無料で国のミッションクリティカル作業のために構築された主権AIモデル「Kolibri」、公共行政・産業・航空宇宙などの規制分野での使用が前提でオープンソースなだけでなく構築過程も透明化

ドイツのAIスタートアップ企業Aleph Alphaは、ドイツ統一の日にあたる2026年10月3日に新たな言語モデル「Kolibri」を発表しました。

Kolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Model — Aleph Alpha
https://aleph-alpha.com/en/blog/kolibri-has-landed-a-sovereign-open-weight-model/

Kolibriの特徴の一つとして、780億の総パラメータを持ちながらアクティブパラメータを30億に抑えた効率的な設計があります。発表時点では英語およびドイツ語に対応し、最大100万トークンのコンテキスト長をサポートしているとのこと。また、洗練されたトレーニングパイプラインにより、データ取り込み・キュレーション・アブレーション・事前学習・事後学習・最終評価までの一連のプロセスを自動化し、ハードウェア障害やデータ接続の問題が発生しても手動介入なしに数百もの実験と安定した事前学習を可能にするそうです。

想定されているKolibriの使用箇所は公共行政・産業・航空宇宙といった規制が厳しくミッションクリティカルな業務を担う分野であり、特にドイツ語処理能力・推論・数学・エージェント行動・顧客固有のユースケースに最適化された機能に強みを持っています。

Kolibriは各トークンの処理で780億の総パラメータのうち30億のアクティブパラメータのみを使用することで、モデルの能力とデプロイメントコストというトレードオフのバランスを最適化しています。各種オープンモデルの英語とドイツ語の処理性能を示したグラフが以下。横軸が処理速度、縦軸がベンチマークスコアを示しており、英語・ドイツ語の双方で「同一速度のモデルと比べて最も高性能」という位置を確保しています。

ベンチマーク結果でKolibriは数学・コーディング・グラウンディング・長文コンテキストタスクにおいて、Nemotron 3 Superのようなアクティブパラメータ数の最大4倍のモデルに匹敵するパフォーマンスを示します。

主権とコンプライアンスへの配慮に関して、Aleph Alphaは「主権」を「モデルの構築方法」と「顧客への移管方法」の両面から定義しています。モデルの構築方法については重み付けやキュレーションについて透明性を確保し、開発の背景にある意思決定プロセスが可視化されるようにし、推論の軌跡を通してモデルが特定の回答に至った経緯を説明できることを重要視しています。またAleph Alphaが独自開発したMerlin-Arthurプロトコルによりモデルの信頼性が確保されるため、文脈が回答を裏付けていない場合にはKolibriは回答を控えハルシネーションを削減します。モデルはドイツで構築され、ドイツとフィンランドのインフラストラクチャ上で欧州およびドイツの法律に基づきデータキュレーションから事前・事後トレーニング、そしてモデルファクトリーでの最適化に至るまで、パイプライン全体を外国の支配を受けずにトレーニングを実施しているとのこと。このエンドツーエンドのパイプライン管理こそがモデルの主権を支える基盤であり、管理権が顧客にも引き継がれることにより完全な展開の自由度を得ることができ、コストとレイテンシを回答品質とトレードオフするための制御可能な推論処理を実現できるそうです。

またKolibriはバイリンガルなドイツ語・英語トークナイザーを開発し、モデルの事前学習プロセス全体に有機的なドイツ語データを組み込むことに注力しています。事前学習トークンの21.3％がドイツ語であり翻訳の使用は最小限に抑えられているため、単に「英語モデルがドイツ語を読める」のではなく設計段階からバイリンガルなモデルとして機能するわけです。

KolibriはApache License 2.0の下でオープンモデルとして公開されており、aleph-alpha-inferenceパッケージとKolibri vLLMプラグインを通じて利用可能です。コンテナイメージも提供されており、pipでのインストールも可能です。モデルは以下のリンク先からダウンロード可能です。

Aleph-Alpha/Kolibri-1 · Hugging Face
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