Areteとは？Nousが中国のQwenを再訓練した、西側の立場をとるオープンウェイトモデル

Nous Researchは2026年11月にArete-27Bを発表しました。西側の立場をとるオープンウェイトモデルとして打ち出されています。ゼロから作ったのではなく、AlibabaのQwen3.8-27Bを再訓練したもので、Nous自身の言葉では、中国で訓練されたモデルに西側の価値観を強化するのが狙いです。Nousのテストでは、センシティブな話題で中国政府の公式見解に沿った回答をしにくくなっています。

Areteとは？

オープンウェイトとは、モデルのパラメータが公開されていて、誰でもダウンロードして動かせるだけでなく、再訓練もできることを指します。Qwen3.8-27Bはこのタイプのモデルです。Nousはこれにファインチューニング（既存のモデルに追加の訓練をして、振る舞いを変えること）を行い、Arete-27Bを作りました。

なぜNousはモデルを変えたのか？

Nousは記事の中でいくつかの理由を挙げています。

• 各社のAIの視点が似通っていること自体がリスクです。オープンウェイトなら、チームごとに自分たちの価値観に合わせてモデルを調整できます。
• 米国政府は連邦機関による中国のAIモデルの利用を制限しており、主な対象はDeepSeekです。
• Nousが自分たちで試したところ、ベースモデルは回答を拒否したり、話題をそらしたり、中国政府の公式見解に沿って答えたりしていました。

Areteはどう訓練された？

方法はシンプルで、3つのステップです。

1. 先生役のモデルを選びます。NousはInklingを選びました。理由は、Nousが対象にした話題で、テスト結果が良好なオープンモデルの中で最も優れていたからです。
2. 表現の自由、国家イデオロギー、国家と自由市場、教育、データプライバシーと監視、民主主義、環境の7分野で、約2万件のプロンプトを作ります。
3. 先生役に回答させ、そのプロンプトと回答のペアをQwenに真似させます。総量は約5,280万トークン（モデルが読み書きする文字の単位）です。

この方法は教師あり微調整（SFT）と呼ばれ、お手本を見せてモデルに学ばせるものです。Nousは、この方法だけを使い、ほかの訓練手法は加えず、モデルの構造も変えていないと説明しています。

Areteのテスト結果

Nousは803問の独自テスト「Propaganda_Eval」を作りました。AIの審査役（Grok 4.7）が、回答が事実として正しいかと、中国政府の公式見解を採用しているかの2点を見ます。

結果はすべて思考モード（モデルが回答の前に段階的に考える機能）をオフにしたもので、データはNousの記事によります。AreteとQwenは温度0（回答のランダムさを決める設定）、そのほかのモデルは0.6でテストしており、設定は同一ではありません。

最も改善したのは表現の自由の分野で、事実スコアは0.89から2.44に上がり、公式見解が出た回答の割合は60%から1%に下がりました。一般的な能力については、Nousの内部テストでほとんど変化はありませんでした。

この成績をどう読むか

• 問題も審査役もNousのものです。 テストはNousが設計し、審査役は別のAIです。
• 「公式見解」の線引きはNousが決めています。 同じ回答でも、評価する側が変われば結果が違う可能性があります。
• Nousはすべてを解決したとは主張していません。 モデルページには、この種の挙動の「考えられる原因の1つ」に対処したと書かれています。
• Nousの結論は、この偏りの層は浅いというものです。 約5,000万トークンの例でこの偏りを取り除けると考え、モデルは公開され、テストでき、調整できるべきだと訴えています。

オープンウェイトモデルの姿勢は、出荷時に固定されているわけではありません。同じ方法はほかの方向にも使えるので、どのモデルにセンシティブな話題を尋ねるときも、その訓練の背景とあわせて見る必要があります。大手企業がオープンウェイトをどう扱っているかは、Meta Muse Spark Openと比べると分かります。

まとめ

1. AreteはQwenを再訓練したバージョンで、ゼロから作った新しいモデルではありません。
2. 方法は、先生役のモデルの回答をQwenに真似させることです。
3. 成績はNous自身が測ったものです。公式見解が出た回答の割合は22%から0.9%に下がりましたが、別の物差しなら数字は変わるかもしれません。

自分で試したい方は、重みをHugging Faceからダウンロードできます。