DeepSeek-V4 Preview、Devin Security Swarm、Together AI 800 M USD、そして Fable 5 の世界的復活

2026年7月1日は、AI エコシステムにとって特に濃密な一日だ。DeepSeek は2種類の API バリアントと7月24日に予定された廃止を伴って V4 Preview を開始し、Cognition は Security Swarm（90ドル/スキャンで、実際の50件の CVE に対する再現率72%）を発表、そして Together AI は計算能力500MW超を伴うシリーズCで8億米ドルの資金調達を発表した。並行して、Anthropic は Fable 5 を世界的に復活させ、Amazon、Microsoft、Google と共同開発したジャイルブレイク評価の共通業界フレームワークを公開した。一方で、GitHub Copilot は5つの同時アップデートを展開し、xAI は Voice Agent Builder のベータ版を開始した。

Fable 5 と Mythos 5 の世界的復活 — そしてジャイルブレイク対策の業界フレームワーク

7月1日 — Anthropic は Claude Fable 5 と Claude Mythos 5 の復活を正式に発表し、6月12日から米国の輸出規制によって課されていた停止に終止符を打った。この再開にあわせて、AI の安全性に関する重要な発表も行われた。

Fable 5 の提供状況。 このモデルは Claude Platform、Claude.ai、Claude Code、Claude Cowork で利用可能だ。Pro、Max、Team、Enterprise premium プランでは、7月7日まで週次利用上限の50% までが含まれ、その後は利用クレジット制になる。AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry での再有効化も進行中だ。Mythos 5 は現時点では、6月26日以降に承認された米国組織のみに提供されており、Glasswing の国際パートナーへ拡大中である。

なぜ停止されたのか？ Amazon の研究者は、Fable 5 のガードレールを回避する手法（bypass）を特定し、特定のソフトウェア脆弱性に対する攻撃コードを生成できることを示した。調査の結果、Anthropic と米国政府は、同じ挙動が Claude Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Opus 4.8、そして複数の GPT-5.x バリアントを含む、はるかに低性能なモデルでも再現可能であることを確認した。したがって、Mythos 級の唯一無二の攻撃能力は露出していなかった。

Anthropic はこの回避手法を正確に標的にした 新しい安全性分類器 を開発し、米国商務省の Center for AI Standards and Innovation（CAISI）の研究者によって検証された。これにより、99%以上の試み をブロックする。

ジャイルブレイク評価の業界フレームワーク。 最大の政策的な新情報は、Amazon、Microsoft、Google、および Glasswing パートナーと共同開発された共通フレームワークの提案であり、以下の4基準に基づいてジャイルブレイクの深刻度を評価できるようにするものだ。

基準	説明
能力の獲得	攻撃者は、他の方法では得られない能力を獲得しているか？
範囲	そのジャイルブレイクは多くの異なる攻撃タスクをカバーしているか？
武器化の容易さ	実際の攻撃に変えるまでに、どれだけの人手が必要か？
発見可能性	その手法はすでに広く知られており、オンラインで入手可能か？

このフレームワークは、AI 開発者が報告を一貫した方法で選別し、リスクレベルを政府および産業パートナーに標準化された形で伝達できるようにすることを目的としている。業界の他企業にも、この取り組みへの参加が呼びかけられている。Anthropic は並行して、Fable 5 におけるジャイルブレイクの報告を行いたい研究者向けの HackerOne プログラムも開始する。

米国政府への強化されたコミットメント： 公開前のモデルへの早期アクセス、ジャイルブレイクと対策に関する迅速な情報共有、十分な計算資源を割り当てた共同研究チーム、そしてフロンティアモデル評価に関する共通の自主基準の策定に向けた取り組み。

