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Alibabaは旧正月の前日に、397Bパラメータのうち17Bを稼働させるネイティブマルチモーダルなオープンウェイトモデル「Qwen3.5-397B-A17B」と、1Mトークンのコンテキストを持つホスト型の「Qwen3.5-Plus」を公開した。

AlibabaのQwenチームは、Apache 2.0の下でオープンウェイトの中規模Qwen3.5モデルを3つ公開した。アクティブ10Bの122B混合エキスパート、アクティブ3Bの35B、そして27Bの高密度モデルで、同社はほとんどのベンチマークでOpenAIのGPT-5 miniを上回ると述べている。

MiniMaxは、自らの進化に関わる初のモデルM2.7を公開した。SWE-Proで56.22%、Terminal Bench 2で57.0%を記録し、Agent Teamsをネイティブに備え、入力100万トークンあたり$0.30。

Arcee AIは、長期的なエージェント向けに作られた398Bパラメータ（アクティブ約13B）のオープン推論モデルTrinity-Large-Thinkingを公開しました。PinchBenchではClaude Opus 4.6に次ぐ2位で、出力100万トークンあたり$0.90だとしています。

Z.ai(智谱AI)は、MITライセンスのオープンウェイトとしてGLM-5.1を公開した。754Bパラメータのこのモデルは、1つのタスクに最大8時間自律的に取り組めるよう設計されており、SWE-Bench Proで58.4を記録して首位に立った。

Moonshot AIは、総パラメータ1兆、アクティブ320億のマルチモーダルMixture-of-Expertsモデル、Kimi K2.6をオープンソースで公開した。256Kトークンのコンテキストウィンドウを持ち、最大300のサブエージェントが4,000の連携ステップを実行するエージェントスウォームに対応する。

Xiaomiは、1.02Tパラメータでアクティブ42B、1Mトークンのコンテキストを持つエージェント型モデルMiMo-V2.5-Proと、310Bのオムニモーダルな姉妹モデルMiMo-V2.5を公開し、両モデルをMITライセンスでオープンソース化した。

DeepSeek は、DeepSeek-V4 プレビューをオープン ウェイトとしてリリースします。V4-Pro は 1 兆 6,000 億のパラメーター (490 億アクティブ) を持ち、V4-Flash は 2,840 億 (130 億アクティブ) のパラメーターを持ち、どちらも 100 万のトークン コンテキスト ウィンドウを備え、API 価格は 100 万入力トークンあたり 0.14 ドルからです。

Mistral AI は、初の統合型フラッグシップ Mistral Medium 3.5 を公開した。128Bのデンス型オープンウェイトモデルで、256Kのコンテキストウィンドウを持ち、SWE-Bench Verified で77.6%を記録し、価格は入力トークン100万あたり$1.50、出力トークン100万あたり$7.50。

IBMは、Apache 2.0ライセンスの高密度言語モデルGranite 4.1(3B、8B、30B)を公開しました。8B instructは320億パラメータのGranite 4.0混合エキスパートモデルに匹敵または上回り、新たなビジョン、音声、ガーディアン、埋め込みモデルも加わります。

MiniMaxは、新しいスパースアテンションを基盤とする1Mトークンのコンテキストを持つネイティブマルチモーダルモデルMiniMax-M3を公開した。SWE-Bench Proで59.0%を記録し、発売時の割引後は入力100万トークンあたり$0.30となる。

Z.ai(智谱AI)は、MITライセンスの753Bパラメータのフラッグシップモデルで、1Mトークンのコンテキストウィンドウを備えた長期的なコーディング向けのGLM-5.2をリリースした。SWE-bench Proで62.1、Terminal Bench 2.1で81.0を記録した。

Tencentは、オープンウェイトのHunyuanモデルの製品版であるHy3を正式に公開した。295Bパラメータでアクティブ21B、256Kトークンのコンテキストを持つMixture-of-Expertsで、価格は入力100万トークンあたり1元。

Thinking Machines LabがInklingを公開した。同社初のモデルで、975Bパラメータ(アクティブ41B)、1Mトークンのコンテキストを持つオープンウェイトのMixture-of-Expertsシステムであり、テキスト・画像・音声を推論でき、ファインチューニングのベースとして設計されている。

Moonshot AIは、2.8兆パラメータ、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えたオープンウェイトのマルチモーダルモデル「Kimi K3」をリリースした。価格は入力100万トークンあたり$3.00、出力100万トークンあたり$15.00で、重みは7月27日に公開された。

Thinking Machines LabがInkling-Smallを公開した。276Bパラメータ(アクティブ12B)のオープンウェイトモデルで、推論とエージェント型コーディングのベンチマークで975BのInklingに匹敵または上回り、SWE-bench Verifiedでは80.2%を記録した。

アリババは、2.4兆パラメータのMixture-of-Expertsフラッグシップモデルであるコンテキストウィンドウ100万トークンのQwen3.8-Maxを発表した。Text Arenaで5位、Vision Arenaで2位となり、その後ウェイトを公開した初のMaxクラスのQwenとなった。

Z.ai（Zhipu AI）は、GLM-5.2をポストトレーニングのみでアップグレードしたGLM-5.3をリリースした。Terminal Bench 3.0で28.3、脆弱性ベンチマークCyberGymで84.5%を記録し、1Mトークンのコンテキストを備え、2週間後にオープンウェイトも公開された。

AlibabaのQwenチームは、Apache 2.0で公開する密(dense)なマルチモーダル27BモデルQwen3.8-27Bをオープンソース化した。コーディングとオフィス業務ではプロプライエタリなQwen3.7-Plusを上回るとしており、ネイティブコンテキストは262K。

IBM は、切り替え可能な思考モードを備えた 3 つのオープン Apache 2.0 推論モデル (3B、8B、および 30B) である Granite 4.2 をリリースします。 8B のスコアは、SWE ベンチ検証で 47.67、IBM 独自の実行では AIME25 で 86.67 でした。

Z.ai は、新たに学習したベースの上に構築した 320B パラメータ(アクティブ 18B)のネイティブマルチモーダル・オープンウェイトモデル GLM-5.3-Flash を公開した。同社は GLM-5.2 を10分の1の価格で上回ると主張しており、入力は100万トークンあたり $0.15。

DeepSeekは、自社のフラッグシップモデルV4-Proを上回るとする、オープンウェイトの5,520億パラメータのマルチモーダルモデルDeepSeek-V4.1-Flashをリリースし、V4-Pro宛のAPIトラフィックを全てFlashの価格でこのモデルにルーティングするようにした。

シャオミは、ネイティブにオムニモーダルでコンテキストが100万トークンのMiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashをリリースし、オープンソース化した。ProはArtificial Analysis Intelligence Indexで46.32を記録し、オープンソースモデルとして最高の数値となった。

Mistral AIは、自社クラスターで学習した約1兆パラメータのネイティブマルチモーダルなエキスパート混合モデル「Mistral Large 4」をパブリックプレビューとして公開した。オープンウェイトは2026年10月末までに公開される予定だ。