Anthropic は2026年11月1日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) の推論の正当性を暗号技術で検証可能にするシステム「FlashProve」の進捗を発表した。ユーザーがモデルからの応答が、開発者が主張する特定のモデルによって生成されたものであるかを検証可能にすることを目指す。このシステムは、ゼロ知識簡潔非対話型知識証明 (zkSNARK) という強力な暗号証明技術を応用し、モデルの重みを隠蔽しつつ検証を可能にする。同社は、FlashProveがH100 GPU上で400Bパラメータモデルに対して約110トークン/秒の速度で証明を生成できると報告している。
FlashProveは、ユーザーが限られた計算リソースとモデルの重みに関する情報なしに、応答が要求されたモデルから来たことを検証可能にするためのプロトタイプとして開発された。この取り組みは、AIプロバイダーへの顧客信頼を向上させるほか、独立した評価者への保証提供、AI開発のペース管理、およびAI規制への順守証明に寄与するとアンソロピックは説明している。
同システムは、オープンソースの先行システムと比較して大幅な高速化を実現した。具体的には、Llama 4 Maverick (400Bパラメータの混合エキスパートモデル) の4ビット量子化された重みを使用した場合、単一のH100 GPUで約110トークン/秒の速度で証明を生成する。この際、1,024トークンのリクエストあたり約19MBの証明サイズとなる。これは、一般的なオープンソースライブラリであるvLLMでモデル自体を実行する際のGPU時間の約70〜95倍に相当する性能とされている。
アンソロピックは、FlashProveに関する成果物として、本ブログ記事、詳細な技術レポート、Claudeが作成したプロトコル仕様書、実行可能なコード (プロバーと2つの検証者、C++での高速検証者、Leanでの検証可能に正しい検証者)、およびLeanでの数学的声明に関する証明書群を公開した。これらはApache 2.0 licenseの下でリリースされ、検証可能推論の開発を加速し、zkSNARKが実用可能であることを示すことを目的としている。
参考: anthropic.com (アーカイブ) — 2026年11月2日 09:00 (JST)
原文ハイライト"Today, we release FlashProve: an open-source performant prototype for provable inference"