陳大年が復帰、大規模モデル業界に参入
初陣で DeepSeek の1兆級フラッグシップに迫る
鷺羽 凹非寺より
これは驚きだ。中国産大規模モデルのトップグループから、最近思わぬ伏兵が現れた。
新興企業が開発した初のモデルは、わずか 27B にすぎない。それにもかかわらず、中国情報通信研究院（CAICT）の MCP 特別テストで総合2位を獲得した。
その前に立ちはだかったのは、梁文鋒が約1年にわたって温存してきた切り札、パラメータ数1.6兆の DeepSeek-V4-Pro だ。
両者の差は、わずか 1.3ポイント だった。
このダークホースこそ、StartLux（旧称：原点星輝）が開発した StartLux-V1.0-27B-Preview である。
あまり聞き慣れない名前だろうか。だが、その創業者兼CEOは誰もが知る人物、陳大年だ。
インターネット黎明期を代表するプログラマーの“教父”ともいえる彼には、次のような実績がある。
盛大ネットワークの共同創業者、連尚ネットワークのトップ、中国でいち早く「シェアウェア」の概念を導入したプログラマー……。
10年にわたる引退生活を経て、再び表舞台に戻ってきた彼が、今回賭けたのはローカルモデルだ。
ここで触れておきたいのが、陳大年が最近、珍しく公の場に姿を見せた出来事である。
彼は盛大イノベーション・インスティテュートの創立18周年を記念した旧友の集まりで、**「AI時代における8つの非コンセンサス」**を提唱した。そのうち4つは、ローカルモデルの重要性を強調するものだった。
ローカルモデルはクラウド市場を完全に破壊し、3年で Claude に肩を並べ、市場の80％を占める。モデルのパラメータ数を競うやり方は、もう OUT になる……。
StartLux は、まさにこの理念を体現している。
同社は業界の大勢に追随するのではなく、小さくても優れたローカルモデルの商用化に注力している。真の意味でのローカルモデル企業としては、世界初でもある。
市場に向けた最初の成果となる StartLux-V1.0-27B-Preview は、クラウドに依存せず、一般向けPC上で直接動作する。
つまり、規模が約60分の1しかないこのローカルモデルは、Agent 能力において1兆級のクラウド・フラッグシップに追いついているのだ。
その理由は何か。
27B 対 1.6T、小型モデルが大きな成果を生む
答えが明らかになる前に、今回比較対象となったモデルを見ておこう。
よく言われるように、1位が DeepSeek でなければ、2位のことなど誰も覚えていない。
まして両者の差は紙一重であり、詳しく見てみる価値がある。
今回の成果は、権威ある機関である中国情報通信研究院（CAICT）の信頼できるAI大規模モデル・ベンチマークテスト、MCP 特別テストによるものだ。このテストでは、実際の利用シーンを想定して次の6種類のタスクが設定されている。
位置情報ナビゲーション、ウェブ検索、ブラウザー自動化、金融分析、コードリポジトリ管理、3Dデザイン。
さらに、Agent による複数ツールの連携、複雑なタスクの遂行、実環境とのインタラクション能力を重点的に評価する総合評価も行われた。
簡単に言えば、MCP-Universe が見ているのは、モデルの回答が優れているかどうかではなく、実際に目的を達成できるかどうかだ。これは Agent の能力を判断するうえで、最も本質的な基準でもある。
結果を見ると、StartLux-V1.0-27B-Preview は総合スコア39.25％で、2位に入った。
パラメータ数284Bの DeepSeek-V4-Flash-0731 と、198Bの Step-3.7-Flash を上回り、DeepSeek-V4-Pro との差はわずか1.3ポイントだった。
同じ27B規模のモデル同士で比較しても、StartLux は Qwen 3.6 を5.34ポイント上回っている。
**個別項目の成績も非常に優秀だ。**位置情報ナビゲーション、金融分析、ブラウザー自動化でいずれも1位を獲得し、そのほかの細分化された項目でも上位に入っている。
データだけでなく、実戦での結果も2つ見てみよう。
1問目は、2年間にわたるMicrosoft株への投資で、比較対象は Claude Sonnet 4.6 だ。
Prompt：2023年1月9日にMicrosoftへ25,000ドルを投資し、2025年1月8日の終値まで保有した場合、最終的な評価額と総収益率はそれぞれいくらになりますか？
Claude の回答は、47,254ドル、89.02％だった。
動画リンク：https://mp.weixin.qq.com/s/365CtdgGYFlEKNDICtoCfg
一方、StartLux の回答は、47,499.09ドル、90.00％だった。
動画リンク：https://mp.weixin.qq.com/s/365CtdgGYFlEKNDICtoCfg