🔗 Anthropic の発表 — Fable 5 と Mythos 5 の復活

Devin Security Swarm — アプリケーションセキュリティ向けのエージェント群

7月1日 — Cognition は、完全なコードベース上の脆弱性を検出・修正するためのマルチエージェントシステム Devin Security Swarm を発表した。このアーキテクチャは Agentic MapReduce モデルに基づいている。並列エージェント（Map）がコード断片を精査し、ビジネスロジックの欠陥、連鎖する認証回避、サービス間の攻撃経路を捕捉する。中央エージェント（Reduce）は個々の結果を統合して完全な攻撃経路へまとめる。各脆弱性はその後、隔離されたサンドボックス（sandbox）内で再現され、実行時に悪用可能かを検証する。続いて Devin が修正パッチを作成し、人間によるレビューのため PR を開く。

50件の実在 CVE（GHSA 識別子付き）でのベンチマーク：

ツール	再現率	スキャンあたりのコスト
Devin Security Swarm	36/50 (72 %)	$90,23
Claude Security	34/50 (68 %)	$131,87
Codex Security	24/50 (48 %)	$118,20
Cursor Security	13/50 (26 %)	$4,60

Devin は、他のツールが見逃した3つの重大な脆弱性を見つけた唯一のツールだった。具体的には、テンプレートインジェクションによる PHP サンドボックス回避、メタデータ解析を介した引数インジェクション、そして Spring Kafka における過度に許容的な逆シリアライズ面だ。ベンチマークで対象となった言語には Go、Python、JavaScript、Rust、Ruby、C#、Java、Swift、PHP、Elixir、Erlang、C、Kotlin、Dart が含まれる。

運用面。 リポジトリごとの設定や CI 連携は不要だ。スキャンプロファイルは既存の脅威モデル文書から自動生成され、特定の攻撃者ペルソナに合わせて調整される。スキャンは定期実行（毎日、毎週、カスタム）可能で、初回スキャンが完全なベースラインを確立し、その後は変更されたコードのみを解析するため、長期的なコストを削減できる。バッチサイズはプロファイルごとに調整可能で、予算に応じて解析の深さを設定できる。Devin Security Swarm は、再現率で最も近い代替である Claude Security より 30% 安く、Codex Security の半額だ。

提供開始： 企業向けに本日より利用可能。Cognition のエンジニアチームが常駐する6週間の伴走プログラム（“Devin Security Vulnerability Remediation Program”）も提供される。

🔗 Cognition の発表 — Devin Security Swarm

DeepSeek-V4 Preview — 2種類の API バリアント、7月24日に廃止

7月1日 — DeepSeek は DeepSeek-V4 のプレビュー版（Preview）を公開し、ウェブ、モバイルアプリ、API で利用可能になったと発表した。今回の発表では、強化されたエージェント機能（Agent capabilities）と改善された推論が打ち出されている。API には2つの明確に異なるバリアントが導入された。

API 識別子	モード	置き換え対象
`deepseek-v4-flash`	推論なし（non-thinking）	`deepseek-chat`
`deepseek-v4-pro`	`reasoning_effort` を設定可能な推論あり	`deepseek-reasoner`

旧識別子 deepseek-chat と deepseek-reasoner は 2026年7月24日 15:59 UTC に廃止 され、当面は V4 Flash へのエイリアスとして残る。これらの識別子を使う開発者は、その日までに移行する必要がある。

V4 Pro の注目パラメータ：

"thinking": {"type": "enabled"} — 明示的な推論を有効化
"reasoning_effort": "high" — 推論の強度を制御（値：low、medium、high）

拡張された API 互換性。 DeepSeek API は現在、2つの base_url を通じて OpenAI 形式と Anthropic 形式の両方を受け付ける。

OpenAI 形式：https://api.deepseek.com
Anthropic 形式：https://api.deepseek.com/anthropic

この二重互換性により、どちらのエコシステムからでも移行が容易になる。発表された統合先： Claude Code、GitHub Copilot、OpenCode は、コード変更なしで DeepSeek-V4 をバックエンドモデルとして利用できる。パラメータの完全なドキュメントは api-docs.deepseek.com にある。

🔗 DeepSeek — V4 Preview

Together AI が 8億米ドルをシリーズCで調達、実運用向けオープンソース AI を推進

7月1日 — Together AI は、8億米ドル のシリーズC資金調達を発表し、新規投資家によって独立に資本化された 500MW超の計算能力 を伴うことも明らかにした。

