Ai2は、研究質問と取得した文献の抜粋から引用付きの科学レポートを生成するために設計された小規模言語モデルであるAstaBrief 8Bをオープンソース化した。このモデルは、研究者がアプローチを研究し、再現し、発展させることができるよう、トレーニングデータとともに公開されている。

  • Qwen3-8Bを基盤とし、教師ありファインチューニング（SFT）と直接選好最適化（DPO）を使用してトレーニングされたAstaBriefは、セクションごとにではなく、単一のパスで完全なレポートを生成する。
  • トレーニングパイプラインでは数万件の実際の研究クエリが利用され、47KのSFT例と約6KのDPOペアが作成された。これらは品質と判定モデル間の合意に基づいてフィルタリングされた。

Astaプラットフォームでは、AstaBriefによる高速モードはレポートあたり平均51.1秒で、Claude搭載の思考モードの178.5秒と比較して3.5倍の速度向上を実現した。

  • 本リリースには、機関が機密性や未公開の研究ニーズに対応するため、独自のPDFからローカルでレポート生成を実行できるサンプルワークフローが含まれている。

オープンウェイトにより、機関は自前のインフラストラクチャ上でモデルを展開でき、データのプライバシーと研究成果物への制御を保証する。