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
82- jjordan
完全にオープンなモデルは、AIの未来において大きな位置を占めるべきだ。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は、自分が使っているクローズドなモデルの下に何があるのか、常に疑問が残り、社会操作の可能性が開かれたままになる。
- a11r
完全にオープンなスタックを導入する別のプレイヤーが現れたのは素晴らしいことだ。NvidiaのNemotronが、私が知る限り他に著名な唯一の例だ。とはいえ、見出しの主張は自己申告の性能と一致していない。例えば、高密度の32BモデルはQwen3.8 27B（https://ifm.ai/blog/k2 の下部のチャート参照）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。これは現在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いに歓迎されるだろう。
- kzrdude
Unoの「拡散アダプター」は私が理解するのに時間がかかりそうだが、非常に興味深い。
- cogman10
3.7Bモデルについての私の簡単なレビュー（興味があったため）は、コーディングに関しては信用できないということだ。
私がモデルに尋ねるのが好きな基本的なテストに失敗し、誤ったコードを生成した。バグについて尋ねると、存在しないAPIを幻覚し始めた。その後、うまくいかない解決策を机上でチェックしようとしてループに陥った。
- 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。