投資家一覧：

投資家	概要
Aramco Ventures	Aramco の投資部門
NVIDIA	GPU のリーダー（戦略的パートナー）
Vista Equity	テック系 PE ファンド
General Catalyst	主要な AI/SaaS ベンチャーキャピタル
Emergence Capital	企業向けベンチャーキャピタル
Schneider Electric	エネルギーと効率化
Pegatron	ハードウェア製造企業
Salesforce Ventures	Salesforce のベンチャー部門
March Capital, DTCP Growth, Lux Capital, Geodesic, PSP Partners	追加のファンド

仮説。 Together AI の立場は、文書化された事実に基づいている。クローズドな専有 LLM の経済性は、大規模な本番運用では持続不可能になりつつある。一方で、DeepSeek、Nemotron、MiniMax、Kimi、GLM のような open-weights モデルは品質差を埋めつつ、6倍から20倍のコスト削減 を提供する。文書化された例として、Decagon は Together AI への移行後、推論コストを 6分の1に削減 した。

Together AI は、世界最大級の AI トークン生産者の1つとして自らを位置づけている。最近強調された実績は、NVIDIA Blackwell 向けの FlashAttention-4、本番のカーネル最適化のための Together Megakernel と together.compile、そしてフロンティア級のオープンソースモデル向け最速エンドポイントだ。追加の500MWは、専有クローズドインフラから大規模な open-weights 展開への企業移行を支えることを目的としている。

🔗 Together AI の発表 — シリーズC

Runway × Bertelsmann — 欧州メディア巨大企業規模での AI 動画モデル

7月1日 — Runway は、RTL Group、BMG、Bertelsmann Marketing Services を含む国際メディアグループ Bertelsmann とのクリエイティブパートナーシップを発表した。Bertelsmann は2024年時点で 75,000人の従業員 と 190億ユーロの売上 を持つ。

2024年に Bertelsmann AI Hub を通じて始まったこのパートナーシップは、グループのクリエイティブワークフローへの運用統合段階へ移行する。対象となるのは次の3組織だ。

Fremantle（RTL Group の制作スタジオ）— Imaginae という AI スタジオを立ち上げ、Runway モデルを使った最初の制作物を公開した。RTL Germany はこれらを広告およびマーケティング資産の制作に利用している
BMG（Bertelsmann Music Group）— アルバムリリースやアーティスト向けのマーケティング用ビジュアル素材を作成
Bertelsmann Marketing Services — グループのマーケティングワークフローに展開

“Runway’s models are built to enable creativity at scale. This partnership is a reflection of what we think AI in media actually looks like at scale.”

🇯🇵 Runway のモデルは、大規模な創造性を可能にするために設計されています。このパートナーシップは、大規模なメディアにおいて AI が具体的に何を意味するのかを、私たちの考えとして反映しています。 — Michelle Kwon、COO、Runway

このパートナーシップは、欧州有数のメディア・コングロマリット規模で Runway の AI 動画モデルが導入される、文書化された初の事例だ。Bertelsmann は Penguin Random House（出版）と Arvato Group（BPO サービス）も保有しており、統合の संभाव在的な範囲は映像クリエイティブ制作だけにとどまらず、さらに広がる。

🔗 Runway の発表 — Bertelsmann パートナーシップ

Grok Voice Agent Builder — 2分未満で本番用音声エージェントを作成

7月1日 — xAI はベータ版として Grok Voice Agent Builder を公開した。これは、2分未満で本番用の音声エージェントを作成できるノーコード（no-code）プラットフォームだ。基盤となるのは Grok Voice Think Fast 1.0 で、音声から音声への（speech-to-speech）モデルがネイティブに組み込まれており、文字起こし、言語モデル、音声合成を別々に組み立てる必要がない。