一見すると、それほど大きな違いはないように見える。しかし金融業界では、わずかな差が大きな結果の違いにつながる。
2つのモデルの思考過程を詳しく見ると、元データが不足していたため、Claude Sonnet 4.6 は2025年1月8日を誤って非取引日と判断し、前日の終値を使って計算していた。
同じ状況で、StartLux はまず過去のデータを再検索し、次に対象日の前後の相場を検証し、正確な終値を確認したうえで計算と可視化を行った。
最終的に StartLux が導き出した結論こそ、正確で、再検証可能かつ追跡可能なものだった。
2問目はさらに分かりやすい。2つのモデルに同時に、ブラウザーで航空券を検索させた。
Prompt：ブラウザーで Google Flights を開き、5日後に出発するシンガポール発北京行きの片道便を探してください。最も安い直行のエコノミークラスで、大興空港に到着する便は除外してください。価格だけを確認し、タスク終了後はブラウザーを閉じてください。
StartLux-V1.0-27B-Preview は約95秒で検索を完了し、299ドルの中国国際航空の航空券を見つけた。
動画リンク：https://mp.weixin.qq.com/s/365CtdgGYFlEKNDICtoCfg
これに対して Claude Sonnet 4.6 は、日付の選択、ポップアップの終了、フィルターメニューの操作などで、より多くのスクリーンショットによる確認を行った。途中では、誤って時間帯の絞り込みパネルを開いてしまう場面もあった。
200秒以上を費やした末に提示した最安値は556ドルだった。価格は高く、検索時間も StartLux の2倍に及んだ。
特に操作経路において、StartLux のほうがはるかに簡潔だった。全行程でわずか12ステップだったのに対し、Sonnet は実に21ステップを要した。
動画リンク：https://mp.weixin.qq.com/s/365CtdgGYFlEKNDICtoCfg
この結果は、Agent タスクにおいて、パラメータ規模がもはや唯一の決定要因ではないことを十分に示している。
新たな変数となるのが、ポストトレーニングだ。
パラメータを減らしても、能力は落とさない
StartLux-V1.0-27B-Preview は、ゼロから訓練されたモデルではない。
Qwen3.6-27B をベースモデルとして採用しながら、最終テストのスコアは Qwen を大きく上回った。その理由は、タスクデータと自動化されたポストトレーニング手法にある。
簡単に言えば、StartLux が訓練したのは、より仕事のできる Agent だ。訓練データでは、タスクの理解、ツールの選択、パラメータの構築、複数ステップの実行、状態の確認、結果の検証といった能力が重点的に強化されている。
モデルが学習するのは、最終的なテキストを出力することだけではない。いつどのツールを呼び出すのか、ツールから異常な結果が返ってきた場合にどう調整するのか、どのような条件でタスク完了を宣言できるのか、といったことまで学習する。
さらに、ポストトレーニングによって、このプロセスを一段と発展させた。
チームは、まったく新しい、多次元的で検証可能、かつ大規模化できるモデル反復最適化技術を独自に開発した。その中では、AIでAIを訓練する（Auto Research）手法が採用されている。これによりモデルは、実際のツール環境で自律的にタスクを実行し、環境からのフィードバックに基づいて継続的に戦略を調整できる。
先ほどの金融分析の事例における再検索と修正、ブラウザータスクにおける制約の認識と経路の選択は、まさにこのポストトレーニングの効果を最も分かりやすく示すものだ。
公式発表によれば、StartLux-V1.0-27B-Preview は、Auto Research 方式でポストトレーニングを完了した中国初のローカル Agent モデルでもある。
もちろん、これは Scaling Law が無効になったことを意味しない。
大規模パラメータのクラウドモデルは依然として現在の主流だ。しかし StartLux は、明確なシグナルも示している。それが唯一の正解とは限らない。
陳大年の言葉を借りれば、次のようになる。
**Scaling Law は「通りすがりの神様」**だ。それがなければAIは立ち上がらない。しかし、AIの発展過程を通り過ぎていく存在にすぎず、未来が必ずしもそれに属するとは限らない。
業界も同じ問題を認識している。現在、大規模モデルの技術的アプローチは、大きく二極化する傾向を見せている。
一方には、**「力技で奇跡を起こす」**ことを信奉する陣営がある。パラメータ数は数百億から数千億、さらに兆単位へと膨張し、訓練コストもそれに伴って指数関数的に増大している。
