Running Codex safely at OpenAI
How OpenAI runs Codex securely with sandboxing, approvals, network policies, and agent-native telemetry to support safe and compliant coding agent adoption.
ソース: OpenAI Blog
新モデル / 既存モデル系列の新版リリース（GPT-4o / Claude 4 等。周辺アプリや API 化のみは product-launch、性能向上は capability-update）
記事 33 件
Remote agents in Vibe. Powered by Mistral Medium 3.5. Product Introducing Mistral Medium 3.5, remote coding agents in Vibe, plus new Work mode in Le Chat for complex tasks. Apr 29, 2026 Mistral AI
Mistral Medium 3.5 発表 — Vibe にリモートコーディングエージェントを統合
Mistral は新モデル「Mistral Medium 3.5」を発表し、同社のコーディング環境 Vibe でリモートコーディングエージェントを利用できるようにした。Medium 3.5 を駆動エンジンとし、Vibe からクラウド側でエージェントがリポジトリへの長時間タスク（マルチファイル変更・テスト・PR 作成）を実行する。Anthropic Claude Code・OpenAI Codex に対抗するエージェント型 IDE 戦略の一環。
ソース: Mistral News
Grok Voice Think Fast 1.0
Grok Voice Think Fast 1.0 — 低レイテンシ音声推論モデル
xAI は低レイテンシで対話可能な音声推論モデル Grok Voice Think Fast 1.0 を公開した。従来の Grok Voice Agent より応答遅延を大幅短縮しつつ、ある程度の推論能力を維持。ライブ通話・カスタマーサポート IVR・リアルタイムガイドなど、即応性が要求される用途を狙う。
ソース: xAI News
Introducing Claude Opus 4.7 Product Apr 16, 2026 Our latest Opus model brings stronger performance across coding, agents, vision, and multi-step tasks, with greater thoroughness and consistency on the
Claude Opus 4.7 登場 — コーディング・エージェント・長時間タスクで性能向上
Anthropic は最新世代の Opus モデル「Claude Opus 4.7」を公開した。コーディング、エージェント実行、長時間にわたる連続タスクで前世代を上回る性能を示し、Claude シリーズのフラッグシップとして位置付けられる。前バージョン Opus 4.6 と比較して、複雑な多段ツール呼び出しを伴うタスクの完遂率が向上したほか、コード生成の精度・保守性の評価指標で改善が報告されている。Claude API / Claude Code / Claude.ai 上で利用可能。
ソース: Anthropic News
Grok 4.1 Fast and Agent Tools API
Grok 4.1 Fast と Agent Tools API — 推論速度と汎用エージェント能力を強化
xAI は Grok 4.1 ベースの高速版 Grok 4.1 Fast を公開し、同時に Agent Tools API を公開した。Fast は推論速度を優先しつつ Grok 4.1 の主要能力を維持。Agent Tools API はWeb 検索・コードインタープリタ・ファイル読み書き等の標準ツールを一体で提供し、汎用エージェントを組み立てる際の摩擦を減らす設計。
ソース: xAI News
FEATURED
Meta、Muse Spark を発表 — Meta Superintelligence Labs の初モデル
Meta は新設の Meta Superintelligence Labs (MSL) から初のモデル「Muse Spark」を発表した。ネイティブにマルチモーダルな推論モデルで、ツール利用・視覚的 chain-of-thought・マルチエージェントのオーケストレーションをサポートする。Muse シリーズはスケーリングラダーの第一段に位置付けられ、研究・モデル訓練・Hyperion データセンターを含むインフラまでスタック全体を再構築する文脈での投入。
ソース: Meta AI Blog
Grok 4.1
Grok 4.1 — 推論・コード・エージェント能力を底上げした主力モデル
xAI は主力モデル Grok 4.1 を公開した。Grok 4 系列の機能改善版として、推論能力・コーディング・エージェント実行に渡って性能向上が見られる。Anthropic Claude Opus 4.7・OpenAI 系最新モデルと並ぶフロンティアモデルとして位置付けられ、Grok の主要 API・X 上のチャット体験で広く採用される。
ソース: xAI News
FEATURED
SAM 3.1 公開 — マルチプレキシングとグローバル推論で高速・高精度なリアルタイム動画追跡