主な機能：

自然言語で通話フローを記述すると、モデルがリアルタイムで推論
ナレッジベース：文書（テキスト、Markdown、Word、PowerPoint、Excel、HTML、JSON）をアップロードし、エージェント間で共有可能なコレクションとして整理
内蔵コネクタ：Google Calendar、Outlook、Google Drive、OneDrive、Linear、Notion、Web 検索、人間への転送、リアルタイム通知
電話機能：無料の割り当て番号、直接 SIP、WebSocket クライアント
80種類以上の音声 を内蔵、または約2分の音声からボイスクローン
可観測性：各通話の録音と文字起こし、使用ツールの監査
設定可能なガードレール、25以上の言語 に対応

料金：

利用内容	料金
音声（音声込み、別途プラットフォーム料金なし）	$0,05/分
無料の割り当て番号での電話利用	+$0,01/分

τ-voice Bench ベンチマーク（現実的条件：劣化した電話音声、アクセント、割り込み、複数ツール会話）— xAI によるベンチマーク結果：

モデル	順位
Grok Voice Think Fast 1.0	1位
Gemini 3.1 Flash Live	2位
GPT Realtime 1.5	3位

このベンチマークについては、現時点で詳細な結果や独立した方法論は公開されていない。

🔗 xAI の発表 — Grok Voice Agent Builder

GitHub Copilot — 7月1日の5つのアップデート

GitHub は Copilot 向けに、マルチモーダルビジョン、ブラウザ操作、初の open-weight モデルへのアクセス、そして AI クレジットを管理する2つのツールを含む5つの新機能を同時公開した。

Copilot Vision の一般提供

7月1日 — Copilot Vision が一般提供になりました。ユーザーは画像（JPEG、PNG、GIF、WebP）および PDF を、VS Code、github.com、CLI で利用できる Copilot Chat のプロンプトに直接添付できます。提供状況： すべてのプラン（Free、Pro、Pro+、Business、Enterprise）で利用可能で、管理者の操作は不要です。Business および Enterprise プランでは、ポリシー Editor Preview Features を有効にする必要がなくなり、Vision は既定で有効になりました。GitHub はこれらのプランの添付ファイルを約 24 時間保持します。

🔗 Changelog — Copilot Vision GA

Copilot の VS Code 向けブラウザツールの一般提供

7月1日 — Copilot エージェントは、VS Code 内で実際のブラウザを操作できるようになりました。ページ移動、クリック、入力、スクリーンショットの取得、コンソールの読み取りが可能です。エージェントのタブは分離されており、ユーザーの cookie にはアクセスできません。ユーザーのタブは、“Share with Agent” をクリックするまでプライベートのままです。並列エージェントは、互いのプライベートなタブを閲覧できません。企業向けには、新しい切り替え workbench.browser.enableChatTools とネットワークの許可リスト／拒否リスト（chat.agent.allowedNetworkDomains、chat.agent.deniedNetworkDomains）が追加され、ワイルドカードにも対応しています。

🔗 Changelog — ブラウザツール GA

Kimi K2.7 Code — Copilot セレクターで初の open-weight モデル

7月1日 — Moonshot AI の Kimi K2.7 Code が、GitHub が Microsoft Azure 上でホストする Copilot のモデルセレクターにおいて、選択可能な初の open-weight モデル になりました。Pro、Pro+、Max プラン向けに段階的に展開され、VS Code 1.127.0+、Visual Studio 17.14.6+、JetBrains 1.9.1-251+、CLI、github.com、GitHub Mobile で利用できます。Business と Enterprise は今後数週間で展開予定で、既定では無効 です。管理者による手動有効化が必要で、open-weight モデルが自社のセキュリティ要件およびデータガバナンス要件に適合するか確認する必要があります。

🔗 Changelog — Copilot での Kimi K2.7 GA

Copilot CLI と SDK におけるセッションごとの AI クレジット上限

7月1日 — 1 セッションでエージェントが消費する AI クレジットに上限を設定できるようになりました。非対話モードでは --max-ai-credits オプション、対話モードでは /limits コマンドを使用します（セッション中に上限へ達した場合、調整の提案が表示されます）。この上限は soft cap であり、実行中の応答は停止前に完了し、実際の使用量はわずかに上回る場合があります。Copilot CLI 1.0.66+ と SDK 1.0.5+ でパブリックプレビューとして利用可能です。更新は copilot update で行います。

