中国のMoonshotが発表したKimi K2.5は、ネイティブビジョン機能と高度なツール活用能力を備え、DeepSeekをはじめとする競合を驚かせている。同時期にAlibabaはQwen 3 Max thinkingを投入し、26万トークン超の長文コンテキスト処理とエージェント型ワークフローに対応した。一方、AnthropicはClaudeをSlackやFigmaと統合した対話型ワークスペースへと進化させ、MicrosoftはCopilotにパーソナリティ制御機能を試験導入、GoogleはAI StudioとFirebaseの統合を推進し、xAIはGrok内部で高度なモデル制御機能を準備中である。AIモデル市場における競争が新たな段階に突入し、各社が開発者の支持獲得と実用性向上に注力している状況が鮮明になっている。
Kimi K2.5の静かな革命
MoonshotがKimi K2.5をリリースしました。ビジョン機能とツール活用能力に大幅なアップグレードが施されています。AlibabaはQwen 3 Max thinkingを展開し、長文コンテキスト推論とエージェント型ワークフローを念頭に置いた設計となっています。AnthropicはClaudeをライブワークスペースに変え、SlackやFigmaといったアプリをチャット内で利用できるようにしました。
MicrosoftはCopilotでパーソナリティ制御とメモリ更新のテストを開始しています。GoogleはAI StudioをFirebaseに直接接続し、実際のアプリ構築を可能にしています。そしてxAIは、Grok内部で詳細なモデル制御機能を準備しているようです。AIモデルをめぐる状況が大きく変わりました。それでは、詳しく見ていきましょう。
まず、実際に火をつけたものから始めましょう。Kimi K2.5は、最も本格的なソフトウェアアップデートが通常そうであるように、静かに登場しました。そして使った瞬間に変化が明らかに感じられるため、誰もが話題にし始めたのです。
人々がkimmy.comを開いて通常のセッションを始めると、モデルの挙動が違って感じられました。トーンがより引き締まり、推論がより洗練され、思考モードの応答がより内部的な規律を持っているように見えました。
そして利用者はさらに大きな変化に気づきました。K2用に使っていたインターフェースが、その下で切り替わっていたのです。K2.5が既存のウェブアプリを通じて、控えめなロールアウトでプッシュされたのです。
このロールアウトスタイルは実際のところ、既存のインターフェースを通じた静かなプッシュでした。これにより開発チームは即座に大規模な実世界テストを得られます。実際の人間が実際の作業で行う何百万ものプロンプトを入手できるのです。
これは非常に現代的な戦略です。リリースして、データを観察し、素早くパッチを当て、勢いを維持する。さて、K2.5の核心は二重のアップグレードです。ネイティブビジョンとネイティブツール活用。そしてここで「ネイティブ」という言葉が興味深いのは、多くの製品がマルチモーダル機能を謳いながら、実際には画像キャプション生成に近いものを提供しているからです。
ビジョン理解の深化
K2.5は、画像理解が推論と接続されたままになっているように感じられます。強力なテキストモデルが長いプロンプト全体にわたって論理と接続を保つのと同じ方法でです。人々はすぐに画像をアップロードし始めました。そして簡単なものではありませんでした。
テレビのシーンから抽出された間取り図、アパートのレイアウト、奇妙な角度からの室内スクリーンショット、複雑な図表、画面上に複数の要素がある乱雑なビジュアルレイアウトなどです。
そして開発者が実際に気にするような出力を求めました。シーンに変換できる構造化された空間記述や、3Dワークフローに合致するフォーマットなどです。よく使われるストレステストは、このレイアウトを取って3Dモデル仕様に変換するのを手伝ってください、Three.jsパイプラインを対象とした出力で、というものです。
このタスクは、モデルに単なる記述以上のことを強いるものです。解釈し、関係性を保持し、その関係性を構造化された方法で表現しなければなりません。空間をどう追跡するかの違いを感じ取れます。
