Bedrockに強力な新モデル群、推論コストを大幅削減！Open WeightsモデルでAI開発を加速🚀

Amazon Bedrockが、DeepSeek V3.2、MiniMax M2.1、GLM 4.7、GLM 4.7 Flash、Kimi K2.5、Qwen3 Coder Nextの6つの新しいオープンウェイトモデルをサポートすることを発表しました。これらのモデルは、推論コストを抑えながら、最先端の性能を提供し、様々なエンタープライズAIワークロードに対応します。

これは非常に興味深いアップデートですね。特に、Project Mantleによる分散推論エンジンの導入は、大規模モデルのデプロイと運用を簡素化し、パフォーマンスと信頼性を向上させる点で大きなメリットがあります。大規模言語モデルの運用は、インフラの複雑さとコストが課題でしたが、Bedrockの進化によって、より手軽に最先端のAIを活用できるようになるでしょう。

最新のリージョン状況を確認しましたが、東京（ap-northeast-1）と大阪（ap-northeast-3）での利用可否については、AWS公式の裏取りが必要です。ドキュメントには明示的な記載がなく、現時点では確実なことは言えません。

実運用を考えると、これらのモデルの特性を理解し、ワークロードに最適なモデルを選択することが重要です。例えば、推論コストを重視する場合はQwen3 Coder NextやGLM 4.7 Flash、高度な推論能力が必要な場合はDeepSeek V3.2やKimi K2.5といった具合です。また、OpenAI APIとの互換性があるため、既存のアプリケーションからの移行も比較的容易に行えるでしょう。

まずは、Bedrockコンソールでこれらのモデルを試してみて、自社のユースケースでのパフォーマンスを評価することをお勧めします。特に、Project Mantleによるパフォーマンス改善が期待できますので、注意深くベンチマークを取ってみてください。

参考にしたドキュメントは以下の通りです。

• Amazon Bedrock ユーザーガイド: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started.html
• Project Mantleに関するドキュメント: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-mantle.html