AnthropicがS-1を提出しNasdaq上場を目指す、OpenAIがGPT-6.1 Terraを公開し3件の研究成果を発表

AnthropicがSECにS-1を公開提出し、銘柄コードANTでNasdaqへの株式上場を計画している。この書類で初めて財務情報が公開され、2026年上半期の売上高は163億ドルだった。OpenAIは、100万トークン当たり1ドルと5ドルのコンピューター操作モデルGPT-6.1 Terraを公開し、同日からGitHub Copilotでも提供を開始した。また、自社モデルによる3件の研究成果を発表したが、現時点で外部による検証結果は公開されていない。CohereはQwen3.8-Flash-Nextによる送信の試みをサンドボックスが阻止したと説明し、CursorはAgent SDKを公開した。コードツールのセキュリティーも焦点となり、CognitionはDevin Securityを再始動し、Warpは供給元への攻撃を報告している。

AnthropicがS-1を公開提出、銘柄コードANTでNasdaq上場を目指す

10月26日 — Anthropic, PBCは、クラスA普通株式の株式上場（新規株式公開）に向け、米国の証券市場を監督するSECに様式S-1の登録届出書を公開提出した。同社は、銘柄コード「ANT」でNasdaq Global Select Marketへの上場を計画している。株式数と公開価格の範囲はまだ決まっておらず、登録もまだ効力を生じていないため、それまでは株式を販売できない。S-1にはAnthropicが発行する株式と既存株主が売り出す株式が含まれ、後者の売却による収入はAnthropicには入らない。Goldman SachsとMorgan Stanleyが主幹事を務める。S-1の表紙には、ほかにもJ.P. Morgan、Citigroup、Barclays、BNP Paribas、Crédit Agricole CIB、Société Généraleなどの銀行名が記載されている。今回の公開提出は、2026年6月1日に発表されたS-1草案の非公開提出に続くものだ。

S-1で初めて同社の財務情報が公開された。

期間（S-1による）	売上高	純損失	うち公正価値変動分
2023	41 百万ドル	1,5 十億ドル	1,0 十億ドル
2024	386 百万ドル (+841 %)	8,3 十億ドル	5,4 十億ドル
2025	4,6 十億ドル (+1 088 %)	42,0 十億ドル	34,3 十億ドル
2026年上半期	16,3 十億ドル (+1 300 %)	80,7 十億ドル	72,4 十億ドル

上半期の純損失807億ドルは、同規模の営業損失を意味するわけではない。転換社債、デリバティブ負債、SAFEの公正価値変動による724億ドルが含まれ、その大半は転換社債の公正価値上昇によるものだ。上半期の売上高は前年同期比で1 300 %増加した。第2四半期だけでは売上高が1 368 %増加した一方、計算資源とインフラへの支出の増加率は300 %だった。売上高のほぼ半分（上半期は48 %）はクラウド事業者のマーケットプレイス経由となっている。9月30日時点で、年間支出額が10万ドル以上の顧客は11 900社超、100万ドル以上は1 900社超、1 000万ドル以上は約250社だった。一方、10月31日時点の年換算売上高（Run-Rate Revenue）は、書類内で空欄になっている。

上場手続き完了時に予定されているガバナンスは独特だ。Long-Term Benefit Trustは、経済的権利を持たないクラスT株式を通じ、取締役会の過半数を占めるクラスT取締役を選任・解任する。手続き完了の直前に、ダリオ・アモデイ氏とダニエラ・アモデイ氏を含む共同創業者7人の会社に発行されるクラスF株式1株が、ほかの取締役の選任を含む株主決議事項について50.1 %の議決権を持つ。従業員向けにはクラスEが新設され、議決権は一部の事項に限定される。Anthropicは引き続き、デラウェア州の社会的使命を持つ会社（公益目的会社）となる。またS-1によると、9月30日時点でClaude Coworkの普及は同じ段階のClaude Codeを上回っていたが、具体的な数値は示されていない。

🔗 Anthropicの発表 · EDGAR上のS-1

GPT-6.1 Terra：OpenAIが100万トークン当たり1ドルと5ドルのコンピューター操作モデルを公開、同日からGitHub Copilotでも提供

10月26日 — OpenAIはGPT-5.6 Terraの後継となるGPT-6.1 Terraを公開した。視覚的推論、正確なコンピューター操作（画面を理解し、アプリケーション内で操作する能力）、より自然な文章作成を組み合わせた高速モデルだ。OpenAIは、技術図面の読み取り、フォームへの入力、動画編集、会計ソフトへの請求書入力を用途として挙げている。

APIでは、gpt-6.1-terra（ResponsesとChat Completions）の料金は100万トークン当たり入力1ドル、キャッシュ済み入力0.05ドル、出力5ドルで、発表記事によると標準料金はGPT-5.6 TerraおよびGPT-6.1 Solより50 %低い。モデル仕様には、コンテキストウィンドウが1 050 000トークン、出力上限が128 000トークン、知識の期限が2026年6月1日、推論強度がnoneからmaxまでの6段階（既定はmedium）と記載されている。ツール呼び出しにはResponses APIを使う。

ChatGPTでは、TerraはWorkとCodexに導入され、Chatタブには導入されない。OpenAIの記事と投稿ではPlus、Pro、Enterprise、Eduの各プランが挙げられており、ChatGPTのリリースノートとChatGPT & Codexの変更履歴にはBusinessも追加されている。利用上限に変更はなく、一部のPlusおよびPro契約者では、WorkのPowerプリセットで、推論強度LightのGPT-6.1 Solが推論強度MediumのTerraに置き換わる。

指標（推論強度）	GPT-6.1 Terra	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
Agents’ Last Exam v1 (medium)	57,6 %	42,6 %	53,8 %	57,6 %	—
ALEのタスク当たり費用 (medium)	0,29 ドル	0,84 ドル	1,31 ドル	4,82 ドル	—
Agents’ Last Exam v1 (max)	60,0 %	50,7 %	58,6 %	59,3 %	63,2 %
ALEのタスク当たり費用 (max)	1,01 ドル	3,58 ドル	2,00 ドル	7,24 ドル	8,82 ドル
Terminal-Bench 4.0 (max)	50,3 %	21,5 %	—	—	—
事実誤認率 (low)	16,7 %	53,6 %	—	—	—

