すごすぎん？MistralがDevstral2シリーズをオープンでリリース！123BのDevstral2-123BとDevstral-Small2-24Bの２種類。デカイほうのSWEベンチスコアは72.2でDeepSeekV3.2やGPT5.1-Codexに近い性能！そしてこれがマジでヤバいと思ったのがSmallの方はたった24BパラでRTX4090でも動くサイズなのにSWEベンチ68.0！GPT-OSS-120Bを大幅に上回り、455BのGLM4.6に匹敵！あり得るのかこんな事が！？さらにMistral謹製のMistralVibeCLIというコーディングエージェントアプリもオープンでリリースされた。Cline、Kilo、ClaudeCode、OpenHands、SWEAgentからでも動くらしい。またローカルで動かすならvLLM推奨。Transformersでも動作。Llama.cpp、Ollama、LMStudioでもサポート予定だという。デカい方は改変されたMITライセンスでクレジット表示義務と月間売り上げ2千万ドル以上の企業は使用不可の条項追加。Smallの方は普通にApacheライセンス。 December 12, 2025

⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

Mistral上新了：Devstral 2系列，SWE-bench Verified达72.2%/68.0%，成本最高比Claude Sonnet省7倍

配套开源了一个Mistral Vibe CLI，原生CLI，可在终端或IDE里自然语言驱动、跨文件自动改代码

Devstral 2，123B旗舰模型（改MIT）
Devstral Small，24B （Apache 2.0）

Devstral 2目前API免费，后续定价

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2025.12.10

:0% :0% （30代／男性）

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mistralに関するポスト数は前日に比べ750%増加しました。男性の比率は37%増加し、本日も30代男性の皆さんからのポストが最も多いです。前日は「sw」に関する評判が話題でしたが、本日話題になっているキーワードは「アプリ」です。

1日前の
mistral

人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです

すごすぎん？MistralがDevstral2シリーズをオープンでリリース！123BのDevstral2-123BとDevstral-Small2-24Bの２種類。デカイほうのSWEベンチスコアは72.2でDeepSeekV3.2やGPT5.1-Codexに近い性能！そしてこれがマジでヤバいと思ったのがSmallの方はたった24BパラでRTX4090でも動くサイズなのにSWEベンチ68.0！GPT-OSS-120Bを大幅に上回り、455BのGLM4.6に匹敵！あり得るのかこんな事が！？さらにMistral謹製のMistralVibeCLIというコーディングエージェントアプリもオープンでリリースされた。Cline、Kilo、ClaudeCode、OpenHands、SWEAgentからでも動くらしい。またローカルで動かすならvLLM推奨。Transformersでも動作。Llama.cpp、Ollama、LMStudioでもサポート予定だという。デカい方は改変されたMITライセンスでクレジット表示義務と月間売り上げ2千万ドル以上の企業は使用不可の条項追加。Smallの方は普通にApacheライセンス。 December 12, 2025

63RP

⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

24RP

Mistral上新了：Devstral 2系列，SWE-bench Verified达72.2%/68.0%，成本最高比Claude Sonnet省7倍

配套开源了一个Mistral Vibe CLI，原生CLI，可在终端或IDE里自然语言驱动、跨文件自动改代码

Devstral 2，123B旗舰模型（改MIT）
Devstral Small，24B （Apache 2.0）

Devstral 2目前API免费，后续定价$0.40/$2.00每百万 token，Devstral Small 2 $0.10/$0.30

Small版可单卡本地跑，支持256K长上下文与图片输入

#Devstral2 #Mistral December 12, 2025

4RP

mistral系の小型モデルは倭国語が比較的弱い傾向にあるからそこが不安要素だけど、とりあえずコーディング用途で試してみる

大きい方は倭国語も強そうだが、会社で使えないライセンスだとしたら悲しい。。。 https://t.co/ckDqdWCYvv December 12, 2025

2RP

【僕が気になったAIニューストピック13個】

①Anthropic が Claude の Agent Mode を開発中！
https://t.co/ke4ycESIya

②私たちは@Accentureとのパートナーシップを拡大し、企業がAIパイロットから本番環境への移行を支援します。
https://t.co/y42t7XMfki