レイアウトを入力すると、一貫した内部マップを保持する傾向があります。部屋の隣接関係、ドアと開口部、家具の集まりがどこにあるか、廊下が空間をどう接続するか、どの境界が壁のように見えるか。
画像が不完全で、遠近法がずれていたり、描画が粗雑だったりしても、応答全体を通じて同じストーリーを保つことが多いのです。これは、モデルの視覚的特徴が推論層により深く融合されていることを示唆しています。
つまり、視覚的トークンが、冒頭でワンショットの記述に変換されるのではなく、実際に計画と構造に影響を与えているのです。
エージェント的なツール活用
そしてアップグレードの後半部分がやってきます。ここから、よりエージェントに近いものに感じられ始めます。K2.5でのツール活用は、より意図的に見えます。
難しいプロンプトに対して、プロセスを想定しているかのように振る舞います。まとまりのあるステップに分解します。そしてフローの一部としてツールを使用します。
数学と論理では、より多くの中間チェックが見られます。プログラミングでは、緩い部分、欠けている部分、ユーザーが残りを埋めることに依存しているように感じられる答えが少なくなります。
コーディング能力は基本的に今のスコアボードです。開発者は複数ステップのタスク、リファクタリング、デバッグ、仕様を動作するコードに変換すること、スクリプトの生成、設定の作成、他のシステムが消費できる構造化出力の構築などでモデルをストレステストします。
K2.5がここで強化されることで、Kimmyは賢く聞こえるチャットから、実際に作業ができるアシスタントに変わります。初期のフィードバックはそれを反映しています。人々はコーディングテストを素早く通過し、より長いプロンプトに耐え、矛盾に崩れることなくより複雑な指示を処理すると述べています。
興味深いのは、ビジョンアップグレードとツールアップグレードがどのように相乗効果を生むかです。ビジョンのみのモデルはスクリーンショットを記述できます。ツールのみのモデルは、画面に何が表示されているかを伝えればコードを書けます。
K2.5は組み合わせたワークフローができます。画像を見て、構造を抽出し、その構造に基づいてコードや構造化されたプランを生成するのです。
この組み合わせは、まさに現在のAIプラットフォームが目指している方向です。なぜなら、モデルを乱雑な実世界の入力と、クリーンで機械可読な出力の間の橋渡しに変えるからです。
中国AI競争の戦略的タイミング
そしてMoonshotは、リリースのタイミングがチェスの手のように扱われる中国のAIスプリントの中に位置しています。DeepSeekは大規模なローンチをほのめかしています。ZhipuやMinimaxのような競合は更新をプッシュし続けています。
誰もが次のモデルジャンプを最初に着地させようとしています。なぜなら、早期アクセスは開発者のマインドシェアを獲得するからです。開発者があなたのモデルを中心にワークフローを構築すれば、あなたは彼らのスタック内のデフォルトツールになります。
K2.5が今到着すること、特にスムーズなウェブロールアウトを通じて到着することで、Moonshotはまさにその早期獲得ウィンドウに入っています。
Moonshotをめぐる投資家と資金調達の側面もあります。同社に関する報道では、多額の資金調達と数十億ドル規模の評価額について語られています。そしてこの文脈は重要です。なぜなら、このペースでアップグレードを出し続けられる理由を説明するからです。
この市場は、トレーニングを拡大し、推論を拡大し、モデルがその下で進化する間も製品表面を安定させ続けられるチームに報いるのです。それには本物のお金がかかります。
さて、MoonshotにはAlibabaの支援があります。そしてAlibabaはAIで二正面ゲームをプレイしています。一つの正面は、MoonshotとKimmyを中国の消費者と開発者スペースにおける真剣な競合として支援することです。
もう一つの正面は、Qwenを、Alibaba Cloudの製品に直接プラグインされるファーストパーティモデルファミリーとして拡大することです。そして新しくリリースされたばかりのQwen 3 Max thinkingは、その第二の正面の完璧な例です。
Qwen 3 Max thinkingの長文コンテキスト能力