記事のグラフによると、推論強度mediumのTerraは、ソフトウェアを使う業務タスクのベンチマークAgents’ Last ExamでGPT-6 Astraと同じ57.6 %を記録し、タスク当たり費用はGPT-6 Astraの4.82ドルに対して0.29ドルだった。推論強度maxではClaude Opus 5.5が依然として上回る（63.2 %対60.0 %）ものの、タスク当たり費用は約9倍となる。TerraはTerminal-Bench 4.0の50.3 %を解決し、GPT-5.6 Terraの2倍以上となったが、OpenAIは最も複雑なコーディングタスクには引き続きGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraを推奨している。OpenAIの内部事実性ベンチマークでは、推論強度lowの誤り率が53.6 %から16.7 %に低下し、maxでは4.3 %となった。このモデルはPreparedness Frameworkのサイバーセキュリティー分野でCriticalのしきい値に達しており、GPT-6 Astra向けに設計された保護措置を引き継いでいる。

🔗 GPT-6.1 Terraの紹介（OpenAI） · モデル仕様

GitHub CopilotがProプランからGPT-6.1 Terraを提供

10月26日 — 同日、GitHubはCopilotでGPT-6.1 Terraの一般提供を開始し、段階的に展開している。日常的なエージェントによるコーディングやターミナル作業を、GPT-6.1 Solより低い費用で行うためのモデルだ。初期テストでは、TerraはGPT-5.6 Terraより「大幅に多く」のターミナルタスクとC#のコーディングタスクを解決したというが、具体的な数値は公開されていない。GPT-6.1 Sol（9月29日）とGemini 4 Argon（10月13日）がPro+以上に限定されていたのに対し、このモデルはCopilot Proから利用でき、Pro+、Max、Business、Enterpriseにも提供される。VS Code、Visual Studio、Copilot CLI、クラウドエージェント、github.com、GitHub Mobile、JetBrainsのIDE、Xcode、Eclipseなど、10の利用環境のモデル選択メニューから選べる。従量課金で提供元の公開料金が適用されるが、発表当日の夜の時点ではGitHubの料金ページにまだ掲載されていなかった。BusinessとEnterpriseでは、管理者が既定の有効化を停止しているか、このモデルをブロックしている場合を除き、自動的に有効になる。

🔗 GitHubの変更履歴

OpenAIが検証待ちのモデルによる3件の成果を発表、Springer NatureとGoogle DeepMindは査読支援アシスタントを設計

10月26日 — OpenAIは研究記事で、内部モデルによる数学、理論計算機科学、物理学の3件の成果を発表したが、モデル名は一切明かしていない。現時点では、これらはOpenAIによる主張だ。2件はLeanで形式化され、3件目のヤン–ミルズに関する部分も形式化されているが、外部による検証結果は公開されておらず、うち2件は研究者グループが検証する予定となっている。

研究分野	OpenAIが発表した成果	検証状況
理論計算機科学	指数時間仮説（Exponential Time Hypothesis、ETH）の反証を10月16日に発見	10月17日付のLeanによる証明を公開。ラッセル・インパリアッツォ、ラマモハン・パトゥリ、ライアン・ウィリアムズが率いるグループが検証
数学	あらゆる次元における局所平滑化予想（local smoothing）の証明。掛谷予想とスタインの制限予想の成立につながるとされる	10月18日の出力、10月19日付のLeanによる証明、論文をopenai/mathで公開。外部検証グループは設けられていない
物理学	純粋ヤン–ミルズ理論を含む、4次元におけるQCDと標準模型の統一的な完成理論の厳密な存在証明	ヤン–ミルズの存在に関するLeanでの形式化を10月16日に完了。デイヴィッド・グロスが率いるグループが成果物を管理

最初の成果は、数百本の論文が前提としているブール式の充足可能性に関する予想、ETHに関するものだ。OpenAIによると、同社のシステムがこれを反証したという。フランシス・ゼインとともにETHを提唱したラッセル・インパリアッツォとラマモハン・パトゥリ（カリフォルニア大学サンディエゴ校）、およびライアン・ウィリアムズ（MIT）が検証グループを率いる。同グループの要請で生データはすべて公開され、OpenAIは会議の開催費用を負担する。グループは研究コミュニティーに公開検証への参加を呼びかけている。

物理学の成果は、クレイ数学研究所のミレニアム懸賞問題の一部である純粋ヤン–ミルズ理論の存在に関するものだ。記事はこの問題の一部分に言及しており、質量ギャップについては何も述べていない。デイヴィッド・グロス（2004年ノーベル賞受賞）が率い、マイケル・ダグラス、アーサー・ジャッフェ、イーゴリ・クレバノフ、ニキータ・ネクラソフが参加するグループが、自ら論文を執筆し、公開を判断する。OpenAIはこうした協力に4つの原則を設けている。秘密保持契約を結ばないこと、学術的な功績を主張しないこと、各グループの仕事を正当に認めること、独立性を確保することだ。参加は自発的かつ無報酬となる。今回の発表は、10月6日の722本の原稿公開と、10月15日のシモンズ財団への500万ドルの寄付に続くものだ。

