#open-weight

Microsoft Researchは2026年3月4日、15 billion parameterのopen-weight modelであるPhi-4-reasoning-vision-15Bを発表した。同社は、より大規模なsystemほどのcompute負荷を伴わずに、multimodal reasoning、math・science task、computer-use性能を高めることを狙ったと説明している。

Hacker Newsで話題になったOBLITERATUSは、retrainingなしでopen-weight LLMのrefusal behaviorを調べて変更しようとするオープンソースプロジェクトだ。注目点は単なるcapability主張ではなく、safety editingをモデルやhardwareをまたいで比較するtelemetry付きの公開研究パイプラインとして提示されていることにある。

r/LocalLLaMAのQwen3.5投稿は123ポイント・13コメントで拡散し、公開ウェイトの即時検証ニーズを再確認させました。リンク先モデルカードでは397B total、17B activated、262,144 native contextなどの主要仕様が明示されています。