NVIDIA
RTX Spark、Geekbench 7でM4 Maxのマルチコアに11%差まで接近
20コアを投入してもAppleのシングルコア性能には届かない。NVIDIAの勝負はCPUの外にある。
NVIDIA
20コアを投入してもAppleのシングルコア性能には届かない。NVIDIAの勝負はCPUの外にある。
ノートPC
ロボットがキーボードとマウスを操作し、同じ手順を両方のノートPCで繰り返す。条件を揃え、人間の癖を排除して出た結果がこれだ。
RTXSpark
NVIDIAのRTX Sparkを搭載するSurface Laptop Ultraのプロトタイプが、フォーラムユーザーの手で約1ヶ月間テストされた。公式デモでは見えなかった、未完成な素顔が明らかになっている。 道端のプロトタイプ TechPowerUpフォーラムの古参ユーザーが、未発売のSurface Laptop Ultraを約1ヶ月にわたってテストした結果を投稿した。 本人によると、6月中旬にワシントン州レドモンド北部の道端で銀色の四角い物体を見つけ、ゴミだと思って拾ったという。Microsoft本社のすぐ近くだ。実機はEV1.5と刻印されたプロトタイプで、搭載SoCはRTX Spark N1Xの最上位構成(20コアCPU、6,144 CUDAコア)。Computex 2026で発表された製品版と同じトップエンド仕様になる。 Surface Laptop Ultraは2026年秋の発売が予定されており、日本を含む各国のMicrosoft公式サイトにはすでに製品ページが開設されている。ただし価格は未発表のままだ。 ドライバから始まる苦労 プロトタイプに入っていたグラフ
AI
Anthropicが現地時間7月24日、Claude Opus 5を発表した。上位モデルFable 5の半額で、コーディングとナレッジワークのベンチマークではFable 5を上回る。2か月足らずで4モデル目の投入になる。 Fable 5に追いついたOpus Opus 5の価格は入力100万トークンあたり5ドル、出力25ドル。前世代のOpus 4.8と同額で、Fable 5(入力10ドル、出力50ドル)のちょうど半分にあたる。 Anthropicが公開した比較表を見ると、Opus 5はFable 5を複数の指標で上回っている。エージェント型コーディングを評価するFrontier-Bench v0.1で43.3%を記録し、Fable 5の33.7%、GPT-5.6 Solの34.4%、Opus 4.8の21.1%を大幅に引き離した。ナレッジワークの実務能力を測るGDPval-AA v2ではEloレーティング1861に達し、Fable 5の1747、
Linux
ネイティブLinuxベンチマークでGNOME Shell 50.3がKDE Plasma 6.7.2を上回った。3月のUbuntu 26.04テストで約47%もの差をつけられていたGNOMEが、舞台をCachyOSに移して巻き返している。 Ubuntu 26.04での大差は何だったのか 3月、Ubuntu 26.04ベータ版でのAMD Radeon RX 9070 XTを使ったテストでは、KDE Plasma 6.6がGNOME 50に対して幾何平均で約47%の性能優位を示していた。NVIDIAドライバR595環境でも約21%の差がついている。「Linuxでゲームをするなら、デスクトップ環境の選択もパフォーマンスに影響する」という認識が広がった。 KDE Plasmaの圧勝。それが4ヶ月前の結論だった。 今回のテストでは、Razer Blade 18にCachyOSを入れ、GeForce RTX 5090 Laptop GPU(NVIDIAドライバR610)でKDE Plasma
AI
Windows 11はAI処理で圧倒的な速度を出す一方、エンコードや汎用処理では大差で負けている。99項目のベンチマークが突きつけた、OSごとの極端な得意・不得意。 5399ドルのノートPCで99本勝負 Phoronixのマイケル・ラレイベル(Michael Larabel)氏が7月15日、Razer Blade 18上でWindows 11、Ubuntu 26.04 LTS、CachyOSの3つのOSを99項目にわたって比較した結果を公開した。 Ubuntu 26.04 LTS vs. Windows 11 vs. CachyOS Performance On A $5399 LaptopEarlier this month on Phoronix I reviewed the Razer Blade 18 RZ09-0582 as the first