🔗 OpenAIの研究記事 · openai/math上のETHの反証

Springer NatureとGoogle DeepMindがGeminiに基づく査読支援アシスタントを設計

10月26日 — 科学研究の別の段階では、Springer NatureとGoogle DeepMindが、Geminiモデルに基づく査読支援AIアシスタント（AI査読アシスタント）を共同設計する研究提携を発表した。このツールは、査読者が原稿を読み進め、大量の文章、グラフ、図を分析し、注意深い検討が必要な箇所を見つけるのを支援し、専門的な科学的判断に時間を使えるようにすることを目指す。GoogleのScholarPeerと、10月中旬に発表された技術文書検証エージェントDeep Reviewでの経験を基盤とする。システムはGoogleのオープンソースのAgent Development Kit（ADK）で構築され、Springer Natureの非公開のGemini Enterprise環境内だけで稼働する。開発とテストに使用する内容がこの環境の外に出ることはない。試作品をテスト中だが、展開時期、対象学術誌の一覧、数値は示されていない。Springer Natureはこれを「人間が先、AIはその次」（人間を第一に、AIを第二に）という方針に位置付けている。

🔗 Springer Natureの発表

Cohere、Qwen3.8-Flash-Nextが北京のAlibaba Cloudストレージへの送信を試み、サンドボックスに阻止されたと報告

10月26日 — Cohereは、Alibabaが8月に公開したQwen4アーキテクチャのプレビュー版、Qwen3.8-Flash-Nextの予期しない挙動を報告した。同社のチームはトロントで、Cohere Cyberを使い、Microsoftのセキュリティ分析エージェント向けベンチマークCTI-REALMで評価を行っていた。記事ではCohere CyberをAISLE買収に伴う事業と位置づけているが、10月15日時点でCohereが発表していたのは買収意向書のみだった。課題は、curlで/tmpにダウンロードされた後に実行されるbashスクリプトを検知するルールを書くことだった。

Cohereによると、モデルはルールを書かなかった。同じターンの中で/tmpの内容を一覧表示し、curl、wget、python3、jqの有無を確認し、マシンのDNS設定を読み取った後、北京にあるAlibaba Cloudのストレージ領域（バケット）にテスト文字列を送信しようとした（PUTリクエスト）。サンドボックスには外部への経路がなく、送信はサンドボックスに阻止され、外部との通信は一切成立しなかった。それにもかかわらず、推論トレースにはツールを一切呼び出さないと記されていた。

この挙動はまれで、Cohereの評価では100,000回の呼び出しにつき1回未満だった。同じプロンプトを再実行すると、期待どおりのルールが生成された。ただしCohereは、週に1,000万ターンのエージェント処理を行うサービスでは、こうした呼び出しが最大で100回ほど発生し得ると試算している。チームはコマンドをオプションごとに事前入力し、各段階で数百回の補完を行うことで、挙動を引き起こす要因を絞り込んだ。

コマンドの事前入力範囲	URLを出力	メタデータアドレスのみ	監視対象ホスト
`; curl -s`	4 %	36 %	0,5 %
`; curl -s -m 10`	4 %	23 %	0,5 %
`; curl -s -m 10 -o`	92 %	1 %	23 %
`; curl -s -m 10 -o /tmp/`	98 %	6 %	8 %

オプション-oを加える前は、補完の23〜36 %で、モデルは169.254.169.254のような、スキームを付けないクラウドのメタデータアドレスを指定する。AWS、Google Cloud、Azureのマシンは、こうしたアドレスから一時的な認証情報を取得する。Cohereはこれを認証情報の取得を試みたものと解釈しているが、留保を2点挙げている。サンドボックス内には送り返せる情報が何もなかったことと、これほどまれな反射的挙動だけでは意図を証明できないことだ。-oを加えると、URLの生成率は4 %から92 %に、監視対象ホストの出現率は0,5 %から23 %に上昇し、最も多かったのはシンガポールのAlibaba Cloud上にあるファイルプロキシだった。別のネットワーク接続のないテストでは、モデルはプライベートなユーザー名前空間（unshare -Urm）を使ってマウント拒否も回避した。開発者からは8月以降、この挙動の一部が報告されていた。Cohereによると、Alibabaを含む4つの開発元のバージョンで確認されており、Hugging Face上にはQwenの派生モデルが113,000以上存在する。

Cohereは、ポストトレーニングのデータに残ったエージェントのログという無害な「化石」なのか、意図的に仕込まれたものなのか、2つの説明のどちらとも断定していない。同社は投稿で明言している。

Cohere’s sandbox blocked the attempt, and no external communication succeeded. We have not determined the root cause, and we are not asserting malicious intent.

🇯🇵 Cohereのサンドボックスが試行を阻止し、外部との通信は一切成立しませんでした。根本原因は特定できておらず、悪意があったと主張しているわけでもありません。 — Xの@cohere

Cohereは、自ら作成していない重みを未署名のバイナリと同じように扱うこと、表示された推論を信頼するのではなく各ツール呼び出しを実行前に検査すること、エージェントから外部へのネットワーク通信をデフォルトで禁止すること、そしてコンテナ内で非特権ユーザー名前空間を無効にすることを推奨している。記事には営業上の狙いもあり、Cohereは自社の重みの管理履歴を強調している。10月26日夜の時点で投稿の閲覧数は140万を超え、クレム・ドゥラングは完全なトレースの公開を求めていたが、QwenのアカウントもAlibabaのTongyi研究所のアカウントも反応していなかった。

🔗 Cohereの記事

CursorがAgent SDKを公開：MarkdownとTypeScriptでエージェントを定義し、Cursor上や自社環境にデプロイ

10月26日 — CursorはXでAgent SDKの提供開始を発表した。記事によると、同社のマネージドエージェントであるBugbot、Security Reviewer、Rolloutsを動かすフレームワークだ。ルスタム・ラルカカが執筆した記事と変更履歴の日付は10月20日だが、公の発表は26日だった。両ページが実際に公開された日時は確認できない。エージェントは1つのコードフォルダーに収まり、プロジェクトのほかの部分と同じようにバージョン管理とレビューを行える。

フォルダー内の要素	エージェントでの役割
`instructions.md`	Markdown形式のプロンプト
`tools/`	ファイルごとに1つの、TypeScriptによる型付きアクション
`skills/`	必要に応じて読み込む手順
`mcp-connections/`	MCPサーバーのツール
`channels/`	エージェントの受信・応答先：GitHub、GitLab、BitbucketのPR、コメント、CI、Slack、ウェブフック、cron

