モデル
Kolibri登場：ソブリンなオープンウェイトモデル
原題: Kolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Model
英語・ドイツ語対応の78B MoEモデル
Aleph Alphaは2026年10月3日、英語とドイツ語に対応する推論モデル「Kolibri」を公開しました。
モデルはMixture-of-Experts構成で、総パラメータ数は約781億、1トークン当たりの有効パラメータ数は約34.6億です。
最大コンテキスト長は104万8,576トークンですが、効率と複雑な処理のため26万2,144トークン以下を推奨しています。
推論モードはnone、low、medium、highの強度を選択でき、構造化したツール呼び出しにも対応します。
完全なモデルウェイトをHugging Faceからダウンロードでき、Apache 2.0で利用できます。
モデルカードは、vLLM用の公式プラグインとコンテナ、OpenAI互換APIからの実行例を掲載しています。
FP8ウェイトのモデルメモリは約78GBで、最小構成としてA100 80GBまたはH100を2基、H200・B200・B300を1基としています。
主な用途は多段階推論、RAG、エージェントのツール呼び出し、コーディング、英語・ドイツ語の支援です。
事前学習には英語約62.5%、ドイツ語約23.9%、コード約13.6%を含む20兆トークンを使用しました。
比較ベンチマークと効率値はAleph Alpha自身の評価で、独立評価ではありません。
モデルはHugging Face上の推論プロバイダーでは未提供のため、現時点ではダウンロードして自前の計算基盤で動かす形です。