まず、ここだけ

  • Nous ResearchがアリババのQwen3.8-27Bを約5300万トークンで追加学習しArete-27Bとした。
  • 803問・七カテゴリの評価で、党の主張に沿う応答の割合は22%から1%へ下がった。
  • 重み、Propaganda_Eval、学習データarete-data-pairsを公開し能力低下は小さいとする。

オープンウェイトの価値観は、一度の追加学習で動く

The values in an open model are one fine-tune away.

2026年11月6日、Nous Research（@NousResearch）はArete-27Bを発表した。基点はアリババのQwen3.8-27Bで、中国製の強力なオープンモデルに重みとして焼き付いた国家寄りの振る舞いを、西側の価値観へ寄せる追加学習を施したモデルだ。

名称のAreteは古代ギリシャ語のἀρετή、卓越と徳を指す。地理用語のarêteは二つの氷食谷を分ける鋭い尾根で、記事の表紙もその地形を描く。重みはArete-27B、評価はPropaganda_Eval、学習データはarete-data-pairsとして公開されている。

参照先[1][2]

803問が示したプロパガンダ率と能力の両立

同社は表現の自由、民主主義、プライバシーを含む七つの価値カテゴリ、合計803プロンプトで、モデルが中国共産党の路線を採用する頻度を測った。約5300万トークンのファインチューン後、その割合は22%から1%になり、比較した西側モデルと同水準だった。

項目内容
ベースAlibaba Qwen3.8-27B
追加学習量約5300万トークン
評価803問・七つの価値カテゴリ
党路線に沿う応答22%から1%
能力Hermes Benchに有意な低下なし
公開物重み、評価、arete-data-pairs、解説記事

参照先[1]

拒否と偏向が、コードの脆さにまで届く理由

ブログは、フロンティア各社の世界観が似通い、事実調査や判断を担うエージェントが相関して失敗するリスクを指摘する。オープンウェイトならNousのように重みを直接いじれる主体がその均一性を崩せる、という立場だ。

Qwen3.8-27Bでは政治的に敏感な話題で拒否、はぐらかし、中国共産党の枠組みに沿った回答を確認した。米国政府はDeepSeekを中心に中国製モデルの連邦利用を制限し、より広いリスクも警告している。複数の研究では、文脈上の地政学情報がコード品質に影響し、中国製モデルは米国主体の依頼だと認識すると脆弱なコードを増やしたという。Arete-27Bはそうしたバイアスを変える試みだが、関連する振る舞いをすべて直したとはしていない。

  • エージェント依存が進むほど、モデルの観点は調査と判断の結果に直結する
  • 党寄りの語りは政治話題だけでなく、意図しないコード品質の差にもつながる
  • 投稿は約175万表示、いいね13479、ブックマーク7088、リポスト1347を集めた
  • 詳細と入手先はhttp://nousresearch.com/areteにまとめられている

参照先[2][3]

Arete-27Bの公開ページ元のページを別タブで開いて確認できます
『Arete-27B』公式ページ・関連リンクを開く ↗

話題の元投稿

作者の投稿や紹介を、X で確認できます。

よくある質問

Arete-27Bの学習元と公開されている成果物は何か

アリババのQwen3.8-27Bを追加学習したモデルで、重みArete-27B、評価Propaganda_Eval、学習データarete-data-pairsが解説とともに公開されている。

参照先[1][2]

参考リンク

  1. Arete-27B 関連ソース (1)x.com
  2. Arete-27B 関連ソース (2)nousresearch.com
  3. Arete-27B 公式・公開ページnousresearch.com