Tülu 3 405Bは、4050億個のパラメーターを持つオープンソースLLMだ。パラメーターとはAIモデルの振る舞いを決定する変数であり、一般的にはパラメーター数が多いほど学習能力や理解能力が高くなる傾向にある。DeepSeek V3は6710億個、GPT-4oは1兆個以上のパラメーターを持つとされている。

　Tülu 3 405Bは、2024年11月にAi2が発表したLLM「Tülu 3」シリーズの一環であり、「RLVR」（検証可能な報酬による強化学習：Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）という手法を用いて開発されている。これは、数学の問題解決や指示の理解など、特定のスキルを向上させるよう訓練する手法だ。

　Ai2は、Tülu 3 405Bの開発でパラメーター数や計算能力の拡大に成功したものの、技術的課題にも直面した。Tülu 3 405Bの学習には256基のGPU（グラフィックス処理装置）を並列稼働させる必要があり、計算コストが高くなり過ぎた結果、パラメーターの調整が十分に実施できなかったという。

急成長するオープンソース市場

　DeepSeek-R1とTülu 3 405Bが登場した2025年初頭には、フランスのAIスタートアップMistral AIも、パラメーター数240億個のオープンソースLLM「Mistral Small 3」をオープンソースライセンス「Apache License 2.0」の下で公開している。DeepSeek-R1、Mistral Small 3、Tülu 3 405Bが同じ時期に登場したことは、オープンソース市場の成長を象徴する動きとなった。

　米Informa TechTargetの調査部門Enterprise Strategy Group（ESG）でプリンシパルアナリストを務めるマーク・ベキュー氏は、「Ai2の価値は、単なるAIモデルの精度だけでなく、そのオープン性にある」と話す。

　ベキュー氏は、Ai2がTülu 3 405Bの開発コストが高額であったことを率直に公表している点を強調する。これはDeepSeekとは対照的だ。DeepSeek-R1の学習データやAIモデルの構成要素は非公開であり、本当にオープンソースと呼べるのか疑問視する声も上がっている。開発コストも、当初は約560万ドルと公表されているが、実際には13億ドルに及ぶとの見方もある。

　一方、Ai2は学習データやAIモデルの学習に用いたソースコードを公開している。こうしたオープンな開発アプローチは、AIモデルの精度向上に貢献しているとベキュー氏は話す。

　調査会社Constellation Researchのアナリストであるアンディ・トゥライ氏は、「Ai2の完全にオープンなアプローチは、 データ選択から評価に至るまでのパイプラインを、エンドユーザーが自由にカスタマイズできる環境を保証している」と評価し、今後の普及に期待を寄せる。

Ai2の普及には課題も

　一方でトゥライ氏は、企業向け市場におけるAi2の影響力がまだ限定的である状況を指摘する。「AIモデルの性能はトップクラスであるにもかかわらず、そのマーケティングや宣伝はかなり控えめだ」（トゥライ氏）

　実際、Tülu 3 405Bに関する広報活動はブログ記事2本程度にとどまった。これは、DeepSeek-R1が発表された際に圧倒的なメディア露出を受けた状況とは対照的だ。この背景には、Ai2の非営利的な立場が影響しているとベキュー氏は話す。Ai2は研究を主目的とする非営利組織であり、商業的な成功を第一の目的としていないからだ。

　Tülu 3 405Bモデルは、Ai2の無料Webツール「Ai2 Playground」で試用可能となっており、GitHubやHugging Faceでソースコードが公開されている他、Googleのクラウドサービス群「Google Cloud」でも利用可能となっている。