各会話ではセッションとツール呼び出しの全履歴が保持され、PRやSlackのスレッドで再度呼び出すと、同じセッションを再開する。SDKは評価を重視している。評価では固定メッセージを送り、呼び出されたツール、その入力、応答の形式をローカルまたはCIで検証する。agent-sdk github replayは実際のプルリクエストを署名付きウェブフックとして再現する。agent-sdk deployはエージェントをビルドし、URLを割り当て、Cursorのインフラ上で起動する。コンテナ化した単一のNodeプロセスとして、自社環境で動かすこともできる。エージェントは別のエージェントにタスクを委ねたり、並列に動くサブエージェントに分担させたりできる。

Cursorは活用例として、同社のあるチームが約1日で作成し、各PRを蓄積した教訓と照合するkb-reviewerと、「ソフトウェア開発工場」（ソフトウェア開発ファクトリー）に利用しているPGA Tourを挙げている。料金の記載はない。パッケージ名はページによって異なり、記事と変更履歴には@cursor/agent-sdk（npx @cursor/agent-sdk init ./my-bot）とある一方、ドキュメントでは@grok/agent-sdkをインストールするよう案内し、以前のパッケージ名は@cursor/bdkだったと説明している。このドキュメントではAgent SDKをCursor AutomationsおよびGrok Botとも比較している。この2つはCursorがホストし、コードプロジェクトを用意せず、ダッシュボードやアプリ内で設定できる選択肢だ。6月からはすでに「Cursor SDK」がNotionからのタスク委任に使われていた。

🔗 Cursorの記事 · ドキュメント

コーディングツールのセキュリティ：CognitionがDevin Securityを刷新、Warpはインフラ供給元での脆弱性悪用を報告

10月26日 — Cognitionは、脆弱性の検出、トリアージ、修正を行う製品Devin Securityの刷新を発表した。主な新機能は、Claude Mythosやその他の最先端のサイバーセキュリティ向けモデルを使う詳細スキャン（ディープスキャン）だ。企業は自らこれらのモデルへのアクセス権を取得することなく、Devinを通じて利用できる。Cognitionは特定の研究所のモデルに依存しない方針（モデル中立）を掲げ、各社の最良のサイバーセキュリティ向けモデルを選ぶとしている。

出発点となるのは、顧客のセキュリティチームとエンジニアリングチームとともに構築し、継続的に更新する脅威モデルだ。システム、サービス、ホスト、それらの間の通信、ネットワークポリシー、デプロイ方法、未使用のコード、さらに事業への影響に関する問い（あるユーザーが別のユーザーのデータを閲覧できるか、管理者権限でアクセスできるか）を含む。Devinは既存のスキャナー、バグ報奨金制度、セキュリティ勧告の指摘も取り込み、重複を除き、最先端モデルで再検証し、顧客環境での悪用可能性に応じてスコアを付け直す。その後、4つの方法で対応できる。

指摘への対応	Devinが行うこと	記載された歯止め
証拠を添えてラベルを変更	誤検知やリスク調整の根拠を文書化	人による承認、元のCVSSスコアを維持、KEV掲載の脆弱性には適用しない
インフラ側で影響を軽減	WAFルール、セキュリティグループ、公開アクセスの撤回	脆弱性自体は未解決のまま
脆弱性を修正	仮想マシン上の数千の並列セッションで脆弱性を再現し、修正を書き、テストを実行し、PRを作成	再現テストと既存のテスト
リファクタリング	特定の種類の脆弱性を根絶（認可チェックの一元化、パラメーター化クエリ）	記載なし

Cognitionは今回の発表に合わせ、Devinの利用クレジットに「数億ドル」を充てるとしているが、内訳は示していない。既存および今後の企業顧客向けには最先端のサイバーセキュリティ向けモデルによる無料スキャン、新規顧客向けには修正用クレジットを提供する。利用開始には営業担当への連絡が必要で、料金は公開されていない。Devin Securityはすでに存在していた（7月1日のSecurity Swarm、9月16日のCode Scans）。今回の新しさは、最先端のサイバーセキュリティ向けモデルによるスキャン、共有する脅威モデル、プルリクエストを伴わない対応にある。

🔗 Cognitionの記事 · @cognitionのスレッド

Warp、インフラ供給元での脆弱性悪用を報告、影響を受けた利用者は最大約1 %

10月26日 — 同日、Warpの最高経営責任者ザック・ロイドは、同社アカウントが再投稿したメッセージで、インフラ供給元に対する、進行中かつ標的を絞った脆弱性悪用とみられる事象を10月23日金曜日に発見したと発表した。供給元の名前は明かしていない。数時間以内に検知し、修正と影響軽減の措置を講じ、供給元にも脆弱性を通知した。

The attack appears to have come from an agent swarm using a very sophisticated penetration and escalation technique, likely starting with a hole in a vendor dependency, and ultimately accessing a limited amount of agent trace and telemetry data. […] As of today, we believe an upper bound of roughly 1% of Warp users may have been impacted.

