AIニュース 2026年10月12日

今日 · 発生日 10 月 11 日

Coinbase、微調整モデルが最先端に勝つ。比較相手は不明

Coinbase の CEO、自社で微調整した小型オープンウェイトモデル Qwen3.5-9B（90 億パラメータ）が不正防止でフロンティアモデルに勝ったと発言

読者にとっての意味： まず量が多く規則のはっきりした業務を一つ選び、今のモデルの誤り率と一回あたりのコストを基準として記録しておく。

暗号資産取引所 Coinbase の CEO Brian Armstrong 氏は 10 月 11 日、アリババのオープンウェイトモデル（重みが公開され、誰でも自前で動かせるモデル）Qwen3.5-9B を社内データで微調整したところ、「out performed frontier models, at much lower cost and speed, for a specialized task (fraud prevention in this case)」と書いた（Armstrong、2026-10-11）。フロンティアモデルとは、能力をいまの最先端まで押し上げた一群の AI モデルを指す。ベンチャーキャピタル Air Street Capital の Nathan Benaich 氏は「it's also comparing an old model」と返した（Benaich、2026-10-11）。

モデルの取り次ぎ基盤 OpenRouter（利用者のリクエストを各社のモデルに振り分ける基盤）は 9 月 22 日、7 月以降はオープンウェイトモデルが基盤上のトークン使用量の 62% 以上を占めると公表した。それでも 9 月第二週には、基盤上の支出の 73% がクローズドモデルに払われていた。1 月初めの週は 89% だった（OpenRouter、2026-09-22）。トークンとは AI が文章を読み書きするときの計量単位で、数文字ごとに 1 つと数え、使うほど料金が上がる。使用量では多数派でも支出では少数派なのだから、オープンウェイトモデルのトークン単価は相当に安いことになる。一方、オープンウェイトモデル企業 Reflection AI の CEO Misha Laskin 氏はポッドキャスト No Priors で、一般の企業はまず微調整していないオープンウェイトモデルを使い、業務の流れが固まってから微調整すると語った（No Priors、2026-10-09）。

本紙の読み：微調整とは、既製のモデルを自社のデータでもう一度訓練し、一つの仕事に特化させることだ。実名の企業が、専門業務を自社で微調整したオープンウェイトモデルに任せたと公言した例を、本紙が読むのは初めてだ。ただし今のところ Coinbase 一社の言い分にすぎない。このやり方が通用するなら、従量課金のクローズドモデル API は値下げ圧力にさらされる。次に確かめたいのは、OpenRouter が次に公表するクローズドモデルの支出比率が 73% からさらに下がるかどうかだ。支出比率の低下はクローズドモデル自身の値下げによるだけかもしれない。これは本紙の推測で、OpenRouter の原文は価格と使用量を分けて示していない。

まだ言えないこと： 投稿は比べた相手のモデルも測り方も書いていない どう確かめたか →

⚠️ 本紙の分析は Anthropic のモデルの支援を受けており、Anthropic はクローズドモデル企業の一つである。