このモデルは、難しい数学、複雑なコード、複数ステップのエージェントワークフローに焦点を当てたフラッグシップ推論システムとして位置付けられています。Qwen Chat内で利用可能で、Alibaba CloudのModel Studioを介した統合向けに設計されています。これは、このモデルが正確に誰を対象としているかを示しています。アプリ、パイプライン、エージェントを構築する開発者と企業です。
すぐに飛び出してくる仕様は、長文コンテキストウィンドウです。Model Studio内では、Qwen 3 Maxラインは262,144トークンのコンテキストウィンドウで説明されています。
この数字は、人々が試みることさえ変えてしまいます。長い要件、長いコードベース、大量のドキュメントセットを入力でき、断片に基づいて推測させるのではなく、モデルを完全なコンテキストに固定し続けられます。
長文コンテキストは推論モデルをレビューエンジンに近いものに変えます。巨大なプロンプトをスキャンし、関連する部分を抽出し、ステップバイステップで作業できるのです。
もう一つの重要な詳細は、スナップショットリリーススタイルで、Qwen 3 Max 2026123のようなタグが付いています。バージョンスナップショットは本番環境で重要です。なぜなら、チームは再現性を求めるからです。システムを既知のモデル挙動に固定したいのです。そうすればワークフローが週ごとに安定します。
そしてそのスナップショットでは、思考機能と非思考機能が一つのモデルに統合されたものとして説明されており、精度が重要な場合の意図的な実行のためのモードスイッチがあります。
思考モードでは、Qwen 3 Max thinkingは推論プロセス内にツール呼び出しをインターリーブでき、組み込みのウェブ検索、ウェブページ抽出、コードインタープリターを備えています。
これは巨大です。なぜなら、モデルをツールオーケストレーターに変えるからです。証拠を収集し、コンテンツを解析し、計算を実行し、その後出力を使って推論を続けられます。
これは業界全体が推進している正確な方向です。なぜなら、速度よりも正確性が重要なタスクでの信頼性を向上させるからです。
AnthropicのワークフロウレイヤーでのMCP統合
さて、AlibabaとMoonshotがモデル層で動いている間、Anthropicはワークフロー層で強く押し進めています。Claudeは現在、チャット内でインタラクティブなMCPアプリをサポートしています。
大きな変化はインタラクティブな部分です。人々はAsana、Slack、Figma、Boxのようなツールを接続し、会話の途中でライブツールコンテンツを操作できます。
つまり、プロジェクトのタイムラインがチャットフロー内の実際のAsanaアーティファクトとして表示されます。Slackメッセージは書式設定付きで下書きでき、ツールを通じて送信されます。
図はFigmaで作成および編集でき、ユーザーは会話にとどまったままです。ファイルはBoxで管理でき、絶え間ないコピーペーストのやり取りは不要です。
これは統合のように聞こえるアップグレードの一つですが、ユーザーエクスペリエンス全体を変えます。なぜなら、アシスタントがワークスペースサーフェスになるからです。AIが指示を出してあなたが別の場所で実行するのではなく、AIがチームがすでに使っているのと同じツールでリアルタイムに協力するのです。
MCPの側面も重要です。なぜなら、これはオープンスタンダードプレイだからです。オープンプロトコルはエコシステムを作ります。ツール接続標準がオープンであれば、開発者は一度構築すればプラットフォーム間でより簡単に接続できます。
企業はこれを気にかけます。なぜなら、彼らはアプリの乱雑なスタックを実行しており、相互運用性を望んでいるからです。プラットフォームシフトやベンダー変更を乗り越えるツール統合を望んでいるのです。
AnthropicがMCPに傾倒しているのは、より広い業界の方向性も示しています。AI支援は、作業の外に存在するサイドチャットウィンドウではなく、ツールの上に位置するインターフェース層になりつつあるのです。
MicrosoftとGoogleの異なるアプローチ
