DeepMind出身Inherent、270億パラメータのFaradayが論文再現でClaude Opus 4.8とGPT-5.5超え
Louis KirschやチーフサイエンティストのEdward HughesらGoogle DeepMind出身者が設立したロンドンの研究機関Inherentは、270億パラメータのQwen 3.6をベースに結果ベースの強化学習でトレーニングされたエージェント「Faraday」が、結果を与えられずに既刊論文の知見を再現するタスクにおいて、AnthropicのClaude Opus 4.8およびOpenAIのGPT-5.5を上回るスコアを記録したと発表した。この主張は第三者の監査を受けておらず、タスクも限定的である。しかし、シードラウンドで5000万ドルを調達したチームが270億パラメータのモデルでフロンティアクラスの結果を出したことは、エージェントによる科学研究において重要なのはパラメータ数ではなくトレーニング手法であることを示している。
出典： techcrunch.com ↗
これについて我々が最も興味深かったのは、frontier agentsを打ち負かした結果というよりは—それはもちろん我々にとって好ましいことだったが—実際にこれを構築した方法そのものだったのだ。
Edward Hughes, Inherent共同創業者兼チーフサイエンティスト
なぜ重要か
- → 27B modelが科学的再現性においてfrontier-scaleシステムを打ち負かす—訓練手法がパラメーター数よりも重要だ
- → 「研究のセンス」のためのReinforcement learningが、agenticな科学的発見へのスケーラブルな道筋を示唆する
- → DeepMind alumni startupが、ステルスから脱却し数週間で具体的な成果を出し、実行速度の速さを示す
訓練が規模に勝る