Aleph Alpha、ドイツ統一の日に主権AI「Kolibri」を公開

Aleph Alphaチーム、オープンにしてくれてありがとう。

私たちも他の多くの人たちと同じく、試してベンチマークを取ってみたいと思っていた。

というわけで、ささやかな支援の気持ちとして、Kolibri-1をホストして、今後数日間は誰でも無料で試せるようにした。

GPU不要。セットアップ不要。ただ試すだけ。

tesseracted.com/kolibri-1-chat/

https://x.com/konarkmodi/status/2106373678589960260?s=46

>私たちはKolibriをabstentionデータとMerlin-Arthurプロトコルで訓練しました。その結果、答えがコンテキストにない場合は「わかりません」と言うように訓練されています。

https://aleph-alpha.com/en/blog/bounding-hallucinations-merl...

ここで注目すべきは、透明性と、コーディングやエージェントタスクでもよく機能する実際に優れたモデルだという事実に加えて、設立から1年未満のチームによる初のリリースであり、イテレーションの速度に強い重点を置いているということだ。まだまだ続きがある。

免責事項：私はトレーニングチームの一員で、質問があれば喜んで答える。

主権についてこれほど大げさに語る投稿なら、その会社がカナダ企業Cohereと合併する予定であることに触れないのは少し誤解を招く。

そしてそれは良いことだ——隠す必要はない。追随するコストが増大する中、これら少数の非米国・非中国企業は、もっと努力とコストを共有する必要がある。

カナダもまた主権AIの選択肢を非常に必要としているが、それを単独で資金提供するのはほぼ金の無駄だろう。この新しいドイツ・カナダ企業にはMistralとも、あるいは韓国のAI企業の一つとも協力してほしい。

Qwen3.8 27Bは、KolibriのハーネスでKolibriのベンチマークにおいて、ドイツ語でKolibriの79.9対70.8で勝っている。

また、Cohereによる買収が完了したら、トロントから90%所有・100%運営でありながら、この「主権」という主張をまだ使えるのだろうか？

現時点で主権AIモデルが最も得意であるべきことは、他のモデルの結果を監査することだと思う。

今はほとんどの政府アプリケーションでオープンモデルを動かせば十分だろうが、これらのどれも信用することはできない。

だから主権管理下のモデルが最初のモデルを監査すれば、基本的に「信頼アダプター」として機能するだろう。

2番目のモデルが十分安く速ければ、ビジネスモデルになる。

中間ステップをすべて監査する必要すらなく、ツール呼び出しと最終結果だけでよい。

Qwen3.8 Flash——アクティブパラメータ数が少なめ（6B）の別のMoEモデル——との比較が一切ないのはかなり際立っている。代わりに、ほぼ丸1年前にリリースされたQwen3-Next 80B-A3Bと比較している。

それがこのモデルの本当の「要点」を無効にするわけではないのはわかるが……。

自分のRTX pro 6000環境でちょっと試してみたところ、正しいアプローチを捉えることはできても、考えすぎにあまりにも多くのトークンを使う。

一方で速度はかなり良く、アクティブパラメータが3Bしかないのにfp8で約170 tkn/s出ている。

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Aleph Alpha Kolibri：主権ドイツLLMの仕組み - https://news.ycombinator.com/item?id=49943034 - 2026年10月（162コメント）