21 8月 2025

2025年08月21日夜のAIニュースまとめ

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DeepSeek・Claude Codeの機能向上とOpenAIのインフラ拡大

今日のAI業界では、複数の大手企業から重要な進展が報告されています。

DeepSeek V3.1に新たな「Think」モードが追加され、エージェント性能が向上。一方、Claude Codeは100万トークンのコンテキスト対応とその可視化機能が実装されました。

インフラ面では、OpenAIがOracleと提携して「Frontier」データセンターを建設中であり、MetaはScale AIのAlexandr Wang氏を新AI責任者に迎え、ヤン・ルカン氏も配下に組織再編。

その他、PerplexityやNVIDIA、scikit-learnの新機能開発も進行中です。それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

DeepSeek V3.1続報、思考モードでエージェント性能向上
Claude Code続報: Bedrockで1Mコンテキスト対応、使用量可視化も
OpenAI、Oracleと新DC「Frontier」建設中【続報】
Meta、新AI責任者にA. Wang氏就任 Y. LeCun氏も配下に【続報】
Perplexity、動画生成やクイズ形式の学習モードを開発中
NVIDIA、OpenAIのgpt-ossを35%高速化【続報】
scikit-learnのGroupKFoldにシャッフル機能が追加

DeepSeek V3.1続報、思考モードでエージェント性能向上

先日公開されたDeepSeek V3.1に関する続報です。
新たに「Think」と「Non-Think」のハイブリッド推論モードが導入されたことが明らかになりました。
この機能により、エージェントとしてのツール利用や多段階のタスク実行能力が大幅に向上したと報告されています。
前モデルR1を上回る性能と高いコストパフォーマンスにも注目が集まっています。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) DeepSeek v3.1が正式に発表され、アプリで利用可能になりました。考えるべきか、考えないべきか？🤔 https://t.co/9xInaZBy4i

まつにぃ: DeepSeekのv3.1のnew verが公式から出ました。 thinkingとnon-thinkingを携えて、R1よりも高性能でOpusの1/100レベルのコストパフォーマンス。まさかv3側がthinkingし始めるとは。

Chubby♨️: (翻訳) DeepSeek v3.1は大幅なアップグレードです！ DeepSeek-V3.1 / DeepSeek-V3-(0324) SWE: 66.1 - 43.4 WE-bench Multilingual 54.5 - 29.3 Terminal-Bench 31.3 - 13.3 DeepSeek r2が本当に楽しみです！ https://t.co/Ql4woYUT8c

Claude Code続報: Bedrockで1Mコンテキスト対応、使用量可視化も

AnthropicのコーディングAI「Claude Code」に関する続報です。Amazon Bedrockで100万トークンのコンテキストウィンドウを持つSonnetモデルが利用可能になったと報告されています。
また、コンテキストの使用量を可視化する「/context」コマンドも新たに追加され、利便性が向上しています。

Ian Nuttall: (翻訳) Claude Code 1.0.86 には、コンテキストウィンドウとトークンの使用状況を視覚化するための新しい /context コマンドが追加されました。自動圧縮通知、ccusage、または私のステータスラインと比較するとまだ正確ではないようですが、MCP ツールの使用状況と CLAUDE.md メモリファイルも表示されるため、非常に便利になる可能性があります。

まつにぃ: Claude及びClaude CodeがTeam/Enterpriseで利用可能なPremium seat($150/人・月の最小5人)での利用が開始。使用分析、MCP設定管理は標準装備。特にEnterpriseではSSO/SCIM、監査ログ、データ保持の制御、Compliance APIで監査・ガバナンス強化などが可能です。

まつにぃ: Claude codeで1MコンテキストのSonnet登場か。まあ公式APIで出ておりいつかは来ると思ってたので来ること自体は問題なく、どちらかというと1Mのトークンの理解力が重要。ただしx20プランのみ見えている模様。

OpenAI、Oracleと新DC「Frontier」建設中【続報】

OpenAIのインフラ計画に関する続報です。
同社のCFOが、旺盛な需要により「常に計算資源が不足している」と公式に認め、インフラ投資を加速する方針を示しました。
大規模データセンター計画「Stargate」の重要性を改めて強調するとともに、新たにOracleと提携し、1.4GW規模の「Frontier」サイトを建設中であることも報じられています。

