国立情報学研究所、LLM-jp-4.1 を公開 ツール呼び出しに対応
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国立情報学研究所 大規模言語モデル研究開発センター(LLMC)は 9 月 28 日、オープンで日本語に強い大規模言語モデル「LLM-jp-4.1」シリーズを公開しました。4 月から順次公開してきた「LLM-jp-4」シリーズの事後学習(事前学習の後に行う仕上げの学習)を改善したもので、Hugging Face から入手できます。
要点
- 8B・32B-A3B・33B の 3 つの思考型(thinking)モデルを Apache License 2.0 で公開しました。
- 主な改良は、STEM 分野の性能の向上、ツール呼び出しへの対応、回答の詳しさの調整の 3 点です。
- 外部のプログラムや API を呼ぶツール呼び出しには、LLM-jp のモデルで初めて対応しました。
- 求められていない内容まで答える傾向を改め、要点を簡潔に答えるようにしました。
- 学習に使った教師あり学習(SFT)と選好の学習(DPO)のデータも公開しています。
- 研究者向けの API とチャットを試験的に提供し、10 月中旬ごろから段階的に募集を始める予定です。
8B は約 86 億パラメーター、33B は約 332 億パラメーターの通常の構成(dense)のモデルです。32B-A3B は約 320 億パラメーターの MoE(処理ごとに一部の部品だけを使う構成)で、1 回の処理で使うのは約 38 億パラメーターです。一度に扱える長さ(コンテキスト)は 65,536 トークンで、軽くした量子化版(GGUF)も公開しています。研究者向けの API とチャットは、東京大学が開発・運用する「mdx-MaaS」を通じて提供します。
LLM-jp のテックブログでは、日本語の評価(llm-jp-eval)の平均で、8B は Qwen3-8B と gpt-oss-20b を上回り、33B は gpt-oss-120b に近いスコアだったとしています。一方で、Qwen3.8-27B などの性能の高いモデルとの差は残っており、数学や科学の分野には改善の余地が大きいとしています。LLMC は次の「LLM-jp-4.2」の開発を進めています。
日本の利用者にとって
国の研究機関が、日本語に強いオープンなモデルを、事後学習のデータも含めて公開しています。対応する言語は日本語と英語です。研究者向けの API とチャットの利用の申請や条件は、mdx-MaaS のサイトで案内するとしています。
YOBITSUGI AI で使えるか
LLM-jp-4.1 は、現時点では YOBITSUGI AI からは使えません。
出典
- 大規模言語モデル「LLM-jp-4.1」シリーズを公開(NII 大規模言語モデル研究開発センター・2026年9月28日)
- LLM-jp-4.1 モデルの公開(LLM-jp・2026年9月28日)
- llm-jp/llm-jp-4.1-8b-thinking(Hugging Face・LLM-jp のモデルの説明)
