OpenAIは2026年11月4日(現地時間)、AIを活用した自動パイプラインがLinuxカーネルの948件の特権昇格 (LPE) 脆弱性を発見し、パッチを生成したと発表した。同社は、モデルが既知の方法を超えて、これまで知られていない10以上のLinuxエクスプロイト技術を発見したとしている。また、AI業界では主要企業間で人材移動が活発化しており、AnthropicのCat Wu氏がOpenAIに移籍し、LaminiのSharon Zhou氏がAMDからAnthropicへ移るなどの動きがあった。さらに、Kimi K3.1 ProやRipple-65Bといったオープンウェイトモデルの公開も進んでいる。
OpenAIは、セキュリティ研究者が脆弱性の発見、悪用、パッチ適用を自律的に行うパイプラインを構築したと説明した。今後のサイバーモデルを使用した単一の実行で、Linuxカーネルにおける948件のローカル特権昇格 (LPE) 脆弱性を検証し、パッチを生成したという。総APIコストは120万ドルだった。
同社によると、このエージェントは、チームおよび協力した専門家が新規と判断した少なくとも10のLinuxエクスプロイト技術を発見・利用した。研究者のEric Wallace氏は、通常年間約20件のLinux LPEが発見されるのに対し、今回のモデルが約100万ドルのトークンを使って1週間で約1,000件を発見したと指摘。Greg Brockman氏は、1つの脆弱性あたり約1,000ドルのコストを引用している。OpenAIはLinuxメンテナーおよびPatch the Planetパートナーと協力し、報告とパッチ作業を進めている。
オープンウェイトモデルの分野では、Moonshotが主力モデルKimi K3.1 Proのウェイトを公開した。Modalは、K3のポストトレーニング更新版であり、コーディング、金融調査、長期間にわたるエージェント作業向けにRLを拡張したものだと説明している。2.8兆の総パラメータを持ち、1040億がアクティブである。Agent Arenaでは、オープンモデルの中で1位、全体で13位にランクインしている。
Ricursiveは、ゼロから事前学習された650億パラメータの密なモデルであるRipple-65Bのプレビュー版を発表した。Ricursiveは、Muse Spark Open-816Bを含む大規模なMoEモデルを上回り、エージェントコーディングにおいて最高のUSオープンウェイトモデルであると主張している。Terminal-Bench 2.1で80.5%のスコアを記録し、訓練トークン数は12兆、コンテキストは100万、ライセンスはApache 2.0であると報告している。Ricursiveは、フルR&Dを含む3200万ドルの予算がかかったとしている。
Cognitionは、SWE-2 Flashというコーディングモデルを発表し、米国製のオープンウェイトモデルすべてを上回ると主張した。このモデルはThinking MachinesのInkling-Smallでポストトレーニングされており、SWE-2の20%のコストで約3倍高速に動作する。ウェイトは公開されていないが、パートナーや研究者向けのセキュアなウェイト共有プログラムを計画している。Tencentは、Hy4モデルがAPEX-Agentsで75.2を記録したと報告。API価格は入力100万トークンあたり0.834ドル、出力100万トークンあたり2.501ドルで、ウェイト公開も計画されている。
人材移動では、Cat Wu氏がAnthropic/Claude Codeチームの製品ヘッドからOpenAIのコア製品PM責任者へ移籍。LaminiのCEOを務め、昨年AMDに買収されたSharon Zhou氏は、AMDからAnthropicへ移った。企業買収では、FactoryがHumanLayerを、MetaがConductorを買収したと発表されている。
参考: Latent Space (アーカイブ) — 2026年11月5日 15:24 (JST)
原文ハイライト"OpenAI says its security researchers built an autonomous pipeline for vulnerability discovery, exploitation and patching."