DeepMind出身者設立のInherent、AI「Faraday」がAnthropicとOpenAIを凌駕
मूल शीर्षक: Inherent, founded by DeepMind alumni, says its AI ‘teammate’ just outperformed Anthropic and OpenAI at replicating research
यह क्यों महत्वपूर्ण है
少パラメータモデルでフロンティアモデルを超えた事例として、AI効率化と科学研究自動化の可能性を示す重要な指標となる。
London拠点のAIスタートアップInherentは、AIエージェント「Faraday」が科学論文の再現タスクでAnthropicのClaude Opus 4.8とOpenAIのGPT-5.5を上回ったと2026年8月22日に発表。同社はGoogle DeepMind出身者が設立し、$5000万のシード調達直後の公表。
Google DeepMind出身者が設立したLondon拠点のAIスタートアップInherentは、ステルスモードを脱してから数週間後、AIエージェント「Faraday」の評価結果を公開した。同社は$5000万のシードラウンドを調達済みで、Faradayは公開済み科学論文の知見を「答えを事前に与えられずに」独自再現するタスクで、AnthropicのClaude Opus 4.8およびOpenAIのGPT-5.5という大規模フロンティアモデルを上回ったとしている。
注目すべき点はFaradayの基盤モデルの小ささだ。Faradayはパラメータ数270億のQwen 3.6という比較的小型のモデル上で動作しており、競合する大規模モデルよりはるかに少ないパラメータ数を持つ。パラメータ数はモデルの規模とトレーニングコストの指標とされる。
共同創業者でチーフサイエンティストのEdward Hughesは、論文再現はPhD学生が実際に行う標準的なトレーニング演習であると説明。成果よりも、そこに至るアプローチが重要だと強調した。Inherentは正確な再現にとどまらず、「研究センス（research taste）」——どの実験を行うべきかを直感的に判断する能力——をFaradayに習得させることを目標とした。
この「センス」を獲得させるため、Inherentは強化学習（Reinforcement Learning）を主要な訓練手法として採用。ルールを明示するのではなく、良い成果に対して報酬を与えるアプローチをとる。長期的には多くの科学分野で新たな知識を発見できるAI科学者エージェントの構築を目指しており、コーディングツールの自社開発は行わず、OpenAIのGPT-5.5 Codexを活用する選択をしている。