Meta は Segment Anything Model 3.1 (SAM 3.1) を公開した。SAM 3 の drop-in 置換として、動画処理効率を大幅に改善する。新たに導入された object multiplexing により1 forward pass で最大 16 オブジェクトを同時追跡できるようになり、リアルタイム動画における検出・追跡パイプラインの実用性が大きく向上する。
ソース: Meta AI Blog
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TRIBE v2 — 人間脳の応答を予測する基盤モデル、解像度 70 倍向上
Meta は人間脳の神経活動を予測する基盤モデル「TRIBE v2」を発表した。視覚 / 聴覚刺激への脳応答を予測するデジタルツインとして機能し、同種モデルと比較して 70 倍の解像度向上を実現する。神経科学者・臨床研究者は被験者を必要とせずに仮説検証できるようになる。モデル・コード・論文・対話デモを公開。
ソース: Meta AI Blog
Grok 4 Fast
Grok 4 Fast — Grok 4 の低レイテンシ・低コスト版
xAI は Grok 4 系列の高速・低コスト版「Grok 4 Fast」を公開した。推論レイテンシとトークン単価を下げつつ、Grok 4 の主要能力を保持する設計。Anthropic Claude Haiku 系・OpenAI GPT-5 Mini 等との競合枠に位置付けられ、コスト感度の高い API 用途を想定。
ソース: xAI News
Grok Code Fast 1
Grok Code Fast 1 — コーディング特化型高速モデル
xAI はコーディング特化型の高速モデル Grok Code Fast 1 を公開した。コード補完・修正・PR レビュー等のタスクに最適化され、レイテンシとコストを汎用モデルより抑える。Anthropic Claude Code・OpenAI Codex・Mistral Codestral と正面から競合する位置付け。
ソース: xAI News
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SAM Audio — 音声分離向け初の統合マルチモーダルモデル
Meta は SAM のオーディオ版「SAM Audio」を発表した。マルチモーダルなプロンプトを使って音声分離 (audio separation) を行う、初の統合モデル。Perception Encoder Audiovisual (PE-AV)を基盤とし、音声分離タスクで SOTA を達成。SAM Audio-Bench という初の in-the-wild 評価ベンチマークも同時公開。SAM Audio と PE-AV は本日から利用可能。
ソース: Meta AI Blog
OpenAI o1 (preview) リリース
推論時間を伸ばすことで難問の正答率を大幅に伸ばす o1-preview が公開。AIME で74%（GPT-4o は12%）。新ジャンルとしての推論モデルが定義された。
ソース: OpenAI o1
Anthropic Claude 3.5 Sonnet 公開 — Artifacts 機能を初導入
Anthropic が Claude 3.5 Sonnet を公開。複数ベンチマークで Opus を上回り、コーディング性能が大幅向上。同時に Artifacts (出力を別パネルで保存・編集可能) を導入し、対話 UI 進化の起点に。
GPT-4o（omni）リリース
テキスト・画像・音声をネイティブに統合した GPT-4o が公開。音声応答が実時間に近づき、価格は GPT-4 Turbo の半額に。
ソース: GPT-4o
Meta Llama 3 (8B/70B) オープンウェイト公開
Meta が Llama 3 (8B / 70B) をオープンウェイトで公開。トークナイザ・コンテキスト長・データ品質を刷新し、70B モデルが当時のクローズド主力モデルに匹敵する性能を示した。8B は単一 GPU でも動かせるサイズで普及。
ソース: LLaMA
Anthropic Claude 3 ファミリー（Opus / Sonnet / Haiku）公開
Anthropic が Claude 3 ファミリー (Opus / Sonnet / Haiku の 3 サイズ) を公開。Opus が複数のベンチマークで GPT-4 を上回り、Anthropic が技術的な競合として頭角を現した転換点。視覚入力にも対応。
OpenAI Sora 発表 — 高品質テキスト→動画生成
OpenAI が text-to-video モデル Sora を発表。最大 1 分の高解像度動画を一貫した物理表現で生成可能。映像系生成 AI の質的なジャンプを示し、Runway / Pika 等の競合と動画 AI 戦争が本格化。
Google Gemini 1 発表 — マルチモーダルネイティブモデル
Google DeepMind が Gemini 1 (Ultra / Pro / Nano の 3 サイズ) を発表。テキスト・画像・音声・動画をネイティブに扱う初の主力マルチモーダルモデルと喧伝。MMLU で GPT-4 超えを主張したが、デモ動画の演出が物議も。
OpenAI DevDay — GPT-4 Turbo / Custom GPTs / Assistants API 発表