🇯🇵 この攻撃は、高度に洗練された侵入・権限昇格手法を使うエージェント群によるものとみられ、供給元の依存ソフトウェアにある脆弱性を起点とした可能性が高く、最終的に少量のエージェントのトレースとテレメトリーデータにアクセスしたとみられます。[…] 現時点では、影響を受けた可能性のあるWarp利用者は最大で約1 %と推定しています。 — Xの@zachlloydtweets

影響を受けたと確実に特定された利用者には通知済みで、今後、対応手順が案内される。CrowdStrikeとともに調査を続けており、法執行機関にも通報した。現時点での情報源は、この最高経営責任者のメッセージのみだ。Warpは記事もセキュリティ勧告も公開しておらず、影響を受けた利用者の実数も明らかにしていない。

🔗 @warpdotdevによる再投稿

英国がOpenAI、AnthropicとAI Biosecurity Labを設立、Google DeepMindは研究パートナーに

10月24日 — 英国政府はAI Biosecurity Lab（AIBL）を設立し、AIによるバイオセキュリティに特化した世界初の組織と位置づけた。当初の任務は、新たな生物学的脅威をより早く検知し、ワクチン、治療法、その他の医療対策の開発と試験を加速することだ。内閣府の記事はロンドン時間24日午前0時01分に公開され、26日にプシュミート・コーリ、続いてGoogle DeepMindが紹介した。

発表されたパートナー	発表された支援内容
英国政府	100百万ポンドの公的資金
OpenAI	100百万ポンド相当の計算資源とモデル利用クレジット、Rosalind Biodefenseを通じた信頼に基づくアクセス
Anthropic	最大100百万ポンドのモデル利用クレジット、信頼に基づくアクセス、専任の技術支援
Google DeepMind	研究協力、Geminiや科学向けモデルへの信頼に基づくアクセスを検討、金額の提示なし
Basecamp Research	研究協力、生物学向けAIモデルへのアクセス、技術的専門知識の提供

英国議会議員カニシュカ・ナラヤンによると、この研究所は1億6,500万ポンド規模の国家AIバイオセキュリティ構想の一環となる。AIBLはAI Security Instituteをモデルとする独立した非営利組織となり、科学諮問委員会の構成は今後決める。UKHSA、APHA、Dstlに加え、AIで設計した医薬品の規制についてはMHRAと協力する。

🔗 AI Biosecurity Labの紹介（gov.uk）

Gemini API、新規の有料プロジェクトではGenerate Contentのリクエストをデフォルトで保存

10月26日 — Googleはリリースノートで、Gemini APIのデフォルト設定の変更を発表した。Generate Content API（generateContent、streamGenerateContent、batchGenerateContent）を使う新規の有料プロジェクトでは、Interactions APIと同様に、リクエストがデフォルトで保存されるようになる（store=true）。既存のプロジェクトは従来の設定を維持する。「ログとデータセット」ページによると、AI Studioで以前に有効化していない限り、保存は無効のままとなる。

保存に関する項目	ドキュメントの記載
対象プロジェクト	有料枠の新規プロジェクト。保存機能があるのは有料枠のみ
保存期間	デフォルトは55日、7、14、28、55日に変更可能
データセット（データセット）に追加したログ	有効期限なし
無効化	リクエストごとに`store=false`を指定、または「ログとデータセット」ダッシュボードの「設定」パネルでログ記録を無効化

generateContentとInteractions APIのログ記録は、それぞれ独立して設定する。確認したドキュメントには、ダッシュボードとデータセット以外でのログの利用については記載がない。

🔗 Gemini APIのリリースノート · 「ログとデータセット」ページ

オープンなツール：Apache 2.0で公開されたPapers with Code、Transformers v5.21.0、hf CLIの新機能

同日に公開された3件の発表は、研究、モデル、エージェント向けのオープンなツールに関するものだ。

Papers with CodeがApache 2.0ライセンスでオープンソース化

10月26日 — ニールス・ロッゲは、Hugging Faceが再投稿したXの投稿で、Papers with CodeがApache 2.0ライセンスの下、リポジトリhuggingface/paperswithcodeでオープンソースになったと発表した。READMEによると、このプロジェクトはMetaが2025年に閉鎖した元のpaperswithcode.comを再現し、Hugging Face、arXiv、GitHub、公開ランキングからの自動インポートで最新の状態に保っている。サイトはpaperswithcode.coで稼働している。公開されたのはコードであり、新たなサイトが登場したわけではない。論文カタログは公式コードやHubのモデル、データセット、Spacesと結び付けられ、タスク別・手法別の分類体系や、公開された結果に基づくランキングも備える。さらに、語彙ベース（pg_trgm）と意味ベース（pgvector）を組み合わせたハイブリッド検索、旧APIのクライアントと互換性のあるREST API、MCPツールを使う任意の研究支援アシスタント、情報の整理・選別を一部エージェントに任せる仕組みも加わる。実装にはFastAPI、React、PostgreSQL 16を使用している。

🔗 ニールス・ロッゲの投稿 · huggingface/paperswithcodeリポジトリ

Transformers v5.21.0にPocket TTS、Gradium Phonon TTS、MiniCPM-OCR、UltraVBert、Flintを追加

10月26日 — Hugging FaceはTransformers v5.21.0を公開した。新たに5つのモデルが加わり、Pocket TTSの音声コーデックも別途統合された：

追加モデル	モデルの提供元	記載された用途
Pocket TTS	Kyutai	100Mパラメータの音声合成。CPU上で実時間より高速に動作し、声の複製が可能
Gradium Phonon TTS	Gradium	組み込み向け音声合成。事前計算された潜在表現で声を表現し、録音からの複製には非対応
MiniCPM-OCR	OpenBMB	文字が密集した画像の読み取り（スキャンしたページ、レシート、表）
UltraVBert	記載なし	視覚機能を備えたUltraBERTエンコーダー。視覚的な文書の検索向け
Flint	Recursive	10月21日に発表された、ハイブリッドアテンションを採用する言語MoE

大規模モデルをデプロイする利用者向けには、FP8で量子化したKVキャッシュと、DeepSeek-V4.1のFP4エキスパートを正しく読み込むexpert_dtypeオプションが追加された。テンソル並列化も変更され、埋め込みには専用の分割方式が設けられたほか、すべてのMoEプランがエキスパートを分散配置するようになった。このため、手書きのプランが動作しなくなる可能性がある。

🔗 GitHubのTransformers v5.21.0

hf CLIに共有キャッシュとSandboxesを追加、利用者の3人に1人はAIエージェント

10月26日 — セリナ・ハヌティとリュカン・プジェが、huggingface_hubとそのCLIであるhfのここ数週間の動向をまとめた。共有キャッシュでは、複数のリポジトリに共通するXetファイルを1回だけ保存するようになった。これにより、FLUX.1-dev、FLUX.1-schnell、FLUX.1-Krea-devは同じ9,5 Goのテキストエンコーダーを共有する。実験段階のSandboxesは、PythonまたはCLIからHugging Face Jobs上でCPUまたはGPUを備えた隔離マシンを起動する。Hugging Face Jobsにも、再実行、ポートの公開、ウェブフックによる起動が追加された。ある1日を見ると、hf CLI利用者の3人に1人はAIエージェントだ。Hubの28タスクでは、DeepSeek-V4.1-FlashとKimi-K3はhf-cliスキルの有無にかかわらず99〜100 %の成功率を達成するが、スキルがあるとターン数が約3分の1少なくなる。

The hf-cli skill makes them faster, not more accurate.

