オープンモデルの最先端との差は3カ月。Lambertは「蒸留では説明できない」と主張する

Nathan Lambertは、10月22日にハーバード大学のAI Safetyの授業で行ったオープンモデルに関する講義の録画を公開した。主張の核心はこうだ。彼が引用する資料によれば米国の研究所は約10倍の計算資源を持っているにもかかわらず、オープンモデルはクローズドモデルにわずか数カ月しか遅れていない。

中国のオープンモデルは10分の1の計算資源で食らいついている

Lambertは以前Ai2でOlmoモデルの開発を共同で率い、現在は非営利団体Trillium Labsを率いている。講義は48分で、おおむね半年ごとに内容を更新したいという。本記事は、以下の数字の出所である彼の公開スライドに基づく。

Artificial Analysisの指標では、オープンモデルは最先端から約3カ月、Epoch AIのソフトウェア工学向け指標では約5カ月遅れている。Lambertによれば、米国製のオープンモデルはさらに3〜4カ月遅れている。最近の有力モデルとして、パラメータ数1兆でスコア46のXiaomi MiMo-V2.6-Proと、スコア45のDeepSeek V4.1 Flashを挙げる。

反対側にあるのが計算資源だ。Lambertが引用する推計では、米国の主要研究所は中国の研究所の約10倍の計算資源を持つ。IFPは、2026年末時点で米国上位5研究所の平均的な優位を16倍と見積もっている。

Lambertにとって蒸留は都合のよい説明であり、主な原動力ではない

米国の研究所は中国勢の躍進を蒸留で説明しがちだ。主に、自社APIから隠れたreasoningを引き出し、それで学習することを指している。Lambertは、そうしたチームが中国では珍しくないことを認める。しかし公開研究を見る限り、他社の推論の痕跡から簡単に性能が跳ね上がるとは言えないという。reinforcement learningの比重は増す一方だ。Radarは以前、米当局による「蒸留」という言葉の使い方への彼の批判を取り上げた。

証拠として彼が挙げるのがXiaomiだ。同社はMiMo-V2.6の学習を公開ダッシュボードでライブ配信した。Pro版は5日7時間でRLを30ステップ回し、750億トークンを処理し、費用は262万ドルだった。小型のFlash版は85万4000ドルだった。Lambertの結論はこうだ。蒸留が禁止されても中国の研究所は強力な競争相手であり続ける。先頭を追うことは、先頭を押し広げるよりはるかに少ない計算資源で済むからだ。

オープンモデルを導入する企業にとって、より実務的なのはライセンスの話だ。DeepSeek、Qwen、gpt-oss、Gemma 4はMITまたはApache 2.0で提供されている。一方、Kimi K3とMuse Spark Openは推論サービスの売上が2000万ドルを超えると別契約を求め、GLM-5.3は100億ドルを超えるとセキュリティ審査を求める。Lambertは、こうした条件の多くがまだ法廷で試されていないと指摘する。

安全性の授業での講義は、主に開放性を擁護している

Lambertはオープンモデルの支持者であり、それを隠していない。安全性の授業の受講者を前に、オープンモデルの禁止は主に経済活動の足かせになるだけで、悪意ある者はどのみち入手すると論じる。オープンウェイトが同意のないディープフェイクのような一部の害を実際に加速させることは認めている。ただしスライドに並ぶサイバー事件は主にクローズドモデルに関するもので、彼の議論に都合よく働いている。

弱点は本人も認めている。Hugging Faceのダウンロード数は極めて不完全な代理指標だと言う。蒸留の影響についての公開データはごくわずかで、彼自身の立場も証明というより推定に近い。中国の研究所は公開ベンチマークをやや重視している可能性があり、米国のモデルは珍しい課題でよりバランスが取れている傾向がある、とも認めている。

APIが閉ざされても差が保たれるかは半年後に分かる

Lambert自身、研究所はAPIを蒸留から守る取り組みを始めたばかりだと述べている。その後に差が広がれば、研究所側が正しかったことになる。約3カ月のままなら、研究と自前のRLが勝負を決めるという彼の読みが裏付けられる。

二つ目の注目点は、米国製オープンモデルへの需要だ。Lambertによれば、同程度の性能の米国製モデルは中国製の2〜5倍ダウンロードされている。米国の研究所が性能で追いつけば、地政学的な不安のないモデルを企業に提供できる。それまでは、性能、ダウンロード数、研究での引用のいずれでも中国のモデルが先行している。

Lilithの判定

ライバルの躍進を「カンニング」で片付けるなら、Xiaomiがなぜモデルの学習を262万ドルの値札ごとライブ配信したのかも説明すべきだ。研究所がAPIを閉ざしても差が3カ月のままなら、米国に残るのはダウンロードできない唯一の強み、データセンターのギガワットだけになる。