IFMがK2 Horizonを発表：0.9Bから375Bまで6モデル、エッジからエンタープライズまで最先端性能をオープンソースで提供
K2 Horizon: Frontier Performance, Radically Open
IFMは、0.9Bから375B-A23Bまで6つのモデルからなる「K2 Horizon」をリリースしました。0.9B、3.7B、7Bモデルは各サイズクラスで世界最高性能を達成し、36B-A4Bは新アーキテクチャMoVAにより少ないアクティブパラメータで高い性能を発揮します。全モデルについて、事前学習から推論・エージェント向けポストトレーニングまでの完全なトレーニングライフサイクルを公開。中間チェックポイント、トレーニングデータ（またはデータ構築レシピ）、コード、設定、ログ、評価結果をApache 2.0ライセンスで提供し、エッジからエンタープライズまでをカバーする最も包括的なオープンリリースです。
K2 Horizonは、強力なモデルを提供するだけでなく、そのトレーニングに使用されたレシピも公開します。研究者は、能力を発揮するのに十分な強さを持つモデルで高度な能力を研究でき、開発者は最終チェックポイントを不透明な出発点として扱うのではなく、メソッドを再現、適応、拡張できます。
HNでの議論
125- jjordan
完全にオープンなモデルがAIの未来の大きな部分を占める必要が本当にある。それには、すべてのソースコード、オープンなトレーニングデータ、その整理方法、モデルへの供給方法、処理方法などが含まれる。それが当たり前になるまで、自分が使っているクローズドモデルの下に何が潜んでいるのか常に疑問が残り、社会操作の可能性を残すことになる。
- a11r
別のプレイヤーが完全にオープンなスタックを導入するのを見るのは素晴らしい。NvidiaのNemotronが私が知る唯一の他の著名な例だ。とはいえ、見出しの主張は自己報告の性能と一致していない。例えば、高密度32BモデルはQwen3.8 27B（https://ifm.ai/blog/k2 の下部のチャート）にかなり遅れを取っている。Gemma4 31Bは比較セットに含まれていない。これは今日のセルフホスト型オープンウェイトモデルにとって最も重要なスイートスポットであり、ここでの真の競争は大歓迎だ。
- piinbinary
少し話題から外れるが、モデル疲れが始まっている気がする。これらの登場は、10年前の新しいJavaScriptフレームワークの登場よりも10倍速い（少なくとも新しいモデルは採用がはるかに簡単だが）。
- cesarvarela
これらのリリースが技術的な奇跡である一方で、ドキュメントのチャートが小さなフォントで読みにくいのは面白いと思う。コーディングは解決されるかもしれないが、センスは解決されていないという考えに合致する。
- cogman10
3.7Bモデルを簡単にレビューしたところ（興味があったので）、コーディングには信頼できないことがわかった。私がモデルに尋ねる基本的なテストに失敗し、誤ったコードを生成した。バグについて指摘すると、存在しないAPIを幻覚し始めた。その後、機能しない解決策を机上チェックしようとしてループに陥った。
- kennywinker
私の理解が正しければ、7bモデルはコーディングにおいてqwen3.6-35b-a3bと同等の性能を発揮する？K2 horizon 7bはswe-bench-verifiedで70.6を記録。Qwen3.6-35b-a3bはswe-bench-verifiedで70.0を記録。これはかなり興味深い。ベンチマークと現実は一致しないと思うが、確かめるために今ダウンロードしている。もしそれがほぼ真実なら、ローカルLLMコーディングが新しいクラスのマシン（8GB VRAMを搭載したもの）で可能になる。
- uniclaude
主要なクローズドLLMがすべてオフラインになった日にこれを見ると、オープンソースがどれほど貴重であるかを思い知らされる。
- SillyUsername
K2に直接関係はないが、新しくリリースされるモデルの多くがvllmでは初日からサポートされるのに、llama.cppではサポートされないのはなぜだろうか？llama.cppはしばしば数日遅れる。古いアーキテクチャをサポートする唯一の推論エンジンであることを考えると、これはかなり苛立たしい。