2026年11月12日、Edge0は公式ブログでEdge0-145Bと、より小さいEdge0-120Bをオープンソース化すると発表した。推論フレームワークとデプロイツールもあわせて公開される。Edge0-145Bは世界初のオープンソース1450億パラメータのオンデバイスモデルとされ、コーディング、推論、エージェントの仕事をクラウドから個人のコンピュータへ移す狙いがある。コードはApache 2.0ライセンスで公開され、重みはHugging Faceに置かれている。
145BパラメータをノートPCにどう収めるのか
ポイントは「一度に動くのはごく一部」という点だ。145Bは総パラメータ数で、1回の推論に参加するのは約100億だけ。64人のエキスパートが2組の大きな行列を共有し、それぞれが少量の専用パラメータだけを持つ。読み込みも3層に分かれる。よく使うエキスパートはGPUメモリに残し、約40GBのエキスパートライブラリはシステムメモリに、約48GBの語彙データはSSDに置いて必要に応じて読む。読み書きと計算は重なり、CPUとGPUが並行して動き、推測デコーディングが複数の候補トークンを一度に検証する。公表された数値は、ピークメモリ29GB、プリフィル毎秒1100トークン以上、デコード毎秒80トークン以上、コンテキスト128K〜256K、標準消費電力約120W。初日からmacOS、Windows、Linuxに対応し、AppleのMシリーズチップやNVIDIAのRTXプラットフォームを含む。これらの数値はEdge0社内のテストによるもので、第三者による独立した再現はまだない。
ベンチマークはクラウド並み、ただし注意点もはっきり
Edge0の内部評価では、Edge0-145BはDeepSWE 1.1で64.6点を記録し、Qwen3.8-Flash-Nextの58.7点を上回った。Terminal-Bench 2.1では86.52点、GPQA-Diamondでは90.4点で、6つのベンチマークの平均は72.8、メモリ使用量は同水準のベースラインの約4割だ。デモでは、Blenderでマンハッタンの街並みを作り、本物のドローンが赤いリュックを見つけるプログラムを書き、KiCadで回路基板をゼロから描いて組立アニメーションにするまで、すべてローカルでやり切った。とはいえ、ローカルモデルのハードルが消えたわけではない。ピークメモリ29GBでは、一般的な16GBメモリのノートPCは動かず、48GB搭載機が対象になる。これは1TパラメータのMistral Large 4が重みを公開したときと結論が同じだ。ダウンロードできることと、誰でも動かせることは別だ。以前のOllamaのようなローカルツールが小さいモデルを使いやすくしたのに対し、Edge0は逆側に賭けている。大きなモデル自体を小さく、安く動くようにして、個人のマシンに収めるという方向だ。
開発者にとって本当の変化はベンチマークの点数ではなく、勘定の仕組みだ。ローカル推論にはトークン課金がなく、コードとデータは手元のマシンに置いたまま、オフラインでも作業が続く。代わりにハードウェアと電気代は自分持ちで、モデルの更新、長期記憶、最新情報の確認にはやはりクラウドが必要だ。9月にHugging Faceのトレンド首位に立ったEdge0-35Bの熱気を145Bが再現できるかどうかは、コミュニティの実測が公式の数字を支えられるかどうかにかかっている。
