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議論の中心は、重みを公開するかどうかだけではない。runtime、serving、評価、運用、fine-tuningまで含めたエコシステム競争に移っている。

焦点はベンチマーク競争から、米企業が中国製open-weightモデルを使えるかどうかへ移っている。Axiosは、Entity List、政府調達、security advisory、ホスティング責任を使った圧力案が再び浮上していると報じた。

Kimi K3は2.8Tパラメータ、1M-token context、native visionを掲げ、open-weightモデルの規模競争を一段押し上げた。full weightsは2026年7月27日までに公開予定で、現時点ではKimi.com、Kimi Code、APIで利用できる。

Copilotのmodel pickerに初めてopen-weightモデルが入る。GitHubはKimi K2.7 CodeをVS Codeから段階提供し、BusinessとEnterpriseでは管理者のpolicy有効化が必要だとしている。

OpenRouterはopen-weight modelにGPQAとTAU-Benchを継続実行し、AutoExacto routingへ反映していると説明した。GLM 5.2ページでは1M token contextや$0.94/$3 per 1M pricingも並べて見せている。

Open-weight LLMの争点は、単価比較からエージェント実装の設計へ移っている。OpenRouterはJune 2026の4モデルを挙げ、DeepSeek V4 FlashのSWE-bench 79.0%、GLM 5.2のAA Index 51、1M contextを具体例にした。

OpenRouterは6月のopen-weight modelをDeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、MiniMax M3、NVIDIA Nemotron 3 Ultraの4軸で整理した。79.0%のSWE-bench Verified、Intelligence Index 51、1M context、低いserving costが判断材料になる。

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。