Together AIがDeepSeek V4.1 Flashを提供、タスク当たりのコストはGPT-5.6 Solの3分の1と主張、PerplexityはAgent APIをカスタムコネクタに開放

この日曜日に新モデルの発表はなかったが、開発者向けの具体的な新機能が2つ登場した。9月10日に公開されたDeepSeek V4.1 Flashが、DeepSeekのピーク時間帯と同じ料金でTogether AIから利用可能になり、Togetherはタスク当たりのコストがGPT-5.6 Solの3分の1だと主張しているが、この主張には留意すべき点がある。一方、PerplexityではMCPサーバーをAgent APIに一度登録すれば、以後そのまま利用できるようになった。Sakana AIはRoyal Societyの特集号を振り返り、Hugging Faceのコミュニティブログでは3人の寄稿者が、それぞれ異なる観点から結果の検証に注目している。

Together AIがDeepSeek V4.1 Flashを提供、タスク当たりのコストはGPT-5.6 Solの3分の1と主張

9月13日 — DeepSeek V4.1 FlashがTogether AIで、serverlessと専用デプロイの両方に対応して提供開始された。料金は入力100万tokens当たり0.30ドル、出力100万tokens当たり1.20ドルで、DeepSeek APIのピーク時間帯とまったく同じ価格だ。DeepSeekではオフピーク時間帯にこの料金が半額になる。

TogetherはArtificial Analysisの測定結果を根拠に、このモデルがタスク当たり3分の1のコストで、エージェント系benchmarksにおいてGPT-5.6 Solを上回ると主張している。

比較指標	DeepSeek V4.1 Flash	GPT-5.6 Sol (high)
AutomationBench-AA	69 %	55 %
Terminal-Bench v4.0	27 %	21 %
GDPval-AA v2	1632	1524
平均タスクコスト（Intelligence Index）	0.27ドル	0.81ドル

ただし、2つの点に注意が必要だ。Together自身のモデル情報では、推論性能においてV4.1 FlashはGPT-5.6 Solを下回っている（GPQA Diamondでは90.9対94.1%、HLEでは36.8対47%）。またTerminal-Bench v4.0では、Artificial Analysisの測定結果における優劣が、DeepSeekが9月10日に公開した表では逆転している。そこではV4.1 Flashが31.2、GPT-5.6 Solが39.9だった。

🔗 Together AIによるXでの発表

PerplexityがAgent APIをカスタムコネクタに開放、MCPサーバーは一度登録するだけ

9月13日 — PerplexityがAgent APIにカスタムコネクタ（custom connectors）を追加した。管理者はリモートMCPサーバーをプロジェクト（Project）のコネクタとして一度登録する。設定項目は名前、URL、API key認証または認証なし、そしてStreamable HTTPまたはSSEのtransportだ。Perplexityがサーバーのアクセスキーを保持するため、プロジェクト内のどのAPI keyからのリクエストでも、type: "connector"を使ってコネクタの識別子を指定するだけでよい。

一方、リクエスト内でMCPサーバーを渡す場合（type: "mcp"）は、そのURLと認証情報を呼び出しのたびに送る必要があり、利用できるtransportもStreamable HTTPのみとなる。これらのコネクタは、8月27日にGitHub、Slack、Google Drive、Datadog向けに登場した管理対象コネクタ（managed connectors）を拡張するものだ。現在はLinearとNotionを加え、計6種類となっている。デフォルトで遅延実行されるツール検出では、モデルが必要なschemaを読み込む前に検索を行うため、max_stepsを十分高く設定しておく必要がある。個別の料金は示されていない。

