新興企業Mostik、AI同士を数値でつなぐ技術

ロシア語で「橋」を意味する新興企業Mostikは2026年9月2日付のWIRED記事で、異なるAIモデルを文章出力ではなく、内部の重みに含まれる数値を通じて連携させる手法を示しました。大型モデルの能力を小型モデルへ効率よく渡し、複数モデルの出力を順番に処理する従来の費用と時間を抑えながら、単体より高い性能を狙います。

複数AIの答えを組み合わせる手法は一般に単体より良い結果を得やすい一方、通常は一つの文章出力を別のAIへ渡すため処理費がかかります。Mostikは文章を生成せずにモデル同士を接続し、重みを構成する数学的な値を使って能力を組み合わせます。

同社は7530億個のパラメーターを持つGLM-5.2と、携帯端末でも動く40億個のQwen-3.5を接続しました。記事によると、混成システムの費用はGLM単体の20分の1で、性能は二つのモデルのちょうど中間でした。難度の高いARC-AGI 3でも首位に立ったとしていますが、競技中のため詳細は明らかにしていません。

この手法が広がれば、公開された重みを持つモデルの価値が高まり、OpenAIやAnthropicなどの非公開モデルに対する競争力を得る可能性があります。大型の汎用モデルへ生物学や物理学などの分野特化モデルを組み合わせれば、大型モデルだけで全処理を担わずに品質へ近づけるとの見方もあります。効率重視の運用では、小型モデルを併用して計算資源を抑える選択肢になります。

一方、Mostikの主任科学者でフィールズ賞受賞者のスタニスラフ・スミルノフ氏は、二つのAIに共通する数学的な表現を見つけるのは難しく、まだ適切な数学言語がないと説明します。手法の詳しい仕組みや競技結果の情報は限られており、今後の検証が重要です。より深い分析は、AI同士や人間が難題を考える仕組みの共通点を探る研究にもつながる可能性があります。