Haider.: (翻訳) OpenAIのCFO、サラ・フライアー氏は、今はシュガーラッシュではなく、まだAIの初期インフラ時代だと語る。AIのGPUとコンピューティングへの需要は急増しており、「私たちは常にコンピューティング不足です」。だからこそOpenAIはスターゲイトを立ち上げたのであり、それはほんの始まりに過ぎない。

Rohan Paul: (翻訳) ニュース：🏗️OpenAIは、莫大な計算コストを相殺することを目的として、後で独自のAIデータセンターへのアクセスを販売する可能性があります。CFOのサラ・フライアーは、このアイデアを初期のAmazon Web Servicesになぞらえていますが、現在のところ、OpenAIの容量を確保することに重点を置いていると述べています。サム・アルトマンは以前、1兆ドル以上の支出を警告していまし...

morgan —: (翻訳) OpenAIが別のクラスターを追加。Vantage Data Centresによる250億ドルの開発は、1,200エーカーに10施設を備えた1.4ギガワットのサイトとなり、Oracleはガスに年間10億ドル以上を費やす予定。最初の施設は来年完成予定。サイト名は「フロンティア」。

Meta、新AI責任者にA. Wang氏就任 Y. LeCun氏も配下に【続報】

先日お伝えしたScale AIのCEO、Alexandr Wang氏のMeta参画に関する続報です。
Wang氏が新たにChief AI Officerに就任し、著名なAI研究者であるヤン・ルカン氏も同氏の直属となることが報じられました。
この組織再編は、超知能（スーパーインテリジェンス）開発に向けた体制強化の一環と見られています。

Rohan Paul: (翻訳) Metaの最高AI責任者であるAlexandr Wang氏はメモの中で、「超知能が到来する」と述べました。Shengjia Zhao氏がMeta Superintelligence Labs（MSL）の研究を担当し、Yann LeCun氏はWang氏に報告することになります。「Metaは2つのユニットにまたがる研究を一元化しています。TBD Lab、...

Chubby♨️: (翻訳) 「ヤン・ルカンはワングに報告する」メタは全速力で前進する https://t.co/7oC9BUO8ik

Perplexity、動画生成やクイズ形式の学習モードを開発中

AI検索エンジンのPerplexityが、新機能の開発を進めていることが明らかになりました。
自身の画像をPerplexity風の動画にする「Perplexify me」機能や、クイズを自動生成して学習を支援する「Study Mode」を準備中とのことです。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) Perplexityはビデオ出力付きの「Perplexify me」に取り組んでいます！「Perplexify me」は、Perplexityスタイルで自分の画像を生成し、公開ゲストブックに追加できる既存の機能です。 Veoplexity 👀

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) Perplexityは、今後の学習モードでクイズを生成できるようになります。Vibe learning 👀

NVIDIA、OpenAIのgpt-ossを35%高速化【続報】

先日公開されたOpenAIのオープンソースモデル「gpt-oss-120B」に関する続報です。
NVIDIAがこのモデルの出力を1週間で35%高速化したと発表しました。
DGX B200システム上で推論パフォーマンスを実証し、大規模モデルの効率的な運用に向けた技術的進展を示しています。

NVIDIA AI Developer: (翻訳) ⚡私たちは@OpenAIのgpt-oss-120Bの出力を1週間で35%高速化しました。👀 @ArtificialAnlysとの協力により、8xB200を搭載したDGXシステムでgpt-oss-120Bの素晴らしいパフォーマンスを実証しました：⚡シングルクエリテストで800出力トークン/秒以上 ⚡ほぼ600出力 https://t.co/MxAbSorV32

scikit-learnのGroupKFoldにシャッフル機能が追加

機械学習ライブラリscikit-learnのバージョン1.6で、GroupKFoldにshuffleとrandom_state引数が追加されました。
これにより、グループ単位でのクロスバリデーションを行う際に、データをシャッフルできるようになり、より柔軟な実験計画が可能になります。
Kaggle参加者などから歓迎の声が上がっています。

pao: 地味にだけど、scikit-learnのGroupKFoldがver1.6からrandom_stateとshuffle対応している!! https://t.co/yMdBwdgO1Q