Deep Dive

8月6日、RuntimeWireが「Castform and Neon say a 4B model matched GPT-5.6 Sol at 100x lower cost」と題した記事を公開した。タスク特化型の後処理学習（post-training）を施した40億パラメータのオープンモデルが、検索精度でGPT-5.6 Solに匹敵しつつ推論コストを約100分の1に抑えたとするCastformとNeonの主張を詳しく紹介している。「4Bモデルがフロンティアモデルに並んだ」という主張AI企業Castformの共同創業者Ying Hang SeahとデータベーススタートアップのNeonは、2026年8月5日付のケーススタディで、タスク特化型の後処理学習を施した4Bパラメータのオープンウェイトモデルが、検索（retrieval）タスクにおいてOpenAIのGPT-5.6 Solと同等の精度を達成し、推論コストは約100分の1だったと報告した。ベースモデルとして用いられたのはQwen3.5 4Bだ。Qwen3.5はAlibaba Cloudが開発・公開しているQwenシリーズの一世代であ...