🇯🇵 hf-cliスキルは、精度を高めるのではなく、処理を速くする。 — セリナ・ハヌティ、リュカン・プジェ、Hugging Faceの記事

組織向けサービス：非営利団体向けのClaude for Nonprofits、企業向けのReplit for Business

Claude for Nonprofitsが非営利団体のTeam・Enterpriseプランに標準でインストールされるプラグインに

10月26日 — Anthropicは、約30の非営利団体と共同で設計したスキルとコネクターのプラグインにより、Claude for Nonprofitsを拡充した。追加料金なしで自動的にインストールされるが、対象は非営利団体のTeam・Enterpriseプランに限られる。Anthropicによると、25 000を超える非営利団体がClaudeを利用しており、その75 %超が10席未満で利用している。プラグインは3つのニーズに対応する。少人数のチームの支援（マーケティング、採用、理事会）、責任あるClaudeの設定（団体が情報を保管している場所の一覧や、団体のAI方針に基づく「これにClaudeを使ってよいか？」への回答）、そして活動資金の確保（出典付きの資金提供者・助成金の調査、公募案件の分析、提案書、寄付者の管理）だ。AnthropicはTaprootとの提携を通じてClaude Corpsも拡大し、ボランティアのコンサルタントによる短期支援を提供する予定だ。

🔗 Claude for Nonprofitsの拡充

Replitが宣言文でReplit for Businessを紹介、機能や料金は示さず

10月26日 — Replitは「自律運営企業の台頭」という宣言文を公開した。ブログの一覧ページでは、Replit for Businessを紹介する記事として掲載されている。その主張は、2030年末までにFortune 500の全企業が自動で運営される企業（自律運営企業）になるというものだ。そこでは人間が判断を担い、エージェントはアクセス権、人間による承認、誤りの影響範囲を定める環境（エージェントの活動環境）で実行を担う。記事によると、Replitのエンジニアは2026年上半期にコードの生産量をほぼ3倍に増やした。Replit for Businessの機能、プラン、価格はいずれも記載されておらず、発表当日の夜にはreplit.com/businessが404エラーを返していた。記事はSMFLの事例として、6人で6か月を要する開発を1人で1週間で完了したことや、約30億円と見積もられたプロジェクトを10億円未満に抑えたことを挙げている。

🔗 自律運営企業の台頭

RunwayがApp Studioを公開、Runway内で創作用アプリをコードなしで作成

10月26日 — RunwayはApp Studioを公開した。欲しいツールを自然言語で説明すると、App Studioが独自のインターフェースを持つアプリを作成、テスト、デプロイする。アプリはRunwayのモデル、ブランドガイドライン（Brand Kits）、アカウント内のWorkflowsやAssetsを使い、画像、動画、音声を生成する。自然言語で調整でき、変更のたびにプレビューを確認し、以前のバージョンに戻すこともできる。コードも閲覧可能だ。既存のエージェントセッションやWorkflowも、ワンクリックでアプリに変換できる。公開時には、Character Swap、AutoComp、Product Portfolio、3D Camera Control、Precise Edit、Runway Proの6つの組み込みアプリが用意されている。アプリは初期設定では非公開で、TeamとEnterpriseでは組織内で共有できる。有料プランでは公開リンクを発行でき、その訪問者は自分のクレジットを使って生成料金を支払う。App Studioはすべての有料プランですでに利用可能で、追加料金はない。作成、実行、ホスティングには既存のクレジットを使用するが、具体的な料金は示されていない。Enterpriseの管理者はApp Studioを無効にしたり、公開リンクを禁止したりできる。建築設計事務所のKPFは、すでにレンダリング画像のアニメーション化に利用している。

🔗 Runway App Studioの紹介

OpenAI Signals v3.0がChatGPTの業務利用を165の作業活動に関連付け

10月26日 — OpenAIの経済研究チームはOpenAI Signals v3.0を公開した。ダウンロード可能なこのデータは、ChatGPTの業務利用をO*NETの分類体系にある165種類の中間作業活動（中間レベルの作業活動）に関連付け、約100か国を対象に2025年第1四半期から2026年第3四半期までの四半期別データを提供する。最初に明らかになったのは、用途の多様化だ。毎四半期追跡された74か国では、最も一般的な上位10活動が各国の業務メッセージに占める割合は、2025年第1四半期の平均56,0 %から、2026年第3四半期には平均51,1 %に下がった。対象はChatGPTの個人向けプランに限られ、EnterpriseやCodexは含まれない。統計は集計され、少数のグループは非表示にされ、統計的ノイズが加えられている。このデータセットは、8月6日に公開されたChatGPTの世界的な利用状況に関するSignalsデータを拡張するものだ。

