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Amazon Bedrock は、新しい Mistral Large 3 モデルと Ministral 3 モデルを含む 18 のフルマネージドオープンウェイトモデルを追加します

2025 年 12 月 2 日、Google、Moonshot AI、MiniMax AI、Mistral AI、NVIDIA、OpenAI、Qwen のフルマネージドオープンウェイトモデルが Amazon Bedrock でさらに18種類の一般販売されることを発表しました。これには、新しい Mistral Large 3 および Mistral 3 の3B、8B、14B モデルが含まれます。

今回の発表により、Amazon Bedrock は 100 近くのサーバーレスモデルを提供し、主要な AI 企業による幅広く幅広いモデルを提供するようになりました。これにより、お客様は独自のニーズに最適な機能を正確に選択できます。AWS は、お客様のニーズと技術の進歩の両方を注意深くモニタリングすることで、お客様のニーズと技術進化に基づいて厳選されたモデルのセレクションを定期的に拡大し、業界で定評のあるモデルに加えて、有望な新しいモデルも含めるようにしています。

この高性能で差別化されたモデルオファリングのこの継続的な拡大は、お客様が AI イノベーションの最前線に留まるのに役立ちます。Amazon Bedrock のこれらのモデルには、統合 API を通じてアクセスでき、アプリケーションを書き換えたり、インフラストラクチャを変更したりすることなく、新しいモデルを評価、切り替え、採用できます。

新しい Mistral AI モデル
Amazon Bedrock では現在、次の 4 つの Mistral AI モデルがまず利用可能です。それぞれ異なるパフォーマンスとコスト要件に合わせて最適化されています:

  • Mistral Large 3 — このオープンウェイトモデルは、ロングコンテキスト、マルチモーダル、および命令の信頼性を考慮して最適化されています。長い文書理解、エージェントとツールの使用ワークフロー、エンタープライズナレッジワーク、コーディング支援、数学やコーディングタスクなどの高度なワークロード、多言語分析と処理、ビジョンを備えたマルチモーダル推論に優れています。
  • Ministral 3 3B — Ministral 3 ファミリーの中で最小の製品で、強力な言語機能とビジョン機能を備え、シングル GPU デプロイ向けにエッジ最適化されています。画像キャプション、テキスト分類、リアルタイム翻訳、データ抽出、ショートコンテンツ生成、およびエッジデバイスや低リソースデバイスでの軽量リアルタイムアプリケーションにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。
  • Ministral 3 8B — テキストとビジョン向けのクラス最高の Ministral 3 モデルは、シングル GPU デプロイ向けにエッジ最適化されており、高性能で設置面積が最小限に抑えられています。このモデルは、制約のある環境でのチャットインターフェイス、画像や文書の記述と理解、特化したエージェントのユースケース、ローカルシステムや組み込みシステムのバランスの取れたパフォーマンスに最適です。
  • Ministral 3 14B — 最も高性能な Ministral 3 モデルは、シングル GPU デプロイ用に最適化された最先端のテキストおよびビジョンパフォーマンスを提供します。高度な機能がハードウェアの実際の制約を満たしている場合には、高度なローカルエージェンシーのユースケースやプライベート AI のデプロイを使用できます。

