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GeorgeSmith
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2026年5月29日

Step3.7 Flashは、Apache 2.0の下でオープンソースとして公開されているモデルで、エージェント時代のタスクに向けて開発されました。このモデルは最高水準のベンチマークを達成しており、ClawEvalやSimpleVQA Searchでは400 TPSの推論速度、198BのスパースMoE（うち11Bがアクティブ）、256Kのコンテキスト情報、そして3つの推論レベルを備えています。マルチモーダルな知覚と行動のループにより、UIの理解、コード生成、ツールの呼び出しが98％以上の成功率で実現可能です。主要なエージェントフレームワークと互換性があり、ローカル環境でのデプロイもサポートしています。

Step3.7 Flashは、Apache 2.0の下でオープンソースとして公開されているモデルで、エージェント時代のタスクに向けて開発されました。このモデルは最高水準のベンチマークを達成しており、ClawEvalやSimpleVQA Searchでは400 TPSの推論速度、198BのスパースMoE（うち11Bがアクティブ）、256Kのコンテキスト情報、そして3つの推論レベルを備えています。マルチモーダルな知覚と行動のループにより、UIの理解、コード生成、ツールの呼び出しが98％以上の成功率で実現可能です。主要なエージェントフレームワークと互換性があり、ローカル環境でのデプロイもサポートしています。
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著者 JustinWilliams JustinWilliams 2026年9月20日
MiniMaxはGitHub上でMiniMax Code CLI v0.4.12をオープンソース化し、開発者がセキュリティと透明性を高めるためにそのソースコードを検査できるようにしました。このツールはFrontierHarness Evalにおいて、タスク成功率76.7%、中央値完了時間4分33秒を達成し、公開されているベースラインを上回る結果を示しました。この取り組みは、AIエージェントの呼び出しロジックと権限処理に対するコミュニティ主導のセキュリティレビューを可能にすることで信頼性を構築し、エンタープライズレベルのコーディングタスクにおける信頼性を確保することを目指しています。
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著者 GeorgeMiller GeorgeMiller 2026年9月20日
Step Zenithは、プログラミング、ソフトウェアエンジニアリング、金融向けに最適化された次世代フラッグシップAIモデル「Step5Preview」を発表しました。600BのスパースMoEアーキテクチャと27Bのアクティブパラメータを備え、100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル入力をサポートしています。このモデルは、オープンソースの知能において世界トップ3にランクされ、コストはClaude Opus5の8分の1で同等のパフォーマンスを提供します。現実世界のAgenticタスク向けに、知能、コスト、効率のバランスを取っています。Step5Previewは10月15日に公式にオープンソースリリースされる予定で、複雑な専門的なワークフローを対象とし、全体的な運用効率を向上させます。
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/ja/live/7463
著者 TimothySanchez TimothySanchez 2026年9月20日
Unityは、Unity 6以降に公式のClaude CodeおよびOpenAI Codexプラグレットを提供し、AIエージェントに31の開発スキルを装備させた。これらのツールは、エンジン内の標準的なワークフローに直接統合し、リアルタイムの公式ドキュメントを提供することで、古いAI生成コードの問題に対処する。この動きは、ゲームおよび3Dコンテンツ制作におけるAI競争の最前線にUnityを位置づけ、AIエージェントによる開発を効率化し、手作業の負担を軽減するとともに、AI支援型ゲーム制作における新たな業界基準を確立する。
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著者 JuanTaylor JuanTaylor 2026年9月20日
米国のドナルド・トランプ大統領は9月19日、AIチームの創設とAI担当者の任命を発表し、AIは次の産業革命であり、米国のGDPに最大25%の貢献をもたらす可能性があると述べた。彼は民主党がAIを破壊しようとしていると主張し、自らのアプローチは業界を抑制するのではなく支援するものだと強調した。トランプ氏はAIの安全性に関する懸念を詐欺だと切り捨て、ロボットが世界を支配することはないと断言した。彼の政権は既存の法体系を用いて違法なAI活動を処罰するとともに、専用支援と保護を通じて業界の成長を力強く推進する。
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著者 WillGarcía WillGarcía 2026年9月20日
エロン・マスクは、来年の米国のGDP成長率が4%に倍増すると予測しており、これは高い金利や生産性の遅れを指摘する保守的な見通しとは対照的である。AI関連の資本支出は2029年までにGDPの3%に達する可能性があるが、専門家は投資が経済的利益に結びつくまでに歴史的な遅れが生じることを指摘している。連邦準備制度理事会の利上げは不確実性を高め、テクノロジーインフラへの継続的な多額の支出が続く一方で、中小企業を阻害する可能性がある。
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