AMD
AMD次世代モバイルAPU「Medusa Point」の10コアESが、Geekbench 6でシングルコア3329、マルチコア1万6555を記録した。前回まで2GHz付近に抑えられていたブーストクロックが5.37GHzに達し、Zen 6の性能水準が見え始めている。 初めて5GHz超でブーストした Medusa Pointのエンジニアリングサンプル(ES)がGeekbenchに登場するのは、もう珍しいことではない。3月以降、異なるCPU IDのサンプルが繰り返し姿を見せてきた。今回のCPU ID 100-000001713-33_Nは7月上旬に続く2回目の登場で、評価プラットフォームはAMD Plum-MDS1。10コア/20スレッド、クラスタ構成は4コア+6コアに分かれている。 今回の結果が過去のリークと根本的に異なるのは、クロック速度だ。 3月の初出時にはシングル1210、マルチ7323にとどまっていた。7月上旬に同じ33_Nサンプルが再登場し、シングル3174、マルチ1万5092まで跳ね上がったが、どちらもGeekbenchが報告する最大周波数は2GHz付近だった。
AI
Fable 5の規制から16日。米国が止めたのと同等のサイバーセキュリティ能力が、中国のオープンウェイトモデルで確認された。セキュリティ企業Semgrepの独立ベンチマークで、Z.aiのGLM-5.2がClaude Codeを脆弱性発見の精度で上回った。中国のセキュリティ大手360は「中国版Mythos」の開発を発表し、ジェフリーズはこの動きを「DeepSeekモーメント」と呼んだ。 「Mythosが家にある」 6月22日、セキュリティ分析ツールを開発するSemgrepが公開したベンチマーク結果のタイトルは「We Have Mythos at Home」(うちにMythosがある)だった。 We have Mythos at Home: GLM 5.2 beats Claude in our Cyber BenchmarksAmong models given nothing but a prompt, the best open-weight
Linux
「実験的」の看板を外したBcachefs。その最初のリリースとなる1.38.6が、データベースやコンパイルといった実ワークロードでどれだけ前に進んだのか。独立したベンチマークが公開された。 200本のパッチが積み上げたもの 開発者のケント・オーバーストリート(Kent Overstreet)氏がBcachefs 1.38.6を「パフォーマンスリリース」と呼んだ。Bツリーのイテレータからトランザクションコミット、ジャーナル、ファイルシステムレベルのコードまで、200本以上のパッチを投入している。 変更の中身は地味だが効いている。ジャーナルのフラッシュパスは完全にロックフリーになった。Bツリーのシャーディングも手が入り、新規inodeの割り当てをCPUではなくPIDに基づかせ、ロック競合時にはスレッドをデータのシャードに対応するCPUへ移動させる。トランザクションコミットのホットパスが4KBのマシンコードにまで縮んだ。 ここで一つ、開発者が掘り当てた厄介な原因がある。GCCが static_branch_unlikely() を適切に処理できていなかった。Linuxカーネルにはラ
AI
中国のAI企業Z.ai(旧Zhipu AI/智譜AI)が、オープンソースの大規模言語モデル「GLM-5.2」を公開した。100万トークンのコンテキストウィンドウとMITライセンスを備え、長時間のコーディングタスクではClaude Opus 4.8に数ポイント差まで迫る。出力トークンの単価はOpus 4.8の6分の1以下。フロンティアAIに、オープンな選択肢が現実として加わった。 ベンチマーク無しの発表から3日で数字が出揃った GLM-5.2の発表は現地時間6月13日。米政府がAnthropicのフロンティアモデルを輸出規制で止めた翌日だった。Z.aiの創業者タン・ジエ(Jie Tang)氏は「特定のフロンティアモデルへのアクセスが非技術的理由で突然絶たれたことは深く遺憾だ」と投稿し、GLM-5.2のリリースを事実上の応答として位置づけた。 ただし、発表時点ではベンチマークが一切公開されていなかった。数字が出揃ったのは3日後の6月16日。Z.aiが公式ブログでベンチマーク結果と技術詳細を公開した。同日、Hugging FaceとModelScopeにMITライセンスのオープンウェ
AI