🔗 Changelog — セッションごとのクレジット上限

Copilot CLI のモデル自動選択

7月1日 — Copilot CLI の Auto モードは、タスク（推論、コード生成、バグ診断、ツールのオーケストレーション）に応じて最適なモデルへルーティングし、可用性と信頼性をリアルタイムで分析します。料金面のメリットとして、Auto で消費される AI クレジットは 10% 削減 されます（旧年額プランでは乗数が 10% 削減）。/model で手動切り替えも可能です。設定は不要で、Copilot CLI を更新して Auto を選ぶだけです。

🔗 Changelog — Copilot CLI のモデル自動選択

Hugging Face + Cerebras : リアルタイム音声向け Gemma 4

7月1日 — Hugging Face と Cerebras は、Cerebras のハードウェア（WSE プロセッサ）上で Gemma 4（Google の open-weight）を活用する会話型音声 API HF Realtime Voice を発表しました。このアーキテクチャは WebSocket プロトコルに基づいており、100 ms 未満 のレイテンシを目標としているため、本番環境の会話型アシスタントに十分な滑らかさで音声対話を実現します。

想定ユースケースは、音声アシスタント、会話エージェント、ハンズフリーインターフェースです。この提携は、既存の HF–Cerebras の合意を、低レイテンシの音声シナリオに適用して拡張するものです。デモは “HF Realtime Voice 🎙” のラベルで公開されています。

🔗 Hugging Face Blog — HF Realtime Voice

Gemini Spark : macOS、接続アプリ、リアルタイム追跡

6月30日 — Google は、Gemini アプリに統合された先進的な AI エージェント Gemini Spark の更新を公開しました。主なポイントは 4 つです。

macOS（Beta、Google AI Ultra 契約者、米国）。Spark はチャットウィンドウの外でも動作し、macOS デスクトップ全体でタスクを自動化できます。たとえば、ファイルの整理、ローカルの請求書からの予算表作成、更新のスケジューリングなどです。今後数週間でリモート実行にも対応予定で、スマートフォンからタスクを開始し、留守中に Mac 上で実行できます。ダウンロードは gemini.google/mac から。

新しい接続アプリ。Google Tasks と Google Keep に加え、Spark は Canva、Dropbox、Instacart、OpenTable、Zillow Rentals と統合されます。まず web と mobile で今週中に段階展開され、その後数週間で macOS にも展開されます。

カスタム MCP サーバー。Spark は、任意のアプリをエージェントに直接接続するためのカスタム Model Context Protocol（MCP）サーバーを受け入れるようになりました。

トピックのリアルタイム追跡。Spark は、スポーツ結果、株価のしきい値、ブログ、ソーシャルメディア、天気、ニュースなどのイベントを継続的に監視でき、メールだけにとどまりません。

🔗 Google Blog — Gemini Spark 2026年6月の更新

NVIDIA — 米国での製造と Blackwell 推論スタック

2026年に米国 GDP へ 4,850 億ドルの貢献

7月1日 — NVIDIA は、Public First の数値に基づく米国内製造フットプリントの成果を公開しました。NVIDIA とそのパートナーは 43 の州 に存在し、NVIDIA に牽引された AI 需要は、AI インフラへの 5 年間累計 1 兆ドル の投資の一環として、2026 年に米国 GDP へ 4,850 億ドル を貢献すると見込まれています。

パートナー	所在地	役割
TSMC	アリゾナ州フェニックス	Blackwell ウェハーの量産
Foxconn	テキサス州ヒューストン	AI システム GB300 NVL72
Wistron	テキサス州フォートワース	AI システムの組立とテスト
Coherent	テキサス州シャーマン	レーザー、光学部品、半導体
Corning	ノースカロライナ州 + テキサス州	高度な光接続

この記事は 7 月 4 日に向けて公開され、政治的・経済的なメッセージ性を明確に打ち出しています。

🔗 NVIDIA Blog — Build in America

Blackwell 推論スタック: トークンコスト −5×、スループット +20× を 1 か月で実現

6月30日 — NVIDIA は、自社の推論ソフトウェアスタック（TensorRT-LLM、Dynamo、SGLang、vLLM）が Blackwell プラットフォーム上のコストをどのように削減するかを詳述しました。