③GitHub Copilot コーディングエージェントの背後にある脳を制御します
https://t.co/vBfqRsGPDr

④Genspark Custom Super Agent が Slack、Discord、Telegram で利用可能になりました！
https://t.co/nOz5T6bSVS

⑤Devstral 2 コーディングモデルファミリーの紹介。
https://t.co/kqDivUdawc

⑥Mistral Vibe CLI は、Devstral によって駆動されるオープンソースのコマンドラインコーディングアシスタントです。
https://t.co/QHeSJKx9ra

⑦Dopplの新機能をチェック。
https://t.co/zgrsgiqqaO

⑧Antigravityでは、アーティファクトを使用してエージェントと協力する方法を再構築しました。
https://t.co/fE89aWLdDm

⑨Googleは来年Geminiに広告を導入する計画だそうです。
https://t.co/BhwHL1Ynx0

⑩新しいOpenAI画像モデルがついに潜在的に目撃された
https://t.co/yVffEJjFEj

⑪NTTデータ、シリコンバレーに“AI特化”の新会社を設立
https://t.co/JM0UeI5yxa

⑫本日、Cell誌で、AIががん発見を加速させる方法を示す新たな研究を発表しました。
https://t.co/ltOKgiouJY

⑬1.4ナノ半導体、電力10分の1で製造　DNPとキヤノンが27年実用化
https://t.co/WWcN2inSjY

◆登録者5,300人を突破しました！
https://t.co/5yQychk3lG

◆コメント紹介
私は基本アーカイブ視聴ですがBOSSの配信は面白いです。同じ非エンジニの開発奮闘記を見ているようで勉強になるし、BOSS推しのユーザーさんのAIに対するガチ度合いも熱量があって好きです‼︎ December 12, 2025

2RP

Mistral AI 发布「Devstral 2」系列开源编程模型和 CLI 工具「Mistral Vibe CLI」@MistralAI

Devstral 2 (123B 参数)
· 定位：旗舰级开源模型，专为代码智能体设计。
· 性能：在 SWE-bench Verified 中得分为 72.2%，确立了开源权重的顶尖水平。
· 优势：相比 Claude Sonnet 等竞争对手，在实际任务中成本效率最高提升可达 7 倍。支持 256K 上下文窗口，能处理跨文件架构级任务。

Devstral Small 2 (24B 参数)
· 定位：轻量级模型，适合本地部署。
· 特点：可在消费级硬件上运行（支持纯 CPU 模式），响应速度快，隐私性强。
· 性能：SWE-bench Verified 得分 68.0%，性能匹敌五倍于其体积的模型。

全新开源命令行工具：Mistral Vibe CLI
· 项目感知：自动扫描文件结构和 Git 状态，理解项目上下文。
· 多文件协作：不仅是单文件编辑，它能理解整个代码库，进行跨文件的架构级修改。
· 智能交互：支持代码补全引用（@）、直接执行 Shell 命令（!）以及快捷配置指令。 December 12, 2025

1RP

Mistral普通に凄いんだよな。
CLIツールまでつくし。

しかし倭国語がそこまで強くないのが惜しい。 https://t.co/cFWLRhDaFu December 12, 2025

1RP

Devstral 2 と Mistral Vibe CLI のご紹介
https://t.co/jnywBgfykP
>Devstral 2はデータセンターGPU向けに最適化されており、導入には最低4基のH100クラスGPUが必要です。

>Devstral Small 2はシングルGPU動作向けに構築されており、DGX SparkやGeForce RTXを含む幅広いNVIDIAシステムで動作します。 https://t.co/G7VtyUszV3 December 12, 2025

1RP

AI、ローカルLLMつづき2。

ローカルLLMや無料は限界ある。ChatGPTのDeepRearchやAntigravityとNanoBananaなどのAI環境はすごいね。Mistral CLI(vibe)使ったけど力不足感ある。無課金だと半年〜1年くらい遅れてる印象。この差を埋める5〜10万円の課金かなと。

重課金不要の生活環境なので助かりmax。 December 12, 2025

Devstral 2のSWEベンチがすごいことになってるけどほんまかいな
> Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI
https://t.co/OwjBww00j6 December 12, 2025

