インドの人工知能分野で最近注目されているのは、169PI社が公開したAlpie大規模モデルです。このモデルは複数の国際的なAIランキングで優れた成績を収めており、一部の数学やソフトウェアエンジニアリングの指標ではGPT-4oやClaude3.5を上回っているとされています。業界内では「インド版のDeepSeek」として注目されています。

パラメータ数が320億にとどまる小規模なモデルながらも、実測データは驚くほどです。数学能力を測るGSM8Kランキングでは、DeepSeek V3を上回り、GPT-4oと同等の性能を示しています。また、ソフトウェアエンジニアリング能力を評価するSWEランキングでは、Claude3.5などのトップモデルを圧倒し、非常に高い論理処理能力を発揮しています。

image.png

しかし、このような素晴らしい成績の裏には大きな議論も伴っています。技術的分析によると、Alpieは完全にインドチームがゼロからトレーニングしたモデルではなく、中国のオープンソースモデルであるDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bを基盤として二次開発されたものです。つまり、中国のオープンソースベースに対して「蒸留＋量子化」を行った結果なのです。

「カスタマイズされたモデル」という批判を受けているものの、Alpieの商業的な価値は非常に大きいです。4bitの量子化技術により、実行のハードウェア要件を大幅に下げており、VRAMの使用量は75％も減少しました。これにより、16～24GBの一般向けGPUでもスムーズに動作します。このような「高コストパフォーマンス」の戦略により、推論コストはGPT-4oの10分の1となり、中小規模な開発者にとって非常に魅力的な選択肢となっています。

重要なポイント:

  • 🚀 ランキングでの躍進:Alpieは数学（GSM8K）およびソフトウェアエンジニアリング（SWE）のランキングで優れた成績を収め、一部の性能指標ではGPT-4oやClaude3.5を上回っています。

  • 🧬 技術の出所: このモデルは自社開発ではなく、中国のオープンソース大規模モデルDeepSeekをもとにした二次開発であり、本質的にはオープンソース技術の蒸留と量子化バージョンです。

  • 📉 低いハードウェア要件: 4bitの量子化技術により、Alpieは推論コストを主流モデルの10分の1にまで引き下げました。さらに、一般向けGPU上でスムーズに運用可能です。