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NaiveAIは、大規模AIモデル「Naive-N0.5-Flash」の重みを公開した。総パラメーター数は3090億で、100万トークンの文脈に対応する。同社は2026年9月27日付の技術発表で、人間の研究者が方針や重要な判断を担い、AIモデルも設計案の探索や実験、開発作業に携わったと説明した。
長い文脈を扱うモデルの構成と学習
NaiveAIは、このモデルをコーディングとAI研究開発向けに位置付け、Xiaomiの「MiMo-V2.5」を基盤に用いたと説明している。MoE方式を採用し、総3090億パラメーターのうちトークン当たり155億が稼働する。モデル重みと推論コードはMITライセンスで公開している。
48層のうち39層には128トークン幅のスライディングウィンドウ注意機構、9層には必要な情報を選択するスパース注意機構を使う。全注意力層はないが、インデクサーは全履歴を走査し、KVキャッシュも保持する。構成変更後の学習量は計3兆2500億トークンで、500億、3兆、2000億トークンの3段階に分かれる。
AIが関わった開発工程と推論速度
同社によると、人間の研究者が技術方針や採用基準を定め、AIモデルがコード作成、実験、結果分析などを担当した。推論システム「NaiveRT」では6日間に151件の最適化を試し、63件を採用したという。
NaiveAIは、Standardモードで利用者当たり毎秒50トークン、Ultrafastモードで最大毎秒2000トークンと説明する。8基のGPUを使った単一系列では、ピーク毎秒2122トークンを記録したとしている。いずれも同社の測定値だ。
同社は100万トークン当たり入力0.10ドル、出力0.40ドル、キャッシュ読み取り0.01ドルのAPI料金を示している。公式サイトにはAPI Platformへの導線があるが、技術発表とモデルカードでは提供予定とされ、一般提供開始日は確認できない。