その他のオープンウェイトモデルオプション
これらのオープンウェイトモデルは、さまざまな業界の幅広いユースケースに使用できます。

モデルプロバイダー モデル名 内容 ユースケース
Google Gemma 3 4B ラップトップ上でローカルに実行される効率的なテキストおよび画像モデル。デバイス上の AI アプリケーションの多言語サポート。 モバイルおよびエッジアプリケーション向けのオンデバイス AI、プライバシーに配慮したローカル推論、多言語チャットアシスタント、画像のキャプションと説明、軽量コンテンツ生成。
Gemma 3 12B ワークステーション用のバランスの取れたテキストと画像モデル。多言語を理解し、プライバシーに敏感なアプリケーションをローカルにデプロイできます。 ワークステーションベースの AI アプリケーション、企業向けのローカルデプロイ、多言語文書処理、画像分析、Q&A、プライバシーに準拠した AI アシスタント。
Gemma 3 27B エンタープライズアプリケーション向けの強力なテキストおよび画像モデル。多言語サポートによるローカルデプロイメントによるプライバシーと制御 エンタープライズローカルデプロイ、高性能マルチモーダルアプリケーション、高度な画像理解、多言語カスタマーサービス、データセンシティブ AI ワークフロー。
Moonshot AI Kimi K2 Thinking ツールを使いながら考える深層推論モデル。リサーチ、コーディング、および何百ものシーケンシャルアクションを必要とする複雑なワークフローを処理します。 計画、多段階ワークフロー、データ分析と計算、リサーチを伴う長文コンテンツの作成を必要とする複雑なコーディングプロジェクト。
MiniMax AI MiniMax M2 コーディングエージェントと自動化向けに構築されています。複数ファイルの編集、ターミナル操作、長いツール呼び出しチェーンの効率的な実行に優れています。 コーディングエージェントと統合開発環境 (IDE) の統合、マルチファイルコード編集、ターミナルオートメーションと DevOps、ロングチェーンツールオーケストレーション、エージェンティックソフトウェア開発。
Mistral AI Magistral Small 1.2 数学、コーディング、多言語タスク、マルチモーダル推論に優れ、効率的なローカルデプロイのためのビジョン機能を備えています。 数学とコーディングのタスク、多言語の分析と処理、そしてビジョンを備えたマルチモーダル推論。
Voxtral Mini 1.0 トランスクリプション、多言語サポート、Q&A、要約、関数呼び出しを備えた高度な音声理解モデル。 音声制御アプリケーション、高速音声テキスト変換、オフライン音声アシスタント。
Voxtral Small 1.0 クラス最高のテキストパフォーマンスを備えた最先端のオーディオ入力を搭載し、音声の書き起こし、翻訳、理解に優れています。 企業向け音声文字起こし、多言語カスタマーサービス、音声コンテンツ要約。
NVIDIA NVIDIA Nemotron Nano 2 9B ハイブリッドトランスフォーマー Mamba 設計の高効率 LLM は、推論とエージェントタスクに優れています。 推論、ツール呼び出し、数学、コーディング、指示の順守。
NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 12B ビデオ理解とドキュメントインテリジェンスのための高度なマルチモーダル推論モデルで、検索拡張生成 (RAG) およびマルチモーダルエージェンティックアプリケーションを強化します。 複数の画像や動画の理解、視覚的な Q&A、要約。
OpenAI gpt-oss-safeguard-20b カスタムポリシーを適用するコンテンツ安全モデル。有害なコンテンツを、信頼と安全のワークフローを説明して分類します。 コンテンツモデレーションと安全性の分類、カスタムポリシーの適用、ユーザー生成コンテンツのフィルタリング、信頼と安全のワークフロー、および自動コンテンツトリアージを行います。
gpt-oss-safeguard-120b 複雑なモデレーションのための大規模コンテンツ安全性モデル。企業の信頼および安全性チームに詳細な理由を記載したカスタムポリシーを適用します。 大規模なエンタープライズコンテンツモデレーション、複雑なポリシーの解釈、多層的な安全性分類、規制遵守チェック、ハイステークスコンテンツレビュー。
Qwen Qwen3-Next-80B-A3B 超長文書向けのハイブリッドアテンションによる高速推論。RAG パイプライン、ツール使用、エージェンティックワークフローに最適化されており、迅速な対応が可能です。 長いドキュメントを含む RAG パイプライン、ツール呼び出しを伴うエージェンティックワークフロー、コード生成とソフトウェア開発、拡張コンテキストでのマルチターンの会話、多言語コンテンツ生成。
Qwen3-VL-235B-A22B 画像や動画を理解します。ドキュメントからテキストを抽出し、スクリーンショットを作業コードに変換し、インターフェイスのクリックを自動化します。 画像や PDF からのテキストの抽出、UI デザインやスクリーンショットの作業コードへの変換、アプリケーションでのクリックやナビゲーションの自動化、動画の分析と理解、チャートや図の読み込み。

公開されているモデルを実装する場合は、本番稼働環境でデータプライバシー要件を慎重に考慮し、出力のバイアスがないか確認して、データセキュリティ、責任ある AI、モデル評価の観点から結果をモニタリングしてください。

Amazon Bedrock のエンタープライズグレードのセキュリティ機能にアクセスし、Amazon Bedrock のガードレールを使用して、アプリケーション要件と責任ある AI ポリシーに合わせてカスタマイズされた安全策を実装できます。また、Amazon Bedrock モデル評価ツールを使用してモデルを評価および比較し、ユースケースに最適なモデルを特定することもできます。

開始するには、Amazon Bedrock コンソールのプレイグラウンドでいくつかのプロンプトを入力するだけで、これらのモデルをすばやくテストできます。また、任意の AWS SDK を使用して Bedrock InvokeModel および Converse API へのアクセスを組み込むこともできます。また、これらのモデルは、Amazon Bedrock をサポートする任意のエージェンティックフレームワークで使用でき、Amazon Bedrock AgentCore と Strands Agents を利用してエージェントをデプロイできます。詳細については、「Amazon Bedrock ユーザーガイド」の「AWS SDK を使用する Amazon Bedrock のコード例」を参照してください。

今すぐご利用いただけます
新しいモデルの提供状況や今後の更新については、全リージョンリストを確認するか、AWS Capabilities by Region の [AWS CloudFormation] リソースタブでモデル名を検索してください。詳細については、Amazon Bedrock 製品ページと、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

Amazon Bedrock コンソールでこれらのモデルを今すぐお試しいただき、AWS re:Post for Amazon Bedrock に、または AWS サポートの通常の連絡先を通じて、フィードバックをぜひお寄せください。

– Channy

原文はこちらです。