もう一方では、Harness に代表される Agentic 評価体系が急速に注目を集め、より多くの専門家や研究者が明確に**「少ないほど豊か」**だと提唱し始めている。
王陽明の言葉を借りれば、知行合一、つまりより質の高い行動こそが重要なのだ。StartLux は、モデルから不要な要素をそぎ落とすことの有効性を示す、もう一つの実例となった。
これで、StartLux がローカルモデルの開発にこだわる理由も説明できる。
モデルがPC上で動作するようになれば、長時間のタスクにおいて、コスト構造を継続的に積み上がるクラウドの Token 料金から、より管理しやすいデバイスの演算能力と電力消費へと転換できる。同時に、モデルはユーザーの長いコンテキストをより深く理解し、よりパーソナライズされた目標にも対応できる。
StartLux だけではない。最近では Meta、Google、NVIDIA も、ローカルの小型モデル分野への投資を強化している。
ただし、これらのプロジェクトの多くはまだ実験段階にとどまっているか、よりギーク向けのものだ。ローカルモデルの製品化を主軸に据えている企業は、現時点ではここ一社だけである。
StartLux は今後、独自のベースモデルの訓練を着実に進め、拡散型言語モデルなどの新たなアーキテクチャも探求していくとしている。いずれにせよ、正しい道を歩み始めた以上、今後が楽しみだ。
StartLux、ローカルモデルのバトンを受け継ぐ
これはコンセンサスに反する道である以上、舵取り役には2種類の人材が必要になる。賭けに出る勇気のある人と、実際に形にできる人だ。
StartLux の注目チームは、まさにその両方を兼ね備えている。起業家と科学者が強力なタッグを組んでいるのだ。
StartLux 創業者・陳大年
CEO の陳大年については、すでに簡単に紹介した。彼は連続起業家であり、中国初期のプログラマーでもある。張小龍や雷軍と同じ時代に名を上げ、起業した時期も馬雲や馬化騰と同じ時代にあたる。
中国でいち早く「シェアウェア」の概念を導入した人物であり、弟の陳天橋とともに盛大ネットワーク、そしてインターネット分野のイノベーションの揺りかごの一つである盛大イノベーション・インスティテュートを創設した。国民的サービスである**「WiFi 万能鍵」**も、彼が自ら育て上げたものだ。
中国市場のユーザーとプロダクトを熟知していると言ってよく、ローカルモデルは彼にとっても得意分野だろう。
StartLux 共同創業者・郭権瑋
技術的なビジョンを実現に移す役割を担うのが、StartLux の共同創業者兼CTO、郭権瑋だ。
郭権瑋は国立陽明交通大学でコンピューターサイエンス・エンジニアリングの博士号を取得しており、ローカル環境での大規模モデル導入、Agentic AI、AI for Science、AI for Finance、プライバシー保護機械学習など、幅広い分野を研究している。
StartLux に加わる前は、AI科学企業である幻量科技の首席アルゴリズム科学者を務めていた。それ以前には、台湾の工業技術研究院でデータプライバシー、データの匿名化、プライバシー保護機械学習の研究開発に携わっていた。
また、2024年 TAAI 最優秀論文賞の受賞者でもあり、第一発明者としてデータプライバシー関連の発明特許も保有している。
そして StartLux のもう一人の共同創業者である羅永祥は、モルガン・スタンレー・アジアの元マネージングディレクターだ。
**陳大年はプロダクトとユーザーを理解し、郭権瑋はローカルモデル、Agent、データプライバシーを長年研究し、羅永祥は市場開拓と資金調達を担う。**この組み合わせは StartLux に非常に適しており、同社の長期的な成長を後押しするだろう。
チームが最終的に提供しようとしているのは、単なるモデルの重みだけではない。
StartLux の構想では、ローカルのインテリジェント・ソリューションは、Office をインストールするようにワンクリックで導入できるべきだという。ユーザーは量子化やVRAMの構成、推論フレームワークを理解する必要もなく、自分で何度もチューニングを繰り返す必要もない。
そのため、チームは現在、企業および個人ユーザー向けに、年内に第1世代のローカル・インテリジェント・ソリューションを提供する計画を立てている。
こうして見ると、StartLux の突然の登場は、単に「プレイヤーがまた一社増えた」という話ではない。
これは、DeepSeek や Kimi などのクラウドモデル企業が次々と登場したのに続き、中国産ローカルモデルも相次いでその空白を埋め始めたことを意味している。
インテリジェント時代の新興勢力から、巡り巡ってインターネット時代の初期プログラマーへ。モデルの基本的なパラダイムが切り替わろうとしている今も、中国企業は絶えずバトンをつなぎ、前進を続けている。
公式サイト：https://startlux.com/