中国のAI（人工知能）企業「月之暗面（Moonshot AI）」は7月27日夜、自社開発の大規模言語モデル（LLM）「Kimi K3」の完全なモデルウェイトをオープンソース化するとともに、技術レポートを発表した。その後1時間もしないうちに、Kimi K3は国際的なオープンソースAIモデルコミュニティ「Hugging Face」の総合トレンドランキングで首位に立ち、世界中の開発者から高い注目を集めた。科技日報が伝えた。

　注目すべきは、そのすぐ後に続く2位も中国発のモデルであり、それまで長期間首位を維持していた百度（バイドゥ）のオープンソースモデル「Unlimited OCR」であることだ。この2つのモデルは、中国のオープンソースモデルを代表する「双璧」となっている。

　中国発のモデルがランキング首位に立つこと自体は珍しいことではない。これまでにもDeepSeekシリーズをはじめ、複数の中国発オープンソースモデルが相次いで首位を獲得してきた。しかし、Kimi K3とUnlimited OCRは、公開直後から極めて短時間で世界的な注目を集めた点が従来とは異なる。特にUnlimited OCRは、公開と同時にHugging FaceやGitHubなど4つのランキングで首位を獲得するとともに、公開から1か月が経過した後も人気は衰えず、再びHugging Faceランキングの首位に返り咲いた。

　中国のオープンソースモデルがランキング上位2位を独占したことは、技術力を継続的に積み上げてきた成果だ。現在、世界最大規模のパラメーター数を持つオープンソースLLMとしてのKimi K3は、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、総パラメーター数は2兆8000億に達する。独自開発した基盤モデルアーキテクチャと体系的な学習手法を活用することで、画像理解に対応し、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えるほか、ソフトウェア開発、知識労働、ディープリサーチ、マルチモーダル理解など複雑なタスクシナリオ向けに最適化されており、LLMの複雑なタスク処理能力をさらに高めている。

　一方、Unlimited OCRは、OCR（光学文字認識）分野の専門モデルとして、長文書解析技術の重要な一歩を踏み出した。従来、OCRモデルは書籍や論文、報告書などの長文書を処理する際、「ページごとに解析し、その結果を結合する」という方式を採用するのが一般的だった。しかし、出力内容が増えるにつれて、モデルが保持しなければならない「一時的な記憶量」が膨らみ続け、推論速度の低下やGPUメモリー使用量の増大につながるという課題があった。この業界共通の課題に対し、百度は、人間が長文書を読み書きする際の作業方法を参考にし、過去の情報を無制限に保持するのではなく、直近に生成した内容だけを「作業記憶」として保持する仕組みを採用した。この設計により、OCRモデルは1回のフォワード推論だけで数十ページに及ぶ文書を連続して解析し、最初のページから最後のページまで一貫した出力を実現できるようになった。また、「一時的な記憶量」を抑えることで、計算コストやGPUメモリー使用量が出力文の長さに応じて増え続けることもなくなった。（編集KS）

　「人民網日本語版」2026年8月1日