🔗 Perplexityのコネクタ資料 🔗 Perplexity APIのchangelog

短報

Sakana AIが世界モデル（world models）を扱った特集号を振り返る — 2026年5月14日に刊行されたPhilosophical Transactions of the Royal Society Aの特集号について、9月12日に日本語の記事を公開した。Sakana AIのCEOであるDavid Haは、ほかの13人の共著者とともに序文を執筆している。今回の新着情報は特集号の刊行そのものではなく、この記事の公開だ。🔗 出典
正確な勾配上昇法が抜け出せない罠からREINFORCEが脱出 — 研究所による発表ではなく、Hugging Faceのコミュニティブログへの個人寄稿だ。同じ読者による42回の検証を経て、RDTvlokipは、20,000ステップ時点で正確な勾配上昇法が12回の試行のいずれでも曖昧さのないコード（全単射）に到達しなかったのに対し、REINFORCEは12回中11回到達したと示している。ただし、これらの数値はいずれもAdam optimizerに依存する。🔗 出典
PhionyxがAI監査向けの証明契約を提案 — これも個人による寄稿だ。Ali Toygar Abakは、dashboardやreportが、証拠によって立証された範囲を暗黙のうちに拡大することを防ごうとしている。たとえば、拒否されたツール呼び出しが、最終的にguardrailによって阻止されたインシデントとして提示されるような事態だ。各主張に8つのmetadata群を付与するという提案は、実験結果を伴わないengineeringとtestingの計画にとどまる。🔗 出典
darkc0deが、検証済みの結果を得るまでの時間でエージェントモデルを評価することを提案 — 3つ目の個人寄稿で、Sonny DeSorboは、性能が低くても高速なモデルなら、遅いモデルが最初の試行を終えるまでに何度も修正できる可能性があると論じる。そして、1秒当たりの検証済み作業量を測定するbenchmark「Persistent Challenge Completion」の概要を示している。実験を伴わない考察であり、著者自身もあまり真剣に受け取りすぎないよう呼びかけている。🔗 出典

これが意味すること

第1の流れは、エージェントのtoolingに関するものだ。カスタムコネクタによって、MCPサーバーはリクエストごとに繰り返し渡すparameterではなく、プロジェクトのresourceになる。管理者が一度登録すれば、Perplexityがアクセスキーを保持し、Agent APIを呼び出すcodeで毎回送る必要はなくなる。Perplexityはこの仕組みにより、8月末に登場した管理対象コネクタの考え方を、API keyで保護されたものや認証なしのものを含む、利用者独自のMCPサーバーへ拡張した。同時に、Streamable HTTPに加えてSSE transportも利用できる。ただし、ツール検出が遅延実行されるため、モデルが行動する前に検索できるだけの十分なstep数を確保する必要がある。ツールの接続は、呼び出しのたびに再現する設定というより、プロジェクト全体に対して一度だけ行う管理作業になる。

第2の流れは、価格と測定に関するものだ。Together AIは、MIT licenseで公開されたオープンモデルを、DeepSeekのピーク時間帯とまったく同じ価格で提供している。呼び出しをオフピーク時間帯に集中できる利用者にとっては、DeepSeek APIのほうが依然として半額だ。強調されているタスク当たりのコストも、測定結果の差異を踏まえて読む必要がある。Togetherの主張はエージェント系benchmarksに関するものであり、V4.1 FlashがGPT-5.6 Solに後れを取る推論性能についてではない。さらに、Terminal-Bench v4.0のようなエージェント系testでさえ、順位は情報源によって異なる。Artificial AnalysisではV4.1 FlashがGPT-5.6 Solを上回る（27対21%）一方、DeepSeekの表では下回っている（31.2対39.9）。この日の3本のコミュニティ記事も、それぞれ検証の重要性に立ち返っている。RDTvlokipは同じ読者による42回の再検証を結果に課し、Phionyxは証拠によって立証された範囲をreportが暗黙のうちに拡大することを防ごうとし、darkc0deは初回の成功率ではなく1秒当たりの検証済み作業量を測ることを提案している。score、cost、監査の結論のいずれであれ、問われるのは、その数値がどのような条件で得られたのかということだ。