Naive-N0.5-Flash――NaiveAIが「AIの力を借りて作った」と語るモデル

2026年9月27日、北京のスタートアップNaiveAIは、MITライセンスのモデル「Naive-N0.5-Flash」をHugging Faceで公開した。モデルカードによると、これはゼロから設計したアーキテクチャではなく、XiaomiのオープンウェイトなベースモデルMiMo-V2.5に3.25兆トークンの追加学習を施したものだ。構成はMixture-of-Expertsで総パラメータ数は3090億、そのうちトークンごとに有効になるのは155億。スライディングウィンドウ・アテンション層とDeepSeek Sparse Attentionを組み合わせ、100万トークンのコンテキストをネイティブで扱う。ただし、MITライセンスがXiaomiのベースモデルのライセンス条件とどう整合するのかは、はっきりしない。

このプロジェクトの特徴は開発手法にある。同社は技術ブログでこれを「AI中心の研究開発」と呼んでいる。ブログによれば、人間の研究者は方向性・制約・評価基準を定めて重要な判断を下し、実装・最適化・実験・分析はAIモデルに任せる。同じ文章には「人間の研究者が方向性を定め、制約と基準を決め、重要な意思決定を行う。人間の強みは経験、直感、そして判断力にある」とある。一方、独立系メディアのRuntime Wireは、公開資料からはAIが実際にどれだけの作業を担ったのか、その貢献をどう測ったのか、この手法が将来の開発コストを本当に下げるのかが読み取れないと指摘した。同メディアは、同社と清華大学准教授のJifeng Dai氏(以前はMicrosoft Research AsiaとSenseTimeに在籍)とのつながりにも触れている。

性能とコストについて、モデルカードが示すAPI料金は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力0.40ドル。Runtime Wireは人民元建てで入力0.60元、出力2.60元(100万トークンあたり)と伝えている。二つの数字は出所が異なり、為替レートとも正確には一致しない。推論にはFP8対応のNvidia製GPUが必要で、同社は独自のNaiveRTを提供している。標準速度はユーザーあたり毎秒50トークン、Ultrafastモードでは2,000に達するという。同社ブログはこのピークを8GPU構成での数値としているがGPUの機種は明かしておらず、Runtime Wireは毎秒2,100トークン超という計測値が単一ストリームに限ったデコードテストのものだと補足している。

公式GitHubリポジトリに掲載されたベンチマークは、すべてClaude CodeをベースにしたAutoResearchという社内評価プロトコルによるものだ。結果はグラフでしか示されておらず、独立した第三者による検証も受けていないため、同社が主張する正確なスコアは確認できない。外部の裏付けがない以上、慎重に受け止めるべきだろう。リリースの速さが指標の検証可能性を追い越すとき、いつも付いて回る問題でもある。

コードを書く作業を別の機械に任せればリリースは速くなるかもしれない。だが本当の非対称性は検証にある。AIの仕事を確かめるには、同社が自らの砦だと言う人間の判断力が今も欠かせない。ベンチマークが社内プロトコルで測られ、第三者による再現もないうちは、公表された性能は検証済みのデータではなく、あくまで同社の主張として読むべきだ。 — Olya