Preferred Networks(PFN)は2026年6月22日、国産生成AI基盤モデルの最新版「PLaMo 3.0 Prime」を公開した。同モデルは「PLaMo 3.0 Prime β版」をベースに、モニター企業のフィードバックを反映して推論能力の強化と安定化を図ったフラグシップモデルである。

最大の特徴は、推論能力の向上とコンテキスト長の拡張だ。強化学習を前モデルの約2倍のステップ数で実施することで推論性能の底上げを図った。また、エージェント利用を想定して入力可能なコンテキスト長を従来の64Kから256Kへ拡張した。併せて、高速な応答が求められる用途向けに、推論能力を最適化した「非推論モデル」も新たに開発・提供する。

安全性についても、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)から提供を受けたデータを用いて訓練を実施。スタンフォード大学の「HELM Safety」ベンチマークにおいて、暴力、詐欺、差別など6つの安全性カテゴリで競合モデルと同等以上の水準を確認した。加えて、LLMからの出力を指定のデータ形式に強制する「構造化出力(Structured Output)」機能のサポートにより、外部APIやシステムとの連携が容易になっている。

性能面では、Qwen3.6-27bやgpt-oss-120bなどのオープンモデル、およびGPT-5.4 Mini、Claude Haiku 4.5といった同価格帯のクローズドモデルと比較して高い競争力を備える。指示追従、対話、ツール使用、医療、コード生成能力などで優れた結果を示した一方、Web探索や数学的推論などは今後の改善領域と位置付けている。モデルはPLaMo Chat/API経由で利用可能であり、Freeプランも用意されている。同社は今後もインフラからソリューションまで一気通貫で開発を進める方針である。

Preferred Networks(PFN)は2026年6月22日、国産生成AI基盤モデルの最新版「PLaMo 3.0 Prime」を公開した。同モデルは「PLaMo 3.0 Prime β版」をベースに、モニター企業のフィードバックを反映して推論能力の強化と安定化を図ったフラグシップモデルである。

最大の特徴は、推論能力の向上とコンテキスト長の拡張だ。強化学習を前モデルの約2倍のステップ数で実施することで推論性能の底上げを図った。また、エージェント利用を想定して入力可能なコンテキスト長を従来の64Kから256Kへ拡張した。併せて、高速な応答が求められる用途向けに、推論能力を最適化した「非推論モデル」も新たに開発・提供する。

安全性についても、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)から提供を受けたデータを用いて訓練を実施。スタンフォード大学の「HELM Safety」ベンチマークにおいて、暴力、詐欺、差別など6つの安全性カテゴリで競合モデルと同等以上の水準を確認した。加えて、LLMからの出力を指定のデータ形式に強制する「構造化出力(Structured Output)」機能のサポートにより、外部APIやシステムとの連携が容易になっている。

性能面では、Qwen3.6-27bやgpt-oss-120bなどのオープンモデル、およびGPT-5.4 Mini、Claude Haiku 4.5といった同価格帯のクローズドモデルと比較して高い競争力を備える。指示追従、対話、ツール使用、医療、コード生成能力などで優れた結果を示した一方、Web探索や数学的推論などは今後の改善領域と位置付けている。モデルはPLaMo Chat/API経由で利用可能であり、Freeプランも用意されている。同社は今後もインフラからソリューションまで一気通貫で開発を進める方針である。