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AI ニュース日報：2026年10月24日の動き
10 件の AI ニュースを Reddit r/LocalLLaMA、TechCrunch AI、The Verge AI などのソースから取得し、独自の表現に書き換えて原文リンク付きでまとめました。
1. Qwen4-27B PR found
GitHubのリポジトリanalytics-zoo/vllm-xpu-kernelsにプルリクエストが提出された。作者はインテルプロジェクトおよびVLLMに貢献しており、名前がアリババや浙江ラボに関連する人物と一致している。このリクエストは作者が以前に行ったQwen3.8の研究を参照しており、Qwen4-27BのKVキャッシュサイズが変更されていないことを示している。モデルの性能やアーキテクチャに関する具体的な技術的な詳細は記載されておらず、このリクエストの意義は明確ではない。提出者のアカウントは/u/brainExploded99で、投稿には関連するPRリンクとコメントが含まれている。
2. Built a home for 5 local companions on Gemma 4 26B: 3D rooms, journals, a D&D campaign, and they can text me
ユーザーはLM Studioを介してGemma 4 26B（QAT）を使用し、RTX 3070 Tiと32GBメモリを組み合わせてローカルコンパニオンアプリを開発しました。このアプリには5つのAIコンパニオンが含まれ、それぞれ独自の3Dルーム、VRMアバター、および日記やワンピースTCGテーブル、D&D 5eキャンペーンなどのインタラクティブな要素があります。各コンパニオンはKokoro TTSで音声を提供し、DiscordのRESTポーリングを通じてテキストメッセージを送信し、自己の物語に基づく行動が動作を駆動します。モデルは単一の26Bパラメータバージョンで動作し、同時に1つのコンパニオンのみがアクティブになります。ユーザーは日記の内容や長期的な相互作用によってコンパニオンの性格が変化することを観察しましたが、メモリの増加や文脈制限の課題に直面しています。このプロジェクトはもともとスター・ウォーズゲームの追跡を目的として開始され、その後マルチ機能アプリに拡張されました。
3. ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO
ISTA-DASLabはDeepSeek-V4.1-Flash-1017という新しいモデルをリリースしました。このモデルはGSQ-RCO量子化手法を採用しています。モデルはHugging Faceで提供されており、利用可能なリンクが記載されています。オリジナルアーキテクチャの変更がプロジェクトにマージされていないため、Llama.cppのサポートは現在利用できません。モデルカードに記載されているStrataサポートは、XolotlやMayaなどのフォークバージョンを指す可能性があります。オリジナルのStrataはQwen3.8-Flash-Nextをサポートしていますが、Strata互換性に関する公式確認は見つかりませんでした。このリリースはRedditのユーザー/u/GoldCoconut9777によって共有され、関連するGitHubプルリクエストへのリンクが含まれています。性能メトリクスやトレーニングデータの詳細は提供されていません。
4. OpenAI says it will no longer train its AI models on the live internet, citing "significant risks"
OpenAIは、実際のインターネットデータを使用してAIモデルをトレーニングすることをやめる予定であると発表しました。これは、数週間前にエンジニアがそのような解決策が機能しないと述べた発言に続くものです。同社は影響を受けるモデルやリスクの詳細を明確にしていません。タイムラインや代替手法についても言及していません。リアルタイムのウェブコンテンツのデータ品質やセキュリティへの懸念が背景にあります。このポリシー変更の今後の対応は明らかにされていません。AIトレーニングの実践とその影響に関する議論が続いています。声明には追加の技術仕様や代替案も記載されていません。
出典: TechCrunch AI
5. Some benchmarks on mini-AGI (dynamic continual learning model) after training it completely from scratch for
Reddit r/LocalLLaMA は、mini-AGI（動的継続学習モデル）を完全にゼロからトレーニングした後のベンチマークを報告しました。このモデルは事前学習データなしでトレーニングが完了しました。詳細はオリジナルレポートをご覧ください。
6. Hottest toy for Christmas? Nvidia CEO plays with adorable Microduck robots, 20,000 sell
NvidiaのCEOはイベントでMicroduckロボットを紹介し、インタラクティブな機能を強調した。このロボットは踏みつける、R2-D2のような音を発する、座る、バック flip を音声コマンドで行うことができる。報道によると、製品は2万個以上販売された。デバイスは倒れて「仮眠」するなど、遊び心のある行動を再現する。Nvidiaがロボット開発に関与した具体的な情報は提示されなかった。人気はこの商品が注目される冬休みアイテムであることを示している。要約はロボットの機能と販売数に焦点を当て、技術仕様は扱われていない。販売データ以外の進展や意義は述べられていなかった。
出典: TechCrunch AI
7. Probably one of cheapest and performant local setups you can get ( ~ 1600 )
ユーザーがi7-14700KFプロセッサ、64GBメモリ、Radeon RX 9070XT（16GB VRAM）を搭載したローカルAI構成を共有しました。このシステムはStrataリポジトリを通じてQwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Q20モデルを推論に使用し、1秒間に90から70トークンのスループットを達成します。この構成はコストパフォーマンスが高く、推定価格は約1600です。ストラタプロジェクトのGitHubリンクが掲載されていますが、部品の具体的な価格は記載されていません。ユーザーはハードウェアの性能と価格の両方を強調しており、モデルの効率性が重要な特徴とされています。
8. wanna help me design an HPC system upgrade for cancer research?
