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先日、[「Claudeは weekly limit や 5hours limit を突き破ったときのペナルティ料金が半端ない」](https://note.com/modern_ferret431/n/n821d3055d109) という記事が話題になった。Claude CodeやOpusでコードベース解析を回していると、10分足らずで従量課金が発生し得るという警告は実体験として貴重だが、エンジニアが実際に運用判断をする上で誤解しやすいポイントがいくつかある。本記事はその補足として、Anthropic公式ドキュメントに基づき仕組みを整理する。 最大の誤解ポイントはここ。Claude Pro/Maxで週次・5時間の利用上限に達しても、Usage credits（超過課金）を明示的に有効化していない限り、追加料金は一切発生しない。上限に達した場合の既定動作は「リセットまで待つ」だけで、勝手にAPI従量課金へ切り替わることはない。 有効化するには以下の手順が必要: `Settings > Usage` から Usage credits セクションで Enable をクリック

DeepReinforceが公開した Ornith-1.0 は、ひとことで言うと「agentic coding」に特化したオープンソースのLLMファミリーです。 ここでいう *agentic coding* は、ただコードを1発で出すだけではなく、ターミナルを触ったり、テストを回したり、途中で試行錯誤しながら仕事を進めるタイプのコード生成を指します。実務の開発にかなり近い世界です。 面白いのは、このモデルが単に「賢いコード生成器」という話ではないところです。Ornith-1.0は、解法そのものだけでなく、解法を引き出すための“足場”まで自分で作るという発想を取っています。これはかなり野心的ですし、個人的にはかなり好きな方向性です。モデルに「どう考えるか」まで学ばせるわけで、いかにも次の世代っぽい。 Ornith-1.0は、agentic coding向けのオープンソースモデル群 サイズは 9B Dense から 397B MoE まで幅広い 中核アイデアは、人間が固定の実行枠組みを作るのではなく、モデル自身が枠組みを改善していくこと **

AIが「仕事をどこまで代わりにこなせるか」を測るとき、だいたい話がふわっとしがちです。 でも今回のZDNETが取り上げた話は、かなり手触りがあります。Anthropicのモデル「Fable 5」が、フリーランスの実務をどれだけ自動化できるかを測るベンチマークで新記録を出したのです。とはいえ、だからといって人間の仕事を置き換えられる段階かというと、答えはまだ「いいえ」です。 Fable 5が、フリーランス作業の自動化性能を測る指標で16.1%を記録した これは過去の記録を大きく上回り、AIの仕事代行能力が急速に伸びていることを示す ただし、16%は100%ではないし、実運用には品質確認やセキュリティなど別の壁がある 人間の評価者をAIに置き換える実験は失敗していて、AIがまだ苦手な領域もはっきりしている 仕事の種類によっては、AIが数分で終えるものもあれば、今も手が出ないものがある この話、数字だけ見ると「AIすごい」で終わりそうですが、私はむしろ「AIの得意・不得意がかなり具体的に見えてきた」のが面白いと思いました。夢物語ではなく、かなり現実的な話です。 今回の中心にあるのは、CAIS

SecurityWeekの記事が面白いのは、AIそのものの性能ではなく、「使ったぶんだけ請求が膨らむ」という現実を、サイバーセキュリティの文脈でかなり生々しく描いているところです。 AIは便利です。そこはもう疑いようがない。でも、守る側の現場では、その便利さがそのままコスト爆弾にもなりうる。この記事は、その嫌なけれど大事な話を正面から扱っています。 セキュリティ製品がAI、特に agentic AI を組み込むと、性能だけでなく token 消費コストが効いてくる Machine Learning、GenAI、Agentic AI では、動き方もコスト構造もかなり違う token は「AIが読む・書く文字量」に近い課金単位で、使うほど請求が増える 重大インシデントでは、1件の調査で数万〜数百万 token が飛ぶことがある コスト上限にぶつかると、調査の打ち切りや機能制限が起きてしまう Cloud 型は変動費が重くなりやすく、On-premises のほうが経済性を読みやすい場面がある この記事が刺さるのは、AIの議論が「便利」「賢い」で止まりがちなところに、ちゃんと財布の話を持ち込ん

高性能なLLMを「自分のPCや自宅サーバー」で動かすための、かなり本気の実践メモ集です。 予算ごとに「どこまでできるか」をはっきり書いていて、夢物語ではなく現実の設計図になっています。 4枚のRTX PRO 6000を使った構成は豪快ですが、単なるお金の話ではなく、PCIeスイッチや電力制御まで踏み込んでいるのが渋いです。 speech-to-text（音声→文字起こし）やDockerを使った運用も含まれていて、実験ではなく“使うための環境”として整っているのが強いです。 このリポジトリは、ひと言でいうと「ローカルでLLMをちゃんと使うための、かなり筋の通った設計図」です。 しかも雰囲気がいい。ふわっとした夢の話ではなく、「$2,000ならここまで」「$40,000ならこの景色」という、かなり生々しい金額感で話が進みます。ここがまず面白いところです。 最近のLLMはクラウドで使うのが当たり前になりましたが、ローカルで動かす意味はちゃんとあります。たとえば、外部サービスにデータを投げたくない場面。社内資料や個人メモ、音声データみたいな“出したくない情報”を扱うとき、手元で完結する安心感は

