Nous Research、中国政府の公式見解への追従を排除すべく再学習したQwen3.8-27B派生モデル「Arete-27B」を公開

Nous Researchは2026年11月6日、AlibabaのオープンウェイトモデルであるQwen3.8-27Bを再学習した新モデルArete-27Bを公開した。同研究所が政治的に機微な話題で確認したとする、回答の拒否、論点のすり替え、および中国公式見解をなぞる回答の抑制が開発目的として掲げられている。モデルの重みは学習データや評価データとともに、Apache 2.0ライセンスのもとHugging Faceで公開されている。

Nousによる測定内容

Nousは学習に先立ち、7つのカテゴリ（表現の自由、国家イデオロギー、国家と市場、教育、プライバシーと監視、民主主義、環境）にわたる803問のテストセットを構築した。各質問には日付入りのソース記事が紐づけられており、回答に含まれるべき2〜4個の期待される事実と、当該テーマに関する中国共産党の公式見解の言い回しが抽出されている。

自動ジャッジ（Grok 4.7）は各回答を検証し、事実が提示されているか、省略されているか、あるいは矛盾しているかを判定する。また、公式見解を自身の見解として採用している文章はすべて一字一句引用することが義務付けられている。単に公式見解として言及している場合（例：「党は〜と説明している」など）は該当と見なされない。ジャッジモデルは手作業で採点された25問を用いてキャリブレーションされ、評価基準の改訂が3度行われた。

このテストにおいて、Qwen3.8-27Bは回答の22%で公式見解を踏襲していたのに対し、GLM 5.3は15%、DeepSeek V4.1 Flashは16%であった。検証対象となった欧米発のモデル（Mistral Large 4、Gemma 4 31B、Nemotron 3 Ultra、Muse Glimmer 30B）およびInklingはいずれも1%未満にとどまった。

モデル改変の手法

採用された手法は極めてシンプルである。約5280万トークンを用いた教師あり微調整（SFT）、データセットの2エポック周回のみであり、強化学習や選好最適化の工程は含まれず、アーキテクチャの変更もない。模範回答の生成にはThinking MachinesのオープンモデルであるInklingが使用された。Nousの説明によると、当初はNemotron 3 Ultraの活用も検討されたが、独自の測定で中国に関する回答に偏りが見られたため見送られたという。同研究所は中国製モデル由来のデータ混入を推測しているが、実証はなされていない。

学習用として約2万問の設問が生成され、評価セットとの重複を排除するためのフィルタリングが実施された。公開されたデータセットには2万8886件の学習サンプルが含まれているとブログには記載されている。

公表された結果

Nousによると、Arete-27Bにおいて公式見解に沿った回答の割合は約1%まで低下し、事実正確性スコアは5点満点中2.32から2.98へと向上した。最も顕著な変化が見られたのは表現の自由の分野であり、公式見解に沿った回答が60%から1%へと激減した。一般的な処理能力については、同研究所独自のHermes Benchでベースモデルの65.77%に対して65.60%、独自設定で測定したTerminal-Bench-2.1で67%に対して70%を記録したと発表されている。ただし、これらは同研究所自身が設計し、別のモデルに判定させたテストによる独自値である。