欧州製AI「Quasar 438B」、中国製27Bモデルに性能で見劣りと海外で議論
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欧州のAI企業マルチバース・コンピューティングが、438Bパラメータの新モデル「Quasar 438B」を「欧州最高性能」として発表した。Hacker Newsでは、はるかに小規模な中国アリババ系の27BモデルQwen3.8に性能面で見劣りする点がすぐに指摘され、話題になった。議論はスコアの妥当性だけでなく、性能で劣っても欧州製・自国製のモデルを選ぶ価値があるのか、EUのAI法が求めるデータ主権や、中国製オープンウェイトモデルに潜むバックドアへの懸念、そしてインドがなぜLLM開発競争にほとんど姿を見せないのかという話題にも広がった。
Quasar 438B: 欧州をリードするAIモデル
出典: multiversecomputing.com / 元記事はこちら
「欧州最高スコアのモデル」のハードルがこんなに低いとは知らなかった。Qwen3.8-27Bより低いスコアだけど、それでもマイルストーン達成おめでとう。次のバージョンではもっと良くなるといいね
パラメータ数を考えるとこんなに低いスコアなのは驚き。でもこれをきっかけに国内の人材や知見が育って、欧州が世界の舞台で戦えるようになるといいね
まあQwen3.8自体が技術的にすごい代物だからね
欧州人として言うけど、オープンウェイトモデルがどこ製かなんて気にしない
欧州人として言うけど、自分は気にする。水や食料を軍事的に攻撃的な隣国から買わないといけない国の立場にはなりたくないから
欧州人として言うけど、自分は気にする。地政学やデジタル主権に無頓着ではいられないから
問題は常に次のモデル、その次のモデルなんだよね。中国がオープンウェイトの公開を止めた方が得だと判断したら、いつでも止められる。そうなったら手持ちのモデルで足止めされて、自前で新しいモデルを作る産業もない状態になる
自分が欲しいのは、公開されているデータで学習され、そのデータを学術機関がキュレーションしたモデル。ちゃんとフィルタリングされてないなら、企業のゴミみたいなデータをAIに入れてほしくない
間違ってたら訂正してほしいけど、そのやり方だと1)とんでもない作業量が必要になるし、2)学習データが足りなくて最先端に近い結果は出せないと思う。残念だけど、膨大な著作権付きコンテンツや企業データがあってこそ、十分な規模のコーパスが作れるというのが自分の理解
インドがLLM開発の場にほとんど出てこないのが今でもすごく意外
インド出身の個人はOpenAIやAnthropicなどの企業にはたくさんいる。自分の説では、本当に優秀なインド人材の上位5%は、合理的な理由から、インド国内でAIラボを立ち上げるより、ユーロやドルで6桁の給与をもらって暮らしの恩恵を受ける方を選ぶんだと思う
インドは米国への深刻な頭脳流出に苦しんでいる。それにGPUの計算資源も大きく制約されている。結局、欧州と同じ話なんだよね
438Bのモデルがなんで27BのQwen3.8より劣るの?このベンチマークって完全に不正操作されてるんじゃない?
学習データが大きく影響する。例えばQwen 3はQwen 2.5から大幅に改善されたと言われているけど、アーキテクチャの変更はわずかだった。大きく変わったのはQwen 3に使われた学習データの量と質
Openrouterへの統合とか期待できる?
「量子アルゴリズム」ね。自分にブラックリストがあったら即入りだよ。もう常温核融合やインチキ商法と一緒に売り込んでるようなもの
「そういうニッチは存在する」というけど、小さなニッチじゃない。欧州住民の個人データに関わるものは、EUのAI法に準拠したAIでしか扱えないはず。つまり少なくとも欧州でホストされている必要がある(今の自分にはその正確な基準がはっきりしないから、詳しく知りたい)
でも例えば、欧州が所有・管理していて欧州に置かれたハードウェア上でGLM5.3をセルフホストした場合、それは基準を満たすの?もしそうなら、欧州のラボがモデルを作る動機の多くが失われることになる
自分は気にする。そういうモデルにはバックドアが仕込まれている可能性があるし、「オープンウェイト」モデルも将来的には特殊なハードウェアが動作に必要になるかもしれないから
問題は、バックドアや学習に起因する完全にランダムな幻覚があっても、それに気づくのが極めて難しいこと。例えば自分の環境ではQwen3.8 27Bが脈絡もなく無関係なURLへのアクセスをしていて、行動を許可リストで制限していたから気づけただけだった
どこからも供給されなくなったら話は別だけどね
欧州人として言うけど、自分は気にする
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3.8-flash-nextを大きめのQ4量子化にすれば128GBのRAMにぎりぎり収まるし、それでもいくつものベンチマークで最先端にかなり迫れる。190GB未満に収まる大きめのQ8版もある。相手はクローズドウェイトでモデルの情報も不透明、しかもおそらく600B以上のサイズがあるものと競っているわけで
mmapを使えば64GBのRAMでも「収まる」よ。9070xtで15tk/sしか出ないのは認めるけど、動くには動く
そうそう、自分が言った「収まる」は、llama-server起動時にシステムRAMとGPUの組み合わせに全部載せられるという意味。15tk/sでも、夜間に大きなタスクをやらせて3〜4時間後に結果を見に行くような使い方なら十分役に立つ
「軍事的に攻撃的な隣国から水や食料を買わないといけない国」という話だけど、完全に話が逸れるが、カナダ人だったら新鮮な果物や野菜のどれだけがアメリカ産か(メキシコ産でもアメリカ経由か)を考えてみてほしい
そもそもモデルを作ってタダで配るって、どういう産業として成り立つの?どうやって維持するの?
最近は最先端のラボでも大量の合成データを使っていると思う。ウロボロスみたいに見えるけど、それでも価値があるということなんだろう
ソースは?
残念だけど、AIモデルは人間のデータで学習されるから、好むと好まざるとに関わらずそれを引き継いでしまう。自分も中立であってほしいとは思うけど、それは無理だと思うし、次善の策は複数の地域のモデルを揃えてバランスを取ることだと思う
この話題の背景と論点
この議論の背景には、EUの「AI法(AI Act)」がある。EU域内の個人データを扱うAIは同法への準拠が求められ、欧州域内でホスト・運用されるモデルへの需要を生んでいる。スレで意見が割れたのは、性能で劣っていても「自国製」「地域準拠」を優先すべきかという点だ。中国製のオープンウェイトモデルは無償で使える利点がある一方、公開停止のリスクやバックドア混入の懸念も指摘された。また、パラメータ数(438B)の大きさが必ずしも性能に直結しないという指摘も出た。Qwenシリーズの例が示す通り、近年は学習データの量と質がモデル性能を左右する要因として重視されており、単純な規模比較だけでは実力を測れない。あわせて、優秀なAI人材を多く輩出しながら自国発のLLM開発が目立たないインドの事情にも話が及んだ。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「Quasar 438B: Europe’s Leading AI Model」より抜粋・要約して構成しています。
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