IFM「K2 Horizon」登場：重みだけでなく学習データ・コード・記録まで公開する6つのAIモデル

「オープンウェイト」より一歩踏み込んだ公開

アブダビのモハメド・ビン・ザーイド人工知能大学（MBZUAI）に属する基盤モデル研究所、IFM（Institute of Foundation Models）は2026年9月3日、K2 Horizonを発表した。これは0.9B、3.7B、7B、32B、36B-A4B、375B-A23Bという6つのAI基盤モデルを一体として提供するモデル群で、モデルとコードはApache 2.0ライセンスで公開される。29

今回の要点は、モデルの重みを取得できることだけではない。IFMは、モデル構築の過程そのものを第三者が調べ、追試できるようにすることを目標に掲げている。

公開されるもの

IFMによると、各モデルについて事前学習から推論・エージェント型の追加学習まで、開発ライフサイクルに関する資料を公開する。対象には次が含まれる。9

• 学習データ、または詳細なデータ作成手順
• オープンなアーキテクチャと混合構成
• 学習コードと設定
• 中間チェックポイントと詳細な学習ログ
• 評価結果
• 最終モデル重み

ロイターも、重み、学習データ、コード、方法論、中間チェックポイントがパッケージに含まれ、研究者が開発過程をたどり結果を再現できるようになると報じた。2

ただし、ここでの「学習データ」には注意が必要だ。IFMの説明は「学習データまたは詳細なデータ作成手順」であり、あらゆるデータセットを必ず丸ごと再配布するという意味ではない。データのライセンスや再配布上の制約がある場合、この違いは重要になる。9

なぜ重みだけの公開と違うのか

オープンウェイトは、学習済みパラメータを入手し、モデルを動かしたり追加調整したりできる公開形態だ。一方、重みだけからは、どのようなデータ構成・前処理・コード・学習設定・中間状態・追加学習手法を経て、そのモデルが出来上がったかまでは分からないことが多い。

K2 Horizonは、こうした周辺情報も開示する方針だ。外部の研究チームは、結果に至る経路を点検し、学習工程の再現を試み、技術的な主張を検証し、別の研究・導入目的へ発展させられる可能性がある。29

IFM創設者のエリック・シン氏が述べた「データを見て、手法を追い、結果を再現し、改善できる」ことが開放性の意味だという考え方は、この違いを端的に示している。1

公開度は二択ではなく、連続的に見るべき

AIモデルの「オープン」は、単一のラベルではなく、何をどこまで開示するかの度合いとして捉えるのが適切だ。

• オープンウェイト：モデルをダウンロード可能にしていても、由来や学習プロセス全体の情報は限定的な場合がある。ロイターは、IFMの発表を、AI開発がより秘密主義に向かう業界潮流への対照として伝えた。2
• K2 Horizonのアプローチ：重みに加え、データまたは作成手順、コード、設定、チェックポイント、ログ、評価結果を公開するとIFMは説明する。9
• 閉じたサービスとしての提供：主要なプロプライエタリモデルは、開発ライフサイクル全体を公開せず、ホスト型サービスやAPIとして提供されることが一般的だ。なお、今回の資料だけでは、中国企業、OpenAI、Anthropicを個社ごとに詳細比較できる根拠は十分ではない。

実務上の差は、検証可能性にある。オープンウェイトでも出力の振る舞いは評価できるが、より完全な開示があれば、その振る舞いを生んだ工程自体を検討する材料が増える。

再現性、監督、性能を両立できるか

シン氏はロイターに対し、真にオープンなモデル公開の基準点を示したいと語った。2 IFMが掲げるのは、完成済みの不透明なチェックポイントを信頼するのではなく、再現可能な科学へ近づけることだ。

この透明性は研究用途にとどまらない。能力や手法、リスクに関する開発者の説明を、政策立案者、規制当局、市民社会・公益団体が検討する際にも、より多くの根拠を提供し得る。2

またIFMは、開放性が性能の低さを意味するものではないとも主張する。発表資料では、推論、数学、コーディング、ツール利用、エージェント型タスクでの性能を訴求している。ただし、これらはIFM自身による性能主張であり、独立した検証結果ではない。19

6モデルの規模と想定用途

K2 Horizonは、制約の大きい端末向けの小型モデルから、大規模な混合エキスパート（MoE）型フラッグシップまでをそろえる。

モデル	IFMが示す主な想定用途
0.9B	腕時計やスマートグラスなど、計算資源が限られるエッジ端末。1
3.7B	端末上・スマートフォン中心の利用。1
7B	オンデバイス利用。ソフトウェアエンジニアリングや、より深いリサーチタスクを重視。1
32B	ノートPC、ワークステーション、オンプレミスサーバーを含むローカルホスティング。1
36B-A4B	ローカルおよびオンプレミス運用向けのスパースモデル。19
375B-A23B	高度な推論、リサーチ、ソフトウェアエンジニアリング、長期にわたるエージェント型作業向けのフラッグシップ。19

IFMは、共通のアーキテクチャ、インターフェース、ツール群、ルーティング方式により、小型モデルから大きなモデルへ移る際も、導入のワークフローを変えずに済むよう設計したとしている。1

UAEのAI戦略における位置づけ

この発表は、UAEが先端AIで存在感を高めようとする動きとも重なる。MBZUAIが立ち上げたIFMは、アブダビの機関に根差しながら、世界の研究者・開発者が利用できる基盤モデル群と、その開発資料を提示した。12

K2 HorizonがAIの「開放性」の標準として定着するかは、公開資料が実際にどれだけ使いやすいか、そして外部チームがどの程度再現・拡張できるかにかかっている。それでも今回の公開は、AIにおけるオープンとは、完成品をダウンロードできること以上を意味すべきだ、という明確な提案になっている。29