Sakana AIの進化的モデルマージ（公開モデルの組み合わせを自動で探す手法） Evolutionary Model Merge
公開されている複数のモデルの組み合わせ方を、生物の進化をまねた探索で自動で見つける手法。層の並べ方と重みの混ぜ方の両方を探す。勾配を使った学習が要らず、少ない計算資源で新しいモデルを作れるとする。2024年3月21日に発表し、日本語で数学を解くEvoLLM-JPなどのモデルとコードを公開した。論文は2025年1月27日に英科学誌ネイチャーの姉妹誌に載った。
詳細解説
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| 工場はない (研究の成果とソフトウエア) | 東京都港区 (研究チーム) | 研究チームが開発した。実験に使った計算資源は公表されていない | sakana.ai |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| EvoLLM-JP | パラメーター (変数) 数70億の日本語の数学モデル (EvoLLM-JP-v1-7B、2024年3月6日公開)。100億の版もある | huggingface.co |
| EvoVLM-JP | パラメーター数70億の日本語の画像言語モデル (2024年3月4日公開、Apache 2.0) | huggingface.co |
| EvoSDXL-JP | 4回の処理 (ステップ) で画像を作る日本語の画像生成モデル (2024年3月14日公開) | huggingface.co |
| コードのライセンス | Apache 2.0 | github.com |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1素材外部が公開したモデルを使う企業: 公開モデルの作者
- 2公開コードをギットハブ、モデルをハギングフェイスで公開した企業: Sakana AI
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1製造ラインはない研究用のソフトウエアで、製造工程はない
💴 販売価格
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| コードと公開モデル | 無料。EvoLLM-JP-v1-7Bは独自の許諾、EvoLLM-JP-A-v1-7BとEvoVLM-JP-v1-7BはApache 2.0 | 2026-11-06 | huggingface.co |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| ギットハブ・ハギングフェイス | コードとモデルの重みを取得して使う。EvoVLM-JPは試用の画面もある | huggingface.co |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 保守 | 無償で公開している研究成果で、保守の契約はない。2024年7月には同じ手法で浮世絵風の画像を作るEvo-Ukiyoeなどを公開した | huggingface.co |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 全世界 | 誰でも取得できる成果で、国・地域の制限は示していない。輸出規制の対象かどうかは公表されていない | github.com |
📈 販売の実績
| 期間 | 指標 | 値 | 単位 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024年3月〜 | 売上高 | 単体の売上はない | 無償で公開している研究成果 | github.com | |
| 2026年11月6日時点 | ギットハブのスター (お気に入りの登録) の数 | 1,441 | 件 | github.com |
💰 金額
| 項目 | 値 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| 公開した派生モデル (ハギングフェイス) | EvoLLM-JP 3種、EvoVLM-JP 2種、EvoSDXL-JP、Evo-Ukiyoe、Evo-Nishikie | huggingface.co |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
進化的モデルマージは、Sakana AIが設立の翌年の2024年3月に出した成果だ。巨大なモデルを一から学習させず、公開されたモデルの組み合わせで新しい能力を引き出す。
Sakana AIはその後、モデルを「混ぜて作る」発想から「混ぜて使う」発想へ研究を広げた。2025年の推論の手法AB-MCTSと、2026年の製品Fuguがその延長にある。Fuguのベータ版の発表でも、Sakana AIは進化的モデルマージを出発点に挙げた。
公開したモデルの利用許諾は、素材のモデルの条件で異なる。EvoLLM-JPの標準の版は独自の許諾で、商用に使うなら版ごとの条件を確かめる必要がある。
Sakana AIは、EvoLLM-JPがパラメーター数70億の規模ながら、数学だけでなく日本語の全般の能力にも強いモデルになったと説明する。
公表されていないこと
- 実験に使った計算資源の量と提供元
- この手法で作ったモデルを自社の製品に使っているかどうか
出所
- 進化的アルゴリズムによる基盤モデルの構築 (2024-03-21)
- Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (arXiv 2403.13187) (2024-03-19)
- ギットハブ SakanaAI/evolutionary-model-merge (2026-11-06)
- ハギングフェイス EvoLLM-JP-v1-7B (2024-03-06)
- ハギングフェイス EvoLLM-JP-A-v1-7B (2024-03-08)
- ハギングフェイス EvoVLM-JP-v1-7B (2024-03-04)
- Sakana Fugu βテスト開始 (2026-04-24)
出所との照合日: 2026年11月6日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
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