Inherent、論文再現でAnthropic・OpenAIを超えたと発表
원제: Inherent, founded by DeepMind alumni, says its AI ‘teammate’ just outperformed Anthropic and OpenAI at replicating research
왜 중요한가
少ないパラメータ数で大手フロンティアモデルを上回る結果は、効率的なAI科学者エージェント開発の実現可能性を示す重要な事例となる。
DeepMind出身者が創業したロンドンのAIスタートアップInherentは2026年8月22日、自社AIエージェント「Faraday」が科学論文の再現タスクにおいてAnthropicのClaude Opus 4.8とOpenAIのGPT-5.5を上回ったと発表した。Faradayはわずか270億パラメータのQwen 3.6モデルで動作する。
Inherentは、Google DeepMind出身者が設立したロンドンのAI研究スタートアップ。ステルスから脱して5,000万ドルのシードラウンドを発表してから数週間後、初のAIエージェント「Faraday」の性能結果を公開した。
Faradayが取り組んだタスクは「事前に答えを与えられることなく、既存の科学論文の結果を独立して再現すること」。同社は、AnthropicのClaude Opus 4.8とOpenAIのGPT-5.5というフロンティアクラスの大規模モデルと比較評価を行い、Faradayが両者を上回る結果を示したと発表した。
注目すべき点は、Faradayが270億パラメータの比較的小規模なモデル「Qwen 3.6」上で動作していることだ。パラメータ数はモデルの規模やトレーニングコストの目安とされており、少ないリソースで高性能を達成したことになる。
共同創業者でチーフサイエンティストのEdward Hughes氏は「競合モデルに勝った結果よりも、どのように構築したかが重要だ」と述べた。同社はAIエージェントに「research taste（研究センス）」、すなわちどの実験を実施すべきかを判断する能力を持たせることを目標に掲げ、ルールを与えるのではなく良い結果を報酬とする強化学習を主要な手法として採用している。
また、コーディングツールは自社開発せず、OpenAIのGPT-5.5 Codexを活用するなど、選択と集中の戦略も取っている。同社の最終目標は、既存の知識を検証するだけでなく、新たな科学的知見を発見できるAIエージェントの構築だ。