本：国産 AI 動画は今回何でカーブを追い越すのか
1クリップ30秒、ローカル編集、10枚のキーフレーム。Kling 4.0は動画生成を「ガチャ」から「編集可能」へと変える。その背後には43万本のAIショートドラマの爆発と、それに伴う同質化をめぐる論争がある。
テキストから画像を生成するモデルの学習が3.6倍高速化
効率のフロンティアは、能力のフロンティアと同じ速さで進んでいる。学習の3.6倍高速化は、後に実際に動かせるモデルとして現れる種類の進歩だ。
一度に10枚の参照画像：AI画像編集は単発ショットから合成へ移行
単一画像編集はバリエーションを作る。マルチ画像編集は組み合わせを作る。一度に10枚の参照が、私たちのプロンプトと構成の仕方をどう変えるか。
ネイティブ透過は、AI画像における最も有用な新機能として静かに登場した
誰もがリアリズムを求めます。デザイナーは透明な背景を求めます。ネイティブなアルファチャンネル生成が、実際のワークフローを変える静かな機能である理由。
AlibabaのQwen-Image 2.1が、オープンモデルライセンスをめぐる議論を一変させた
技術仕様は印象的だが、本当の話題はライセンスだ。Qwen-Image 2.1はApache 2.0を捨てて研究ライセンスを採用し、細かい但し書きがかつてなく重要になっている。
通義万相 Qwen-Image 2.1 オープンソース：7Bの小型モデルが透過画像と10枚画像編集をどうコンシューマー向けGPUに収めたのか
7Bのオープンソース画像生成モデルが、なぜ透過画像とマルチ画像編集を6GBのGPUに収められるのか？Qwen-Image 2.1の中核アップグレードとライセンスの転換点を読み解く。
AI画像と本物の写真、まだ見分けられますか?正直な答えは「ノー」です。
手がかりは消え、検出ツールは信頼できない。AI画像を見抜くことへの正直な答えは「無理」であり、解決策はあなたの目より上流にあります。
オープンソースAI画像を変えうる静かなライセンス転換
オープンウェイトはもはや1年前と同じ意味ではない。モデルが良くなるまさにそのとき、ライセンスの細則は複雑化している。