78Bを自社で動かす。
独英特化のKolibri3.46B稼働でも、重みは約78GB。計算量とメモリを分けて読む

Aleph Alphaは2026年10月3日、独語・英語に重点を置くMoEモデルKolibri-1を公開した。推論モードとツール呼び出しを備え、自社でホストする文書処理や業務支援の選択肢として読む。

本号は10月4日号として公式発表を取り上げる。導入を考えるときは、稼働パラメータ、保持する重み、使う文書の長さを別々に確認する。

出典・位置付け：公式発表・モデルカード

モデルカードのライセンス表記はApache 2.0。公開された重みと構成を利用する条件として確認する。学習コードや学習データのすべてが公開されている、という意味ではない。

自社ホストは配置とアクセスを設計できる選択肢。一方、データの取扱い、出力の確認、権限、ログ、保守は導入側の仕事として残る。「sovereign」という位置付けを法令適合の保証として扱わない。

出典・位置付け：公式モデルカード

総パラメータは78,103,074,560。1トークン当たりの稼働パラメータは3,457,573,120で、全体の約4.4%に相当する（本号による比率計算）。

出典・位置付け：公式モデルカード

最大コンテキストは1,048,576トークン。一方、複雑なタスクや配信効率を重視する場合、公式は262,144トークン以下を推奨する。後者がネイティブのコンテキスト長だ。

最大値は、すべての文書で品質や応答速度を保証する数字ではない。長い文書を一括投入する前に、根拠を拾えるか、待ち時間と同時実行の条件を満たすかを実文書で確かめる。

出典・位置付け：モデルカード・技術報告

公式が想定する用途には、独英のアシスタント、文書処理、検索拡張生成（RAG）、コーディング、ツールを使う業務が含まれる。出力を人が確認してから実行する構成が前提だ。

推論の強さはnone / low / medium / highから設定できる。ツール呼び出しはAPIや検索への接続を可能にするが、呼び出しの妥当性と結果の検証は組み込み側で行う。

出典・位置付け：公式モデルカード

公式モデルカードはFP8の重み容量を約78GBと示す。稼働パラメータが少なくても、モデル全体の重みをメモリに保持する必要がある。

実行時にはKVキャッシュなどの領域も必要になる。必要なGPU構成は文書長、同時実行、実装に左右されるため、重みの78GBだけを機器選定や費用見積もりの根拠にしない。

出典・位置付け：公式モデルカード

Kolibriは独語・英語を中心に設計されている。本号では日本語の精度、実業務の速度、運用費用を実測していない。独英での設計意図から、日本語でも同じ結果が得られるとは推定しない。

公開資料の評価は開発元による評価として読む。学習データの言語比率やベンチマーク値には資料間の違いが見られるため、本号では順位付けや数値比較に使わない。

出典・位置付け：公式ブログ・モデルカード

ここからは本号の編集部提案。導入候補にする場合は、代表的な独英文書と人が確認した答えを用意し、利用条件を固定して評価する。

出典・位置付け：編集部提案（公式要件ではありません）