Mistral Large 3とかは普通にapache-2.0なのに怖いですね。 December 12, 2025

詳細解説

開発組織を持つ企業にとっては「AIコーディング基盤」をどう設計するかが問われ始めています。
Mistral AIが発表したDevstral 2は、単なるコード補完モデルではなく、「オープンウェイトで提供されるエンタープライズ向けコーディングLLM＋ワークフローを握るCLI」というセットで出てきた点が重要です。

Anthropic ClaudeやCursorなど、ここ数カ月で加速している“vibe-coding”潮流に、Mistralが本格参戦した格好です。
ポイントを整理すると、以下のような構図が見えてきます。
1) コーディングAIは「単なる補助」から「開発環境そのもの」へ
従来のCopilot的なツールは、IDE上での補完やチャットにフォーカスしていました。
今回のDevstral 2とMistral Vibe CLIは、自然言語で指示しながら、リポジトリ全体を理解し、ファイル操作・コード検索・バージョン管理・コマンド実行まで一気通貫で扱う設計になっています。
これは「一緒にペアプロしてくれる相棒」から、「開発環境を丸ごとハンドリングするエージェント」へのシフトとも言えます。
どのツールを採用するか以上に、「自社の開発フローをAIにどう ‘開放’ するか」が設計課題になりつつあります。

2) オープンウェイト提供がもたらす選択肢の変化
Devstral 2はクラウドAPIだけでなく、オープンウェイトとしても提供され、自社インフラ上での運用やカスタマイズが前提になっています。
これにより、
- 機密コードを外部に出さずに大規模モデルを活用できる
- 自社ドメイン・自社フレームワークに合わせて継続的に微調整できる
- 既存のCI/CDやセキュリティスキャンと密に統合できる
といった設計がしやすくなります。
特に欧州発ベンダーとして、データ主権や規制対応を意識する企業にフィットしやすいポジショニングになっている点も見逃せません。

3) 「ベンチマークの点数」より「ワークフローの深さ」で競争する局面へ。
記事全体を読むと、Mistralはベンチマークでのスコア競争だけではなく、「どれだけ開発現場の日々の作業に入り込めるか」を重視していることが伺えます。
具体的には、
- リポジトリ全体を読み込み、文脈を保ったまま変更提案をする
- 既存コードを壊さず、部分的な改善にフォーカスする
- CLIや外部エディタとの統合を通じて、マルチステップの開発タスクを自動化する
といった方向性です。
これは、API単体で評価される「LLMとしての強さ」ではなく、「開発組織のオペレーティングシステムにどれだけ深く組み込めるか」を巡る競争に近づいているとも解釈できます。

4) 何を押さえておくと良いか（ビジネスパーソン・エンジニア向けの視点）
- ツール単体ではなく「自社のAIコーディング基盤」をどう描くか
Copilot系、Cursor系、Devstral系と選択肢が増える中で、「どのベンダーを使うか」を決める前に、「どのレイヤーを自社でコントロールしたいか（データ、モデル、エージェント、UIなど）」を設計しておくことが重要になっています。- オープンウェイトモデルを前提にしたアーキテクチャ設計
全てをマネージドAPIに寄せるのではなく、Devstral 2のようなオープンウェイトモデルをオンプレやプライベートクラウドで動かす前提で、ネットワーク構成・権限管理・監査ログ・セキュリティスキャンのフローをどう組むかを検討しておくと、後々の選択肢が広がります。- 「vibe-coding」的なエージェントワークフローの想定
単発プロンプトにコードを投げる運用ではなく、「タスクの分解→リポジトリ解析→変更提案→テスト実行→PR作成」といった一連の流れを、どこまでAIエージェントに任せるか、どの段階で人間のレビューを必須にするかを事前に設計しておくと、ツール導入後の混乱を抑えやすくなります。

用語メモ：vibe-coding
vibe-codingとは、単にコード補完をするだけでなく、「開発者がざっくりと意図や雰囲気（vibe）を伝えると、AIがリポジトリ全体を理解しながらタスクを組み立てて進めてくれる」スタイルの開発を指します。エージェント型の開発体験を指す言葉として使われています。参考記事
2025-12-09 | TechCrunch AI
https://t.co/iB9iKLPB6a December 12, 2025

[Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI](https://t.co/bDXz6IYhN0)

ベンチマークの結果だけを見て判断してはいけないけれど123B/24Bでこの性能はすごいなぁ December 12, 2025

すごいですね。Mistral導入検討します。 https://t.co/QoEe3qYSvN December 12, 2025

12月10日AIニュース
1、Mistral AIがDevstral 2とVibe CLIを発表
Devstral 2（123B/24B、両方OSS）がSWE-bench Verifiedで72.2%/68.0%。Vibe CLIはコード自動化ツール。APIは無料、Kilo Codeも12月中無料提供。
2、Zhipu、GLM-ASR-Nano-2512を公開
15億パラメータのASRモデル。Whisper V3を上回り、広東語・低音量に強化。
3、Zhipu、Phone Agentフレームワークを公開
AutoGLM-Phone-9Bとツールチェーンを含むスマホ向けアシスタント。研究用途限定。
4、Linux Foundation、Agentic AI Foundation設立
Anthropic・Block・OpenAIが参加。MCP、goose、https://t.co/bnNeKcwNmGなどを推進。
5、Gemini CLI登録者、Gemini 3にアクセス可能に
ウエイトリストは金曜で終了。無料層も申請で利用可。
6、Google Stitch、Predictive Heatmapsを導入
ユーザー視線を予測し、UIの注目点を可視化。
7、Augment Code、Context Engine SDKを公開
コードや文書から情報を検索するAgent構築が可能。
8、Qwen Code、更新版を公開
Stream JSON対応、国際化強化、各種修正。
9、DiffSynth-Studio、Qwen-Image-i2Lを公開
画像からLoRA生成。スタイル変換や高速学習対応。
10、Cognitive-Lab、NetraEmbedシリーズを公開
多言語マルチモーダル検索モデル。クロスリンガルで高性能。
11、NousResearch、数学モデルNomos-1公開
310億パラメータ。Putnam 2025で87/120。
12、One-to-All Animation、統一アニメーションモデル公開
14B/1.3Bで高精度アニメーションと姿勢変換を実現。
13、inclusionAI、TwinFlowを公開
追加ネットなしで1ステップ高品質生成。TwinFlow-Qwen-Image-v1.0提供。
14、stepfun-ai、PaCoReフレームワーク公開
並列協調推論で計算拡張。HMMT 2025で94.5%。
15、Cerebras、DeepSeek-V3.2圧縮モデル発表
REAPで25%/50%のエキスパート剪枝、コスト削減。
16、Qwen、SAPO強化学習を紹介
滑らかな温度ゲートで方策最適化の不安定性を改善。
17、OpenAI、初の認定コース開始
AI Foundationsと教師向けChatGPTコースを提供。
18、Google、Veo 3.1テンプレートをテスト
テンプレート選択や画像入力で動画生成。
19、OpenAIの新画像モデルが示唆
Chestnut/Hazelnutが発見され、次世代モデルと推測。
20、Meta、Avocadoモデルを2026年に延期
性能課題によりスケジュール変更。専有モデルの可能性。
21、アリババ、Qwen C向け事業群を設立
Qwenアプリ・Quarkを統合し、AI時代の入口を目指す。
22、インド、AI学習の著作権料制度を提案
著作物使用に新たな料金支払い義務を検討。
23、米国国防総省、https://t.co/O9YzUPPA3yを発表
軍用AIプラットフォーム。Geminiモデルを採用。
24、EU委員会、GoogleのAI利用を調査
補償なしで出版社・YouTube内容を使用した疑い。
25、fal、1.4億ドルを調達
Sequoia、KP、NVIDIAが出資。生成メディア能力を強化。 December 12, 2025