AnthropicがClaude Sonnet 5を発表しました。The New Stackの記事が面白いのは、単に「新モデルが出た」ではなく、このモデルが上位モデルのOpus 4.8にかなり近づいたうえで、API価格が8月までかなり安いという、実務目線で効いてくるポイントを押さえているところです。 AIモデルの世界は、毎回「最高性能です！」という話になりがちですが、実際に使う側が気にするのはもう少し地味です。十分賢いか。長い作業を任せても破綻しないか。で、いくらかかるか。Sonnet 5は、その三つを同時にかなり意識したモデルに見えます。 Claude Sonnet 5は、Anthropicの中でも上位のOpus 4.8にかなり迫る性能とされた 特に「agentic benchmarks」で強さを見せた API価格は導入期として、2026年8月まで $2 / $10 per million tokens つまり、試しやすさと実運用のコスパをかなり意識した出し方になっている “最高性能一本勝負”ではなく、現実の開発で使いやすい位置づけが目立つ Sonnet 5の話を理解

a16z、Kleiner Perkins、Nvidiaが出資する新興AI企業Mirendilが、総額10億ドル評価に到達した。 Mirendilは、AIが自分より賢い次世代AIを作っていく「recursive self-improvement（再帰的自己改善）」を狙っている。 ただし同社は、危険な“暴走AI”を作りたいというより、先端AIの力をオープンソース開発者や研究者にも広げたいと主張している。 AnthropicやOpenAIのような大手も、再帰的自己改善AIには監視や減速の仕組みが必要だと警戒している。 a16zはこれを「vibe research」と呼び、かなり雑に言えば「研究の主導権をもっと外に開け」というメッセージを打ち出している。 AIの話題は、すぐに「未来を救うのか、それとも世界を壊すのか」という大げさな二択になりがちです。今回のGizmodoの記事は、その真ん中あたりをかなり刺激的に突いてきます。話の中心にいるのは、Mirendilというスタートアップ。名前はエルフ語で「大切なものの友」を意味するそうで、いかにもシリコンバレーっぽい香りがします。こういう命名センス、

ローカルで動くAIモデルって、ここ数年ずっと「惜しいなあ」が続いていました。速いけど賢さが足りない。賢いけど重すぎる。結局、クラウドのAPIに戻る。そんな空気を、QuesmaのPiotr Migdał氏はQwen 3.6 27Bでかなり変わったと感じたようです。 この記事の面白さは、単に「新しいモデルがすごい」で終わらないところです。MacBookやNvidia RTXのような手元のマシンで、実際にコードを書かせたり、ページを作らせたりできる。しかも、ただ動くのではなく、そこそこちゃんと使える。ここが本質だと思います。ローカルAIは長いあいだ「ロマンはあるけど実用は…」という立ち位置でしたが、Qwen 3.6 27Bはその壁をかなり押し下げた、というのが記事の主張です。 Qwen 3.6 27Bは、ローカルで動かすコード用途のモデルとしてかなり有望 35B A3Bという別系統のモデルもあるが、著者は27Bのほうを推している ちょっとした創作や、実務っぽいWebページ作成でも手応えがあった llama.cppを使えば、MacBookやRTX環境でローカル実行できる 量子化（モデルを軽くす

IBMがまたやりました。 2026年6月、同社は世界初という「sub-1 nanometer（1nm未満）」のチップ技術を発表しました。正確には、0.7nm、つまり7 angstromノードのトランジスタ構造を使った技術です。 ここで大事なのは、単に「もっと細かく刻めました」という話ではないことです。半導体はずっと、小さくして速く、安く、省電力にする方向で進化してきました。でも、その延長線上でそろそろ限界が見え始めていた。今回の発表は、その限界に対して「まだ別の道がある」と示したようなものだと思います。 IBMが世界初のsub-1nmチップ技術を発表した 0.7nm、または7 angstromノードのトランジスタ構造を採用 新しい3D構造「nanostack」で、トランジスタを縦方向に積み上げる 2nm世代と比べて、最大50%の性能向上か、70%の省電力化が見込まれる 生成AI、クラウド、次世代デバイス向けの計算能力を押し上げる可能性がある 量産は早ければ今後5年以内という見通し 半導体の世界では、nm（ナノメートル）はとにかく小さい。1nmは100万分の1mmです。髪の毛より何万倍も