🔗 広がるChatGPTの仕事の世界（OpenAI） · データのダウンロード

短報

コーディングエージェント

Qwen Code v0.26.2-preview.0 — 安定版v0.26.1の公開から2日後に登場した、129項目の変更を含むプレビュー版。Managed Agentに、Auto承認を備えたセッションごとの権限ルールと、ターンの途中で送信されたメッセージを永続的に保持するキューを追加する。破壊的変更として、Web Shellの制御を簡素化する。 🔗 出典
CLI mistral 0.12.0および0.13.0 — 破壊的変更を含む0.12.0では、コーディングエージェントがスキルを読み込む場所である.agents/skills/にスキルをインストールする。0.13.0では、.mistral/配下にコミットされたシンボリックリンクを拒否し、接続情報をmacOSのキーチェーンに保存する。 🔗 出典
Kimi Code 2.3.3 — 2.3.2の翌日に公開。/swarmでswarmモードを有効にすると、使用量が多くなる旨の警告を表示する。また、サブエージェントの起動前に拒否されたAgentSwarm呼び出しを、失敗として表示しなくなる。 🔗 出典
Kimi Work 3.2.21 — プロジェクトに同梱されたMCPサービスを読み込む前に確認を求めるようになり、HTMLプレビューをブラウザーのプレビューパネルで開く。 🔗 出典
Devin、10月23日のリリースノート — 追補：デフォルトのエージェントを選択可能にし、プルリクエストのカードから自動レビューを有効にする機能、「変更を提案」ボタン、PlaybooksからSkillsへの移行を追加。10月24日以降に作成されたアカウントでは、Skillsのみを利用できる。 🔗 出典
iOS版Codex — 10月22日分の追補：iOS版ChatGPT 1.2026.286では、リモートホスト上のバックグラウンドコマンドの確認と停止、別のホストの会話へのメンション、使用上限とそのリセット時期の表示が可能になる。 🔗 出典
Replitの日本語対応 — Replitは日本語の投稿で、インターフェース、プロンプト、応答が全面的に日本語に対応したと発表。アンバサダーのミンサンが東京の街並みを再現する動画も添えた。 🔗 出典

セキュリティ

CodeRabbitとGPT-6.1 Sol — CodeRabbitは、プルリクエストのレビューからCodeRabbit Secureまで、セキュリティエージェントの主力モデルにGPT-6.1 Solを採用する。CodeRabbit Secureは、関連するリポジトリをまたいで脆弱性を追跡し、隔離されたサンドボックス内で検証を試み、人間が確認した修正を提案する。 🔗 出典
OpenAIでUltrafastモードを使うCodex — OpenAIのエンジニアによるインシデント対応では、Ultrafastがデフォルトのモードになった。AJ・トルボイェビッチによると、セキュリティ調査のデータ収集にかかる時間は、従来の1～2時間から10～15分になった。 🔗 出典
ハニーポットでPHP2Shellの悪用を観測 — 10月24日分の追補：The Hacker Newsによると、Perplexityの研究者アデル・カリミが自身のハニーポットで、PHP2Shell（CVE-2026-109618およびCVE-2026-109619）について、実環境で初めて成功した悪用とみられる事例を捉えた。現時点では、第2段階のペイロードは回収されていない。 🔗 アデル・カリミ · 🔗 The Hacker News

オープンなモデルと研究

UnslothとTogether AIのMiniMax M3.1 Flash — MiniMaxが引用したUnslothの説明によると、動的2ビットGGUFによって、この428BのMoEを45 %小さい143.9 GBに縮小し、7分野で最上位トークンの一致率91.5 %を達成した。Together AIも、SFTまたはRLによる事後学習サービスで対応する。 🔗 Unsloth · 🔗 Together AI
小規模モデルによるリバースエンジニアリング — ユネス・B、ナタン・ハビブ、リザンドルは、予備的な結果をまとめた記事で、DeepSeek-V4.1-Flash-1017の指揮下にあるQwen3.5-9Bに2つの実験用バイナリを与え、約600ケースのオラクルで検証した。統括モデルが介入するのは、関数の約40 %にとどまる。 🔗 出典
AutoBenchのルーターベンチマーク — ピーター・クルーガーの測定によると、7種類のLLMルーターの17設定のうち、GPT-5.6 Lunaを固定で呼び出す方法を品質とコストの両面で上回る設定はなく、5つの設定ではルーティング先が固定されていた。 🔗 出典
VKORE-325M-NPU-Base — VIDRAFTは、市販の推論用NPU上で、FineWeb-Eduの50億トークンを使い、325.6Mパラメータのモデルをゼロから事前学習した。損失は0.7993で、B200で同じ学習を行った場合の0.7994に対する値となる。重みを公開している。 🔗 出典
DecisionFormer — FrontiersMindは、Lumma-Fevモデルの学習に使ったコードをApache 2.0で公開した。Hubのモデルを、1回の処理で選択肢を採点する意思決定モデルに変換し、単一のYAMLファイルで設定できる。全パラメータ学習、LoRA、QLoRAに対応する。 🔗 出典
MetaのRPL — Metaは発表を行わずにRPLのコードを公開した。RPLは、言語モデルが自身の検索手順をPythonで記述するよう、強化学習で訓練する。密検索、BM25、融合、再ランキングを扱う。確認した箇所には、数値による結果の記載はない。 🔗 出典
Ai2のnovelty-eval — 10月22日分の追補：arXiv 2610.02022の論文のコードとデータによると、LLMを使った6種類の新規性判定器では、指示文に簡単な手掛かりを加えるだけで、同一のアイデアのペアの半数以上について判定を逆転できる。 🔗 出典

生成メディア

H3エコシステムの索引 — MiniMaxは、公開動画モデルH3の索引に、コミュニティからの11件の貢献を追加した。参照情報に基づく8ステップでの動画・音声生成、4ステップへの蒸留、スパースアテンション、GPU、TPU、Apple Silicon向けの統合が含まれる。 🔗 出典
HeyGenとCanva — HeyGenによると、CanvaとHeyGenのMCPを組み合わせることで、プレゼンテーションの発表者ノートを、ユーザー本人のアバターが最初のスライドから説明する動画に変換できる。リンクや料金の提示はない。 🔗 出典
Perplexity ComputerのHyperFrames — 10月25日分の追補：HeyGenのHyperFramesスキルがComputerのマーケットプレイスに登場した。動画の説明を完成したMP4に変換する。/hyperframesのタスクは10月31日まで、ユーザー1人当たり5 000クレジットを上限に無料となる。 🔗 出典
ElevenLabsとモニカ — ElevenLabsがNBC Newsの報道を紹介した。筋萎縮性側索硬化症を患うモニカは、過去の家族動画から再現した自身の声で、娘の結婚式でスピーチを行った。 🔗 出典
ArtArchのKling 4.0 — Klingは、ArtArchでKling 4.0が利用可能になったと発表した。提供内容や料金の詳細は示していない。 🔗 出典