さて、Microsoftも動いていますが、異なるペースです。Copilotはパーソナリティセレクターとメモリ管理の参照を備えた、よりカスタマイゼーションをテストしています。パーソナリティスタジオのようなラベルが付いています。
UIは、人々がすでに認識しているスタイルオプション、簡潔な設定のようなものに似たセレクターを示しています。ロールアウトは段階的に見え、セレクターは可視化されていますが、より広範な制御はまだ制限されています。
メモリ管理の更新は、Microsoftがパーソナライゼーションを一貫した設定サーフェスに統一しようとしていることも示唆しています。他のアシスタントがすでに好みとメモリを一つのカテゴリーとして扱っているのと同じ方法です。
モデルアクセスの分割もあります。Copilotユーザーの大部分は、古い基礎モデルバージョンに留まっており、より新しいものへのアクセスを得ているのは少数です。
これは重要です。なぜなら、ユーザーの認識は中央値の体験に従うからです。Microsoftは新しいUI機能を出荷できますが、製品の評判は依然として、ほとんどのユーザーが日々実際に見るものによって形作られます。
しかし、カスタマイゼーション作業は長期的な意図を示しています。なぜなら、パーソナライゼーションとメモリ制御が存在すれば、Copilotはより一貫したユーザー調整された挙動に向かって進めるからです。
Googleの動きは異なる痛点を攻撃しています。そしてそれは、すべてのAIアプリチームが即座に認識する痛点です。クールなモデルデモを、認証とデータを備えた本物のアプリに変えることです。
AI Studioは、ネイティブデータベースサポートとFirebaseを通じた認証セットアップを含む、Firebaseとのより深い統合の兆候を示しています。Firebaseはすでにリアルタイムデータベースと認証ワークフローを処理しており、開発者はセットアップが速く、精神的なオーバーヘッドが低いままなので気に入っています。
これをAI Studioに配線することは、モデルインタラクションを構築したから、ユーザーと永続的データを備えた安全なアプリをデプロイしたへのパスが短くなることを意味します。
これは、GoogleがAI Studioをプレイグラウンドを超えて、本物の構築環境に押し進めていると読めます。認証とデータが簡単になれば、チームはより速く出荷します。
プロダクトマネージャーは、反復ごとに別のインフラチームを引き込むことなく、ユーザーアカウントと保存された状態を必要とする機能をプロトタイプ化できます。
小さなUIヒントもここでは重要です。Firebaseのような外観の構築インターフェースや、スラッシュコマンドサポートが登場していることなどです。
スラッシュコマンドは小さく聞こえますが、ワークフローを高速化します。特に複雑なプロジェクトでは、コンポーネントを素早く挿入することで時間を節約し、集中を保てます。
xAIの企業向け制御レイヤー
そしてxAIがあります。これは、誰かがドアを半分開けたままにして、人々が中を覗いたような感じです。Dev modelsという機能がGrokのウェブインターフェースに現れました。
詳細は、高度なモデル設定管理を示唆しています。モデル設定の選択、モデル名の検索、優先モデルのスター付け、そしてユーザーがカスタムモデル名、説明、アドレスを指定でき、システムと開発者プロンプトを調整できるオーバーライドメニューです。ツール呼び出し設定とベースモデルの変更も含まれます。
これは、企業や政府クライアントが常に求めているタイプの制御サーフェスです。なぜなら、ガバナンスと挙動の調整を可能にするからです。
これは内部専用かもしれません。なぜなら、これらのパネルは顧客に届く前に、プラットフォームオペレーター向けに存在することが多いからです。いずれにせよ、UIの存在は、xAIが企業制御層を構築していることを示しています。規制された環境でモデルプラットフォームを使用可能にする種類のものです。
さて、コメント欄にあなたの見解を書き込んでください。この分析を楽しんでいただけて、もっとこのような深掘りを望むなら、いいねボタンを押して、次回を見逃さないようチャンネル登録してください。ご視聴ありがとうございました。次回お会いしましょう。
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