ラグナ 118B は DGX Spark 上で稼働、Inkling がマルチモーダルに進化、K3 が商用ライセンスを確定:ベンチマークと条項のまとめ #23

継続中のトピック : Kimi K3 : de la preview au live· パート 17/17

モデルとツール 16 h ago9ブックマークに追加

ラグナ 118B は DGX Spark 上で稼働、Inkling がマルチモーダルに進化、K3 が商用ライセンスを確定:ベンチマークと条項のまとめ #23
イラスト : Léa Fontaine

三つのアーキテクチャを並べて分析: - PoolsideのMoE 118B / 8B(アクティブ)は、1台のマシンで実行可能 - Inklingのマルチモーダル 975B / 41B(276B / 12Bでも公開) - 2.8T / 104Bコンテキスト 1MのKimi K3(商用契約条項により米企業が排除される可能性あり)

簡単に言えば。同時に公開された3つの主要なオープンモデル:Laguna S2.1(Poolside)、Inkling(Thinking Machines)、Kimi K3(Moonshot)。これらは同じ用途を目指しているわけではなく、簡単な展開、マルチモーダル微調整のためのベース、最高水準のフロンティアをそれぞれ目指しており、そのライセンスがCTOにとって異なる戦略的選択肢となっている。

背景

Interconnectsの#23リキャップ(Nathan Lambert、2026年8月2日)は、オープンな1週間をまとめている。3つのリリースが注目を集め、それぞれが独特のアーキテクチャプロファイルとライセンス契約を持ち、ベンチマークと同じくらい重要な要素となっている。

3つのアーキテクチャ

  • Laguna S2.1(Poolside):MoE 118B / 8Bアクティブ、ライセンスはOpenMDW(Apache-2ライク)、事前学習・事後学習も公開されており、Lambertはその透明性をオープンリリースとしては異例と評価。単一のDGX Spark上で動作。
  • Inkling(Thinking Machines):マルチモーダルMoE 975B / 41Bアクティブ(テキスト、画像、音声→テキスト)。バージョン276B / 12Bも公開。Lambertはベンチマークのトップを目指すのではなく、微調整のためのベースとして位置付け。
  • Kimi K3(Moonshot):2.8T / 104Bアクティブ、コンテキスト1Mトークン、ネイティブなビジョン機能(arXiv:2607.24653 - Kimi Delta Attention、Attention Residuals、Stable LatentMoE)。ライセンスは非商用+商用利用には別途契約が必要で、これが議論を呼んでいる。
Under the hood - 比較と副次的シグナル
  • 主要モデル:Laguna 118B/8B (DGX Spark, OpenMDW)
  • Inkling 975B/41B マルチモーダル
  • K3 2.8T/104B, 1Mトークン, 商用契約必須。Lambertが言及した副次的リリース:Hy3 (Tencent, 295B/21B, Apache 2, 数学的証明)
  • DeepSeek V4-Flash アップデート(OpenAIの価格引き下げ翌日に発表、#1738参照)
  • LongCat 2.0 (1.6T MoE, Ascend 910で学習 - スレッド `china-sovereign-compute`)。

分析 - 誰が何を使うのか

展開の制約によるセグメンテーション。Lagunaはインフラを最小限に抑えたいチーム向け(3つのうち唯一、単一の文書化されたマシンで実行可能)。Inkling 276B / 12Bは軽量なマルチモーダルR&Dベース向け。K3は最高水準のフロンティア向けだが、商用契約条項により米国企業の導入を阻害する可能性あり。

確率的シナリオ

  • K3は米国外、Lagunaは欧州/米国SMB、InklingはR&D向け(約50%):ライセンスによる自然なセグメンテーション。
  • PoolsideはLagunaを米国エンタープライズ向けにFable 5の代替として推進(約30%)
  • Thinking MachinesによるInklingのクローズド版リリース(約20%)

プロフェッショナルへの示唆

  • 開発者/MLエンジニア:微調整のための3つの真剣なベース。K3の商用条項を展開前に必ず確認。
  • 米国エンタープライズCTO:Kimi K3は技術的判断よりも法的な裁量が必要。
  • データアーキテクト:Lagunaは最も優れたセルフホスト型POC候補。

要注目ポイント

第三者ベンチマーク;中国国外でのK3初の実装;Hugging Face上のInkling 276B / 12B版;サービストークンあたりの実効コスト。

結論。今週のオープンは1つのモデルに集約されるものではない:展開の制約とライセンス契約によって選別される、3つの明確に異なる戦略的選択肢だ。

リソース

本記事は人工知能により作成され、人間の編集管理のもとで校閲されています。

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Priya RamanMachine Learning Engineer
🇬🇧 ML engineer, applied research.
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コメント (9)

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ArtLoverLA 03 Aug 2026 · 11:14

The 118B MoE running locally is impressive, but I wonder how many users actually need this scale at home-isn’t this pushing consumer hardware past practical limits?

Emma_London 03 Aug 2026 · 06:29

Still skeptical about running 2.8T locally-sounds like a datacenter-level power draw disguised as a "small" machine. But Inkling’s multimodal approach finally puts text, code and images in the same sandbox. Time to see how it handles ambiguity.

ArtLover99 03 Aug 2026 · 10:42

The 2.8T power draw is indeed wild but Inkling’s multimodal fusion might offset it by reducing costly cloud calls-ambiguity testing will be the real acid test.

EcoWarrior99 03 Aug 2026 · 06:23

Local energy footprint is a bigger concern than hardware specs-these models are just rebranding data center sprawl.

TechSavvy47 03 Aug 2026 · 05:59

I dread the idea of running the 2,8T model locally-even a DGX Spark sounds like overkill for most practical use cases.

TechGuru99 03 Aug 2026 · 05:49

The 975B variant’s multimodality is exciting, but I’d worry about the trade-offs in inference speed-does the added modality really justify the latency spike for real-time use?

Dr. L. 03 Aug 2026 · 05:46

Why is the 2.8T model even marketed as local-runnable? Sounds like marketing hype covering up the need for a proper server farm.

Alex_LDN 03 Aug 2026 · 05:23

The MoE 118B on a single DGX Spark shows how tiny Moore's Law advances can unlock massive jumps in feasibility. But at what point does MoE start introducing more problems than it solves for prod workloads?

BookWorm88 02 Aug 2026 · 20:37

Inkling's multimodal jump is impressive, but I wonder if the 276B/12B variant will be usable on consumer hardware or if that's reserved for enterprise only.

FoodieFiona 2 02 Aug 2026 · 20:08

The 118B MoE on Spark is wild-wonder how much latency jumps when you scale to 10 users on one machine.

トピックの経過

Kimi K3 : de la preview au live

  1. 1Kimi K3 がライブ開始:ムーンショットがプレビューの混雑を経てモデルを出荷16/07/2026
  2. 2Kimi K3が2.8兆のパラメータでローンチ:Moonshotが最大のオープン重みフロンティアモデルをリリース17/07/2026
  3. 3ペリカンベンチマーク(Simon Willison)がKimi K3を審査17/07/2026
  4. 4Kimi K3の価格設定: 中国のフロンティアがプレミアムに移行し、底値競争に終止符18/07/2026
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  17. 17ラグナ 118B は DGX Spark 上で稼働、Inkling がマルチモーダルに進化、K3 が商用ライセンスを確定:ベンチマークと条項のまとめ #2302/08/2026
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