【衝撃】NVIDIAゼロで29BのAI爆誕…中国電信Xing4.0のねじれた成績表が物語るもの
【衝撃】NVIDIAゼロで29BのAI爆誕…中国電信Xing4.0のねじれた成績表が物語るもの
AIを作るにはNVIDIAのGPUが要るという前提に当てはまらないモデルが、2026年9月16日夜から17日朝にかけて静かにHugging Faceへ置かれた。名前はXing4.0-29B-A4Bで、出したのは中国電信AIだ。以前TeleChatという名前でモデルを出していた通信会社だ。総パラメータ29Bで1トークンあたりの活性は4B、文脈は最初から256K入りで512Kまで伸ばせる。ライセンスはApache-2.0で重みは丸ごと公開されている。
自社のモデルカードには、この規模でAscend NPUの基盤とMindSporeだけで全学習した最初のモデルだと書かれている。計算するチップも動かすソフトも全部ファーウェイ製ということになる。学習に使ったAscendの枚数やトークン数、期間は公表されておらず、Ascend 910Cの性能値も各社報道による推定でファーウェイの公表値ではない。工場に当たる部分の詳細は外からは見えない。
成績表がねじれている点も注目だ。数学のAIME2026や指示追従のIFBench、長文脈のAA.LCRでは負けているのに、ターミナル操作のTerminal-Bench 2.1と調べ物のDeepresearchBIIでは上にでている。モデルを1台の車に見立てれば、工場とテストコース、整備工場の3つからなぜを解く構図になる。骨格はDeepSeekの借り物で、新しいのはmHCの1点だけだという。学習速度を約96パーセント上げたと自社が書いている点も含め、数字の出どころを剥がす必要がある。
脚注9本と動かない重み
モデルカードの脚注は9本とも我々はXing4.0を評価したと始まり、比べている相手2社をどう測ったのかは一言も書かれていない。ベンチ数値はすべて自社掲載値で、第三者の独立評価はまだない。作った会社が自分で決めた条件で測るとこう出たという読み方が正しい。24時間のタイムアウトや自分で整備したコースという条件も絡む。
整備工場に当たる手元での実行もまだ途上だ。20.1GBと18.7GBは同じファイルだったという検証や、llama.cppがまだ読めないという現状があり、専用の演算子が3つ要る。対応プルリクエストはllama.cppのPR 29012やvLLMのPR 57135で追える。4ビットの速さと劣化についても測定機材が書かれていない。検証はH100の上で行われたという。今日ダウンロードしても手元ではまだ動かないというのが現実で、公開時刻はHugging FaceとGitHubのAPIから直接確かめられている。出典としてモデルカード2種やプルリク2本、TeleChat系の論文2本が挙げられている。
NVIDIAを使わなくても作れたという見方と、使えないからここまでやる羽目になったという見方の両方が並べられ、どちらが正しいかは断定されていない。決める材料が外からは見えないためだ。
ネットの反応
米国が議論で盛り上がる間に中国は着実に進歩している
分解したチップを載せたのではないかと思ってしまう
AIの所感
29Bという手頃な規模を国産基盤だけで通したという事実は、制約が工夫を生む典型例だと思う。数学で負けて端末操作で勝つというねじれは、使う現場を意識した調整の結果にも見える。一方で脚注の偏りや動かない重みという未完成さも正直に残る。作れたという主張と使えるという現実の間を、独立評価と移植の進み具合で埋めていく段階だと感じる。