複数のAIモデルに同じ質問を投げ、その回答を別のモデルが読み解いて1つに統合する。そんな仕組みが、単体のフロンティアモデルを超えるスコアを叩き出した。発表したのはAIルーティングサービスのOpenRouter。現地時間6月12日に公開した「Fusion」の検証結果は、「最強の1本を選ぶ」というAIの使い方に疑問を投げかけている。 「最強の1本」ではなく「束ねる」 Fusionの発想はシンプルだ。ユーザーからのプロンプトを複数のAIモデルに同時に送り、それぞれが独立してWeb検索を含む調査を行い、回答を生成する。その全回答を審査役のモデルが読み、合意点・矛盾点・一方にしかない知見・見落としを構造的に分析する。最終回答はこの分析を踏まえて書かれる。 API経由ではモデル名を openrouter/fusion に差し替えるだけで使える。参加モデルの構成も指定可能で、プリセットとしてフロンティアモデルを組み合わせた「クオリティ」構成と、安価なモデルで揃えた「バジェット」構成が用意されている。 DRACOベンチマークで何がわかったか OpenRouterがFusionの検証に使っ
AI
Moonshot AIのコーディング特化モデルKimi K2.7-Codeが現地時間6月12日に公開された。推論トークンを約30%削減し、自社テストでは2桁の改善。数字だけ見れば順当な進化に映る。だが公開から数時間で、外部の研究者と開発者が独立ベンチマークで検証し、公称スペックとは異なる結果を示した。 何が出たのか K2.7-Codeは、4月にリリースされたKimi K2.6をベースにしたコーディング特化のオープンウェイトモデルだ。1兆パラメータのMixture-of-Experts構成(トークンあたり320億パラメータ稼働)、コンテキスト長は最大約26万トークン。修正MITライセンスでHugging Faceに重みが公開されており、vLLMやSGLangでセルフホストできる。API価格は100万トークンあたり入力0.95ドル(約152円)、出力4ドル(約640円)で、K2.6と同額だ。 K2.6はリリース直後にOpenRouterの週間LLMリーダーボードで1位を獲得し、開発者のAPI利用量で既存モデルを上回った実績がある。K2.7-Codeはその後継にあたり、コーディングと
AI
AnthropicとNVIDIAに全額突っ込んで帰ればいい。どうせ他に投資先はない。2026年半ば、シリコンバレーのAI投資家たちにそんな空気が漂っていると、ある論考が書き出す。書いたのはAI特化VCファームConviction創業者のサラ・グオ(Sarah Guo)氏。6月10日に自身のSubstackへ投稿されたこの一本が、その絶望に正面から反論を試みている。 「測れる仕事」の末路 グオ氏はGreylockで約10年ジェネラルパートナーを務めた後、2022年にConvictionを設立した。Harvey、Mistral、Sierra、Basetenといった現在注目を集めるAIスタートアップに初期から投資しており、自らの投資先を題材にしながら、AIアプリケーション企業が基盤モデル層に吸収されるという悲観論への反論を試みている。 出発点は明快だ。ベンチマークで測れる仕事は、遅かれ早かれコモディティになる。 グオ氏はソフトウェア開発を最初の例にとる。Cognitionの自律型コーディングエージェントDevinは2024年の登場時、標準ベンチマークの達成率が13%で冷笑された。1
Linux
2004年、USBマウスすらまともに動かないディストロがあった時代に、たった一人でLinuxハードウェアレビューを始めた人物がいる。マイケル・ララベル(Michael Larabel)氏。彼が立ち上げたPhoronixが、2026年6月5日で22周年を迎えた。 OEMに門前払いされた2004年 ララベル氏がPhoronixを始めた理由は単純だった。Linuxのハードウェア互換性に不満があったからだ。当時はMandrake、Yoper、MEPISといったディストリビューションが並び、基本的な周辺機器すら動作保証がなかった。OEMやODMにレビュー機材を依頼しても、Linuxユーザー向けのレビューに興味を示すメーカーはほとんどいなかったという。 サイト名の「Phoronix」は、「方向・動き」を意味する接頭辞「phoro-」と、UNIX系OSを指す「*NIX」の造語で、「Linuxの前進」を意味する。この名前を冠して、彼は個人サイトとしてPhoronixを公開した。 22年後の数字はこうなる。5,600本以上のハードウェアレビュー、5万200本を超えるニュース記事、2万本以上のラ