GLM-5.2は、中国のZ.aiが出したopen-weightモデルで、AI研究者や開発者の間でかなり強い反応を呼んだ。 特にcoding harness（AIにコードを書かせる実運用の枠組み）に入れたときの「使える感じ」が大きく、単なるベンチマーク上の数字以上のインパクトがあった。 著者Nathan Lambertは、これは「オープンモデルでも本当に最前線級のagent体験を出せる」と示した転換点だと見ている。 価格競争、open model経済圏の拡大、そして規制や安全保障の議論にも波及しそうだと指摘している。 個人的には、性能そのもの以上に「これで十分仕事になる」と感じる人が増える瞬間が本当に怖くて、同時に面白いところだと思う。 この記事でNathan Lambertが言っているのは、GLM-5.2は「ちょっと良くなった新モデル」ではなく、オープンモデルの見方そのものを変える出来事だ、という話です。 最初はいつもの版番号アップに見えます。GLM-5.1の次なら、せいぜい順当な改善だろう、と。ところが実際には、かなり多くの人が使ってみて「これ、もう普通に強いじゃん」となった。ここが

米国の命令で Anthropic の Claude Fable 5 が一時的に使えなくなった その間に、Cohere・Moonshot・Zhipu の open-weight model が代替手段として注目された 「open-weight」は、企業が自前で扱いやすいAIモデルという意味合いが強い 企業にとっては、特定ベンダー1社に依存しない“第二の選択肢”が重要だと分かった この記事は、AI時代の「可用性」と「ベンダー依存リスク」を考えるうえでかなり面白い The New Stackの記事は、Anthropic の Claude Fable 5 が米国の命令で停止された、という出来事を軸にしています。 その結果、企業ユーザーは「じゃあ、今すぐ使える代替はどれ？」という現実的な問題に直面しました。 そこで存在感を見せたのが、Cohere、Moonshot、Zhipu といった企業の open-weight coding models です。 記事の要点をざっくり言うと、Claude が止まった瞬間に、オープン寄りのモデル群が“第二の逃げ道”として機能した、という話です。

デジタル庁が、政府向け生成AI環境「源内（げんない）」で試用する国内開発の大規模言語モデル（LLM）を公募しました。 しかも、ただの「AIを使ってみます」ではありません。行政文書に強い、日本語に強い、しかも機密性の高い情報を扱えるAIを探す、かなり実務寄りの取り組みです。 個人的には、これはかなり重要な動きだと思います。 生成AIの話題は派手ですが、政府で本当に使うなら「精度」「安全性」「セキュリティ」「日本語の自然さ」が全部そろっていないと話になりません。今回の公募は、その“現実の壁”に正面から向き合っている印象があります。 デジタル庁が、政府向け生成AI環境「源内」で試用する国内LLMを公募 対象は国内で開発されたLLM、さらにSLMや特定分野向けモデルも含む ただし、画像・音声・動画・コード専用のモデルは対象外 政府の機密性2情報を扱えるよう、ガバメントクラウド上で動くことが条件 海外主要LLMとの比較ベンチマーク、安全性の説明も必要 令和8年度（2026年度）は無償提供 令和9年度（2027年度）以降の本格提供も視

フロリダ州の司法長官が、OpenAIとCEOのサム・アルトマン氏を提訴した 理由は「ユーザーをだました」「安全を軽視した」とする疑いで、刑事事件ではなく民事訴訟 訴えでは、ChatGPTが暴力や自殺など深刻なリスクを広げたと主張している さらに、日常的な誤情報や“おだてすぎる”性質も問題視されている 生成AIの便利さの裏にある「責任の所在」が、かなり重いテーマとして浮かび上がった 米Engadgetが報じたところによると、フロリダ州の司法長官がOpenAIとCEOのサム・アルトマン氏を提訴した。 理由はかなりストレートで、「OpenAIはユーザーを搾取し、危険を知りながら製品を広めた」というものだ。 今回の訴訟は、刑事事件として誰かを逮捕する話ではない。あくまで民事訴訟、つまり「損害や違法性をめぐって裁判所に判断を求める」タイプのものだ。 とはいえ、内容はかなり踏み込んでいる。フロリダ州の司法長官ジェームズ・ウスマイヤー氏は、アルトマン氏個人の責任まで問う姿勢を見せている。 率直にいうと、これは単なる“AIのトラブル”ではない。 **「AI企業は、どこまでユーザーの安全に責任を

Google Searchが、ただ情報を探すだけの場所から、AIが代わりに考え、比べ、決める場所へと変わりつつある――TechRadarの記事は、そんな大きな転換を警告気味に描いています。 個人的には、これはかなり面白いし、同時にちょっと怖い。検索って本来、「自分で調べて、自分で理解する」ための入口でした。でもAI化が進むと、その入口が“答えを渡してくれる窓口”に変わっていく。便利さの裏で、私たちの考える筋力が弱くなるのでは、という話です。 Google Searchが、AIアシスタントのようにふるまう方向へ進んでいる 単なる検索結果ではなく、比較・判断・購入の手助けまでAIが担う流れがある 便利になる一方で、「自分で深く調べる習慣」が薄れる懸念がある AI検索は、ネットの使い方そのものを変えてしまう可能性がある これは単なる機能追加ではなく、検索の哲学そのものの変化だと思う TechRadarの記事のタイトルはかなり強烈です。 「Google just turned Search into an AI assistant that shops, decides and