DeepSeek V4 でトークンコストを 1 か月で 最大 5 倍削減（vLLM + SGLang による）
4 つの最適化 — disaggregated serving、NVLink 経由の large expert parallelism、NVFP4、multi-token prediction（MTP） — の組み合わせで、最大 20 倍のスループット
DFlash speculative decode：既存ハードウェアで最大 15 倍のスループット
FastVideo：PyTorch で 1080p 動画を 5 秒未満で生成

パートナー	展開	測定された効果
Baseten	DeepSeek V4 Pro（推論、コーディング）	TensorRT-LLM により tokens/s が +50%
Cognition	Dynamo 経由の RL ワークロード	自社インフラなしでスケーリング
DigitalOcean + Hippocratic AI	Healthcare AI（患者 1,000 万通話）	スループット +30%、TTFR <0.5 秒
Together AI + Cursor	リアルタイムコーディングエンドポイント	モデルから本番環境への移行を加速

🔗 NVIDIA Blog — Blackwell 推論スタック

速報

Codex CLI 0.142.5 — トレースログのセキュリティ修正 — 7月最初の Codex CLI リリースです。Responses WebSocket リクエストの完全なペイロードがトレースファイルに書き込まれなくなりました（@dylan-hurd-oai による PR #30771 の修正）。更新：npm install @openai/codex@0.142.5。🔗 Codex CLI Changelog

これが意味すること

オープンソースと推論経済: 外れ始めるロックイン。 DeepSeek-V4（Anthropic + OpenAI API 互換）、Together AI（8 億ドルと open-weight モデル向け 5 億 W 超）、Copilot における Kimi K2.7（Copilot セレクター初の open-weight モデル）、そして NVIDIA の Blackwell スタック（1 か月でトークンコスト −5×）の組み合わせは、オープンモデルの品質対コスト比が、クローズドなプロプライエタリモデルより構造的に速く改善している状況を示しています。open と closed の選択は、性能や価格だけでなく、ガバナンスとコンプライアンスの問題へとますます移っています。

エージェントのセキュリティは、調整された優先事項になりつつあります。 Devin Security Swarm と Anthropic の業界フレームワーク（Amazon、Microsoft、Google）は、同じ問題の 2 つの側面を示しています。AI エージェントが実際のコードベースと攻撃的能力へのアクセスを持つようになるにつれ、セキュリティを各社が個別に担うことはできません。Cognition はツール群（並列エージェントの群れ、サンドボックスでの検証、自動 PR）で対応します。Anthropic とそのパートナーは、評価の標準化（4 つの重大度基準、99% 超の分類器、HackerOne プログラム）で対応します。これら 2 つのアプローチは補完的であり、7月1日に同時に現れたのは偶然ではない可能性が高いです。

音声およびマルチモーダルのエージェントが本番導入へ進んでいます。 Grok Voice Agent Builder（$0.05/分のオールイン、25+ 言語、カレンダー／ドライブ／業務ツール連携）と HF Realtime Voice（Cerebras 上の Gemma 4、100 ms 未満のレイテンシ、WebSocket プロトコル）は、音声インターフェースがもはや会議デモではなく、レイテンシの保証付きで課金可能な製品になったことを示しています。Copilot Vision と Copilot のブラウザツールの一般提供は、マルチモーダル面でもこの流れを補完します。これらの機能は数か月前からプレビュー中でしたが、管理者の操作なしで、すべてのプランで標準機能になりました。

クリエイティブおよび産業パートナーシップがバリューチェーンを形作っています。 Runway × Bertelsmann（190 億ユーロの売上、RTL、BMG、Fremantle/Imaginae はすでに本番稼働）と NVIDIA Build in America（GDP への 4,850 億ドルの貢献、43 州、TSMC/Foxconn/Wistron）は、生成 AI が測定可能な成果を伴う文書化された生産チェーンに組み込まれていることを示しています。これらの発表には、テクノロジー分野を超える政治的・産業的な側面もあります。