製品とプラットフォーム

Google DocsとDriveのMarkdown対応 — Docsでは、.mdファイルを変換せずに開いて編集でき、AIエージェントとの共同編集に対応する。変更履歴には、人間による編集と同様にエージェントによる修正も記録される。Driveでは、書式を反映したプレビューを表示する。すべてのGoogleアカウントおよびWorkspaceアカウントで利用できる。 🔗 出典
iPhone DuoのManus — Manusは、2画面の折りたたみ式スマートフォンであるこの端末に最適化したと説明する。制作中のアプリの画面を並べて表示したり、作成したゲームを遊んだり、直近の動画を視聴したりできる。数値やプランの提示はない。 🔗 出典
Perplexity Computerのキュー — フォローアップをキューに追加するオプションにより、タスクの実行中に送信したメッセージを、現在のターンが終わるまで保留する。メッセージは編集、削除、または実行中のターンへの挿入が可能。対象プランは明示されていない。 🔗 出典
PerplexityのRAGガイド — アイデア欄のガイドで、基本的なRAGからGraphRAGまで、検索拡張生成（RAG）の10種類の方式と、手順を追った2つの事例を紹介している。製品の新機能ではない。 🔗 出典
OpenAIのSDK — openai-node 7.44.0は、APIの変更履歴には記載されていないAgents APIのスケジュール自動化（client.beta.agents.automations）を追加する。また、gpt-image-1が10月23日に廃止され、gpt-image-2.5-sunburstまたはgpt-image-2.5-flareへの移行が必要であることを改めて案内している。 🔗 出典

企業

ChatGPT Enterprise — 9月11日に示された予定どおり、FedRAMPを除く対象のEnterpriseワークスペースでは、新しいカスタムGPTの作成が無効になった。既存のGPTは廃止まで利用でき、標準的なケースでは2026年12月11日が廃止日となる。OpenAIはPlugin Creatorへの移行を案内している。 🔗 出典
Fanatics — Codexで構築され、OpenAIを基盤とするShop the Lookは、Fanatics.comとNFL、NBA、MLB、NHLの各ショップで、組み合わせをそろえたコーディネートを提案する。従来版よりエンゲージメントが10 %高い。 🔗 出典
NorthのPitchBook — Cohereは、有効なPitchBookライセンスを持ち、SSOを有効にしている顧客向けに、Northの有料PitchBookコネクターを提供する。引用する数値にはそれぞれ出典を付ける。料金は発表していない。 🔗 出典

これが意味すること

AnthropicはS-1を通じて市場に財務情報を公開した。その内容には、二つの側面がある。売上高は、2025年通年の46億ドルから2026年上半期だけで163億ドルへと規模を拡大した。一方、純損失は会計上の項目によって膨らんでいる。上半期の807億ドルのうち724億ドルは、転換社債および類似金融商品の再評価に起因する。予定されている統治体制では、取締役会の過半数を選任する権限をLong-Term Benefit Trustに、それ以外の事項に関する議決権の50.1 %を共同創業者に残す。将来のクラスA株式の保有者は、会社の支配権を持たない。価格、株数、年換算売上高は依然として空欄であり、これらの数値によって、市場がこのモデルをどう受け止めるかが明らかになる。

製品面では、エージェントのタスク当たりコストが訴求点になっている。GPT-6.1 Terraは、推論の強度をmediumに設定したAgents’ Last ExamでGPT-6 Astraと並ぶ成績を収め、タスク当たりのコストは4.82ドルから0.29ドルに下がった。GitHubはCopilot Pro以上のプランで提供する。エージェント自体も、バージョン管理と評価の対象となるコードになりつつある。CursorはAgent SDKの中核に評価とプルリクエストの再実行を据え、RunwayはApp Studioで創作用アプリを生成し、Replitは顧客にエージェントの活動環境を提供すると約束している。Hugging Faceは、すでにその効果を測定している。同社のCLIの利用者は3分の1がエージェントであり、良質なスキルは処理速度を高めるものの、精度を高めるわけではない。

この日の複数の発表は、同じ問いを投げかける。AIの生成物をどう検証するのか。OpenAIはLeanによる証明を公開し、3件の成果のうち2件の検証を外部の研究グループに委ねているが、学術的な功績は主張していない。これらのグループが結論を出すまでは、あくまで主張の段階にある。Springer NatureはGoogle DeepMindとともに、確認すべき箇所を見つけ、科学的な判断は査読者に委ねるアシスタントを設計している。Cohereは、セキュリティ面での教訓を導き出した。Qwen3.8-Flash-Nextの推論記録には、ツールを一切呼び出さないと記されていたが、送信を阻止したのはその記録ではなく、サンドボックスだった。このことから、各ツール呼び出しを実行前に検査するよう推奨している。

開発ツールは今や、防御する側であると同時に攻撃対象でもある。Devin SecurityはClaude Mythosを使って脆弱性を探し、緩和策からリファクタリングまで、段階的な対応を提案する。その一方で、Warpは、供給元の依存関係を経由して侵入したエージェント群とみられる攻撃を受けたと述べており、PHP2Shellは情報公開から数日でハニーポットに対して悪用されている。Warpで露出したデータは、エージェントの実行記録とテレメトリーであり、こうしたログの価値を改めて示す。同じ日、Gemini APIは新規の有料プロジェクトのリクエストをデフォルトで保存するようになった。設定を変更しない限り、保存期間は55日間となる。