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AWS ML Blog

AWSの「SageMaker JumpStart」、2026年1〜9月で100種超のAIモデルを追加——30社から拡充

要点

  • 米AWSは2026年10月19日、機械学習ハブ「Amazon SageMaker JumpStart」における2026年1〜9月のモデル追加実績を発表した。

  • 期間中に30社に及ぶプロバイダーから100種類以上の新規基盤モデルがカタログに追加された。

  • 提供元別ではアリババ（Qwen）が29モデル、NVIDIAが17モデルと多く、Mistral、Google、IBM、Cohereなども名を連ねる。

  • 推論やコード生成、音声、物理世界モデルなど多岐にわたり、ワンクリック配備や各種ファインチューニングに対応する。

  • 米Amazon Web Services（AWS）は現地時間2026年10月19日、公式ブログにおいて、機械学習ハブ「Amazon SageMaker JumpStart」の2026年の取り組みを振り返る記事を公開した。

  • 同記事によると、2026年1月から9月までの9カ月間で、30のプロバイダーから100種類を超える新しい基盤モデルが同プラットフォームに追加されたという。

  • オープンソースモデルの開発ペースの加速と、多様なモデルアーキテクチャや規模を求める利用者の需要増に応じた拡充であると説明している。

3つの主要機能と利用環境

Amazon SageMaker JumpStartは、「Amazon SageMaker AI」内で提供されている機械学習ハブだ。厳選されたAIモデルカタログやソリューションテンプレート、サンプルノートブックを提供し、モデル選定から本番展開までの時間を短縮する。同ハブは主に以下の3機能を担う。

1つ目は「モデルの探索と評価」だ。アリババ、NVIDIA、Google、Mistral、Cohere、IBMなどの基盤モデル（幅広いタスクに対応できるよう大規模データで事前学習された汎用AIモデル）を数百種類閲覧できる。各モデルカードにはアーキテクチャ仕様やベンチマーク、ライセンス情報が揃う。
2つ目は「ワンクリックでのデプロイ」である。低コストや低遅延、高スループットなど用途に応じた事前設定により、SageMakerの推論エンドポイント（リアルタイムに応答を返す処理基盤）へ即座に配備できる。手動のコンテナやインスタンス設定は不要だ。
3つ目は「モデルのカスタマイズ」だ。LoRA（一部パラメータのみを調整する効率的学習手法）やSFT（教師あり学習）、DPO（直接選好最適化）、RLVR（検証可能な報酬による強化学習）に対応し、コンソールやSDKから追加学習が行える。サーバーレスによりインフラ管理も省力化される。

利用経路としては、「SageMaker Studio」コンソールやPython SDKのほか、モデル共有基盤「Hugging Face」からのディープリンク連携にも対応している。

2026年に拡充された主要プロバイダーとモデル

2026年1月から9月にかけて追加された100以上のモデルについて、ブログでは主要コントリビューターごとの内訳が示されている。

最多の29モデルを提供したのはアリババ（Qwen）だ。思考プロセスを備える推論モデル「Qwen 3.8-27B」や、複数の専門ネットワークを協調させるMoE（Mixture-of-Experts）採用の「Qwen3.5-122B-A10B」、エージェント向けの「Qwen-AgentWorld-35B-A3B」を投入した。プログラミング向け「Qwen3-Coder-Next」「Qwen 3 Coder 30B」、音声認識・合成の「Qwen3-ASR-1.7B」「Qwen3-TTS」、埋め込みや並び替えモデルまで幅広く揃えた。

NVIDIAからは17モデルが追加された。物理世界をシミュレートするワールド基盤モデル「Cosmos3」（Super、Edge、Nano）や「Cosmos Reason 7B」、検索向け「MSA-Search」が加わった。加えて「Nemotron 3.5 Lightning」「Nemotron-3-Super-120B」（FP8/BF16）、「Nemotron3 Ultra」、軽量な「Nemotron-Nano-12B-v2」、マルチモーダル対応の「Nemotron 3 Nano Omni」、画像言語処理の「Nemotron 3.5 Super VL」を提供している。

Mistralは小型モデル「Ministral-3」ファミリー（3B、8B、14B）やリアルタイム音声向け「Voxtral-Mini-4B-Realtime」など計7モデルを追加した。Googleはオープンモデル「Gemma 4」の派生モデル（gemma-4-31B-itや量子化されたNVFP4版など）を計6種、IBMは「Granite 4.0」や6言語対応の音声認識モデルなど計4モデル、Cohereも「Command A (A100)」を含む4モデルを追加した。

補足

SageMaker JumpStartは、オープンソースLLMの評価や視覚モデルによる文書理解、小型モデルの微調整など、多様な機械学習実務を迅速化する手段として位置づけられている。

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