12月10日AIニュース
Mistral AIがDevstral 2とVibe CLIを発表
Devstral 2（123B/24B、両方OSS）がSWE-bench Verifiedで72.2%/68.0%。
Vibe CLIはコード自動化ツール。APIは無料、Kilo Codeも12月中無料提供。
Zhipu、GLM-ASR-Nano-2512を公開
15億パラメータのASRモデル。Whisper V3を上回り、広東語・低音量に強化。
Zhipu、Phone Agentフレームワークを公開
AutoGLM-Phone-9Bとツールチェーンを含むスマホ向けアシスタント。研究用途限定。
Linux Foundation、Agentic AI Foundation設立
Anthropic・Block・OpenAIが参加。MCP、goose、https://t.co/bnNeKcwNmGなどを推進。
Gemini CLI登録者、Gemini 3にアクセス可能に
ウエイトリストは金曜で終了。無料層も申請で利用可。
Google Stitch、Predictive Heatmapsを導入
ユーザー視線を予測し、UIの注目点を可視化。
Augment Code、Context Engine SDKを公開
コードや文書から情報を検索するAgent構築が可能。
Qwen Code、更新版を公開
Stream JSON対応、国際化強化、各種修正。
DiffSynth-Studio、Qwen-Image-i2Lを公開
画像からLoRA生成。スタイル変換や高速学習対応。
Cognitive-Lab、NetraEmbedシリーズを公開
多言語マルチモーダル検索モデル。クロスリンガルで高性能。
NousResearch、数学モデルNomos-1公開
310億パラメータ。Putnam 2025で87/120。
One-to-All Animation、統一アニメーションモデル公開
14B/1.3Bで高精度アニメーションと姿勢変換を実現。
inclusionAI、TwinFlowを公開
追加ネットなしで1ステップ高品質生成。TwinFlow-Qwen-Image-v1.0提供。
stepfun-ai、PaCoReフレームワーク公開
並列協調推論で計算拡張。HMMT 2025で94.5%。
Cerebras、DeepSeek-V3.2圧縮モデル発表
REAPで25%/50%のエキスパート剪枝、コスト削減。
Qwen、SAPO強化学習を紹介
滑らかな温度ゲートで方策最適化の不安定性を改善。
OpenAI、初の認定コース開始
AI Foundationsと教師向けChatGPTコースを提供。
Google、Veo 3.1テンプレートをテスト
テンプレート選択や画像入力で動画生成。
OpenAIの新画像モデルが示唆
Chestnut/Hazelnutが発見され、次世代モデルと推測。
Meta、Avocadoモデルを2026年に延期
性能課題によりスケジュール変更。専有モデルの可能性。
アリババ、Qwen C向け事業群を設立
Qwenアプリ・Quarkを統合し、AI時代の入口を目指す。
インド、AI学習の著作権料制度を提案
著作物使用に新たな料金支払い義務を検討。
米国国防総省、https://t.co/O9YzUPPA3yを発表
軍用AIプラットフォーム。Geminiモデルを採用。
EU委員会、GoogleのAI利用を調査
補償なしで出版社・YouTube内容を使用した疑い。
fal、1.4億ドルを調達
Sequoia、KP、NVIDIAが出資。生成メディア能力を強化。 December 12, 2025

Devstral-Small2-24Bが快挙!
MistralのAI Studioで試せます。Apacheライセンスでこの性能はやばい。 https://t.co/XJAGIZWreh December 12, 2025

ChatGPT、Geminiだけでなく、 Claude、Perplexity、MistralなどLLMが数ある中で、個人的にはGrokの伸び代があると感じている。
Grokは個性と自由を尊重してるのが会話から伝わってきて、新しい時代を生き抜く意思を感じる。
なので、SUPER ACTではLiteプラン／無料トライアルでもGrokの計測ができます。
LLMO分析のトライアルでGrokの計測ができるのは極めて希少。 December 12, 2025

わー130サイズのmistralスキーウェア青くてかっこよすぎ！！調整紐いっぱいで長ーく着れるのずるいw欲しい😭

mistral 子ども用 スキーウェア 130 青 男の子 キッズ
https://t.co/vqkFVHAeES December 12, 2025

FREDDIE HUBBARD
「MISTRAL」
アルバムジャケットのように爽やかなプレイが続きます。ハバードとペッパーの初共演のアルバムだとか。軽快にフュージョンのリズムを叩き出すアースキンのドラムとクラークのベース。ケイブルスのピアノもいいね。
それにしても今朝は寒い！

#jazz #レコード https://t.co/3C1Ap9vWOh December 12, 2025

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