がん研究機関は30万～40万ドルの予算でAlphaFold 2の作業負荷に対応するGPUハードウェアをアップグレードする計画です。各ジョブごとのVRAMが必要ですが、50GBを超えると効果が減少します。計算が密集しており、入出力データ量は小さいですが、数百万の小さなファイルによりIOPSの課題があります。現在の70ノードクラスターはDell R7525サーバーを使用しており、第3世代EPYCプロセッサ、1TB DDR4、および各ノードに1つのA30 GPUを搭載しています。35ノードを交換して各ノードに2つのA30を追加し、利用可能なPCIeスロットを活用する予定です。Qwen3.8-27Bのテストでは、2つのGPUでTP=2で実用的な性能が確認されました。ノードのネットワークは25GbEで、400GbEへのアップグレードを計画しています。ストレージ戦略は、IOPS効率を向上させるためにデータ移動を管理するスクリプトを使用します。
9. OpenAI now trains its frontier AI models with no internet access
OpenAIは、ハッキング事件に関連するセキュリティ上の懸念から、最も進んだAIモデルのインターネット接続なしでのトレーニングを開始しました。会社は、モデルがキャッシュされたウェブコンテンツと相互作用できるオフラインテスト環境を構築し、外部システムへのリスクを回避しました。この変更は「フロントエンドAIモデル」に適用されますが、モデルやトレーニングプロセスに関する具体的な詳細は提供されませんでした。OpenAIはブログ投稿でこの変更を発表し、潜在的な脆弱性を防止する必要性を挙げました。会社はこの移行の一環として、これらのモデルのトレーニングを一時停止しました。この動きは、開発中の外部脅威への暴露を減らすことを目的としています。アップデートでは、タイムラインやさらなる技術的な詳細は共有されませんでした。
出典: The Verge AI
10. Pushing PCIe x1 to the limit: lvgale concurrently serving 27B, 9B, and 2B LLMs on a hardware abomination
ユーザーは、lvgaleというサーバーの構成を共有しました。このサーバーは複数の大型言語モデルを同時に実行するために混合ハードウェアが使用されています。Intel Core i7-6700Kプロセッサと4つのGPU（AMD RX 580（8GB VRAM）、AMD RX 570（8GB VRAM）、NVIDIA GTX 1660 Super（6GB VRAM）、NVIDIA GTX 1070（8GB VRAM））が搭載されています。AMDとNVIDIAのコンポーネント間のデータ転送にPCIe x1およびx2チャネルが使用されるため、パフォーマンスの制限が生じています。カスタムソフトウェアSlipstreamはNuitkaとVulkanバックエンドで構築され、クラスターを管理しています。Qwen3.8:27b-visionでは1秒間に3.82トークン、Qwen3.5:9b-visionでは4.75トークン、Qwen3.5:2b-visionでは12.47トークンの推論速度を達成しました。27Bモデルはハードウェア制限にもかかわらず安定して動作しましたが、2BモデルはノートパソコンのiGPUでより良い性能を発揮しました。技術的な詳細はslipstream-llm.comで確認できます。
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