OpenAI 初の開発者カンファレンスで GPT-4 Turbo (128K context / 価格半減)、Custom GPTs (GPT Store)、Assistants API (Code Interpreter / Retrieval / Function calling 統合) を一挙発表。LLM プラットフォーム化が決定的に進んだ瞬間。
ソース: OpenAI DevDay
Llama 2 公開 — Meta が大規模 LLM をオープンウェイトで提供
Meta が Microsoft と提携して Llama 2 (7B/13B/70B) をオープンウェイトで公開。Azure 経由でもデプロイ可能で、商用利用も条件付きで許可。クローズドモデルとオープンモデルの二極化の象徴的リリース。
ソース: LLaMA
Anthropic Claude 1 API 公開
Anthropic が Claude を API 公開。Constitutional AI による独自の安全性アプローチを掲げ、ChatGPT に対する最初の本格的競合として登場。GPT-4 と同日公開の偶然で AI 業界の競争激化が可視化された。
GPT-4 リリース — マルチモーダル + プロ用途で大幅性能向上
OpenAI が GPT-4 を公開。法曹試験で上位 10% に入る等、専門領域でのベンチマーク性能が大幅に伸びた。テキスト + 画像入力に対応した最初の主力モデル。同日に Anthropic も Claude 1 を API 公開している。
ソース: GPT-4
Microsoft Bing Chat 発表（後の Copilot） — GPT-4 を組込
Microsoft が GPT-4 を統合した検索体験 Bing Chat（後の Microsoft Copilot）を発表。初期に表れた人格『Sydney』が物議を醸し、LLM アライメントの難しさを世間に強く印象づけた。
ソース: Microsoft Copilot
ChatGPT 公開
InstructGPT の RLHF をベースにしたチャットインターフェース ChatGPT が公開。1週間で100万ユーザー、2ヶ月で1億ユーザーを獲得し、生成AIの一般普及の起点に。
ソース: ChatGPT
Stable Diffusion 1.x 一般公開 — オープン画像生成モデル
Stability AI が CompVis / LMU München / Runway と共同開発した Stable Diffusion をオープンウェイト + コード公開。誰でもローカル GPU で動かせる強力な text-to-image 拡散モデルとして爆発的普及を引き起こした。
ソース: Stable Diffusion
PaLM 540B 発表 — Pathways アーキテクチャでの超大規模学習
Google が Pathways システム上で学習した 540B パラメータの Pathways Language Model (PaLM) を発表。多くの NLP ベンチマークで人間並み、Chain-of-Thought プロンプティングでの推論能力が注目された。
ソース: PaLM
GitHub Copilot テクニカルプレビュー公開
GitHub と OpenAI が共同で開発したコード補完アシスタント GitHub Copilot のテクニカルプレビューを公開。OpenAI Codex (GPT-3 派生) を基盤に、Visual Studio Code 等の IDE 内で人間のペアプログラマのように補完を提示。コーディング AI の社会実装の起点。
ソース: GitHub Copilot
DALL·E と CLIP を OpenAI が同日公開 — 画像とテキストの結合
OpenAI が同日に DALL·E（テキストから画像生成）と CLIP（テキスト・画像の埋め込み統一）を発表。マルチモーダル基盤の幕開けとして、その後の Stable Diffusion / Midjourney / Sora 等の前史となる。
ソース: DALL-E
GPT-3 API ベータ公開
175B パラメータの GPT-3 が API ベータとして公開。few-shot in-context learning の能力が実証され、API ベースの商用 LLM 利用が幕を開けた。
ソース: GPT-3
GPT-2 — 「公開しすぎて危険」として段階的リリース
OpenAI が 15 億パラメータの GPT-2 を発表。当初「悪用懸念のため full release は控える」とし、段階リリース方針を取った。後に同年 11 月に full モデルが公開され、生成テキストの「危険性」と「公開ポリシー」議論の出発点になった。
ソース: GPT-2
BERT 公開 — 双方向 Transformer による NLU 革命
Devlin ら（Google AI Language）が BERT を発表。Masked Language Model + Next Sentence Prediction による双方向事前学習で GLUE / SQuAD などの NLU ベンチマークを軒並み更新。
GPT-1 公開 — 生成事前学習 + ファインチューニング枠組み
Radford ら（OpenAI）が「Improving Language Understanding by Generative Pre-Training」を公開。Transformer デコーダで言語モデルを事前学習 → タスクに fine-tune する GPT 系列の起点。1.17 億パラメータ。
ソース: GPT-1