Kolibri 1とは？
Kolibri 1は、ハイデルベルクのラボAleph Alphaが2026年10月3日に公開したオープンウェイトの推論モデルです。Aleph AlphaはカナダのCohereに吸収されつつあります。両社は2026年9月16日に合併契約を結び、統合後の会社はCohereとして事業を行い、本社をベルリンとトロントに置き、ハイデルベルクは研究拠点として残ります。私たちが確認した時点では、この取引はまだ規制当局の承認待ちでした。
Kolibriはパラメータ781億のmixture-of-expertsモデルで、トークンごとに動作するのはそのうち34.6億です。対応言語はドイツ語と英語のみです。ドイツとフィンランドにある768基のNVIDIA B200 GPUで、20兆トークン（英語約62.5%、ドイツ語23.9%、コード13.6%）で事前学習され、トークナイザーはドイツ語の語構造に合わせて設計されています。ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、Aleph Alphaは1,048,576まで品質を検証したとしています。推論effortはnoneからhighまで選べ、Hermes形式のツール呼び出しに対応し、知識のカットオフは2026年6月18日です。
FP8の重みはApache 2.0でHugging Faceにあり、約78 GBを占めるため、最低でもH200かB200が1基、または80 GBのA100かH100が2基必要です。Aleph AlphaはEUの汎用AI行動規範（Code of Practice）の署名企業です。公開されたトークン従量課金のAPIはありません。
Kolibri 1は使う価値があるか？
Kolibriが存在価値を得ているのは、まず出自、次にスコアです。欧州のインフラでドイツ法のもとに訓練されたApache 2.0のモデルで、訓練データ、エネルギー（推定950 MWh）、Code of Practiceへの取り組みが文書化されています。これはドイツの公共部門や規制対象の購入者が示すよう求められる内容です。能力面では、オープンモデル全体の先頭ではなく、同クラスのオープンなmixture-of-expertsモデルと競える水準です。
Aleph Alpha自身の表では総合で英語75.5、ドイツ語70.8で、Qwen3.5 35B-A3B（74.7と69.8）やGPT-OSS 120B（72.3と70.2）をわずかに上回ります。同じ表では密モデルのQwen3.8 27Bが80.2と79.9で、ドイツ語を重視する購入者は、トークンあたりの計算量が増える代わりに、3分の1のサイズの中国製モデルからより良いドイツ語を得られます。数値はすべてKolibriをhigh effortで動かした自己申告で、公開時点でArtificial Analysisの掲載はありませんでした。
弱点はエージェントと想起です。SWE-Bench Verifiedは66.4でQwen3.6 35B-A3Bの73.8を下回り、TerminalBench 2.1は27.7でQwen3.5 35B-A3Bの39.7を下回ります。Aleph Alphaのドイツ公共部門向け検索テストでは75.0で、Qwen3.5の80.0に届きません。答えをでっち上げない点では優れており、公開されたAA-Omniscienceセットでの非ハルシネーション率は44.0で、Qwen3.5 35B-A3Bの11.1を上回ります。
設計上の選択は長い文書に有利です。50層のうちコンテキスト全体にアテンションを向けるのは10層だけで、Aleph Alphaによれば、H100 2基で256Kトークンのリクエストを同時に18件処理でき、123B版では3件でした。トークナイザーは1トークンあたりドイツ語4.90バイトを詰め込み、GPT-5のものは4.35なので、同じドイツ語の文章でもトークン数が少なくなります。これらの利点は、プラグインで改変したvLLMを141 GBのGPU 1基か80 GBのGPU 2基で動かせることが前提です。
主権を理由にAleph Alphaを選んだ購入者にとって、Cohereとの合併は未解決の問題です。すでに公開されたApache 2.0の重みは撤回できませんが、今後のKolibriのリリースとサポートは、トロントとベルリンに本社を置くカナダ企業Cohereから提供されます。
真価を発揮する場面
ドイツ連邦機関のIT責任者
米国製や中国製のモデルを使わずに、機関の文書を対象とする社内アシスタントを動かす
機関自身のデータセンター内でH200 1基にKolibriを載せます。Apache 2.0のライセンス、欧州での訓練、Code of Practiceへの署名で、調達上の疑問の大半に答えられます。Aleph Alphaのドイツ公共部門向け検索スコア75.0はまずまずですが、Qwen3.5 35B-A3Bの80.0には及びません。
ミュンヘンの保険会社のプラットフォームエンジニア
200ページのドイツ語の保険契約ファイルを1回のリクエストで処理する
推奨範囲は262,144トークンまでのコンテキストで、Aleph Alphaによれば、スライディングウィンドウの設計によりH100 2基でこうしたリクエストを同時に18件保持できます。それを超える場合は--max-model-len 1048576の上書き設定を加えます。
主権AIのベンダーを比較する調達マネージャー
Cohereとの取引を踏まえ、今Kolibriを採用しても安全かを判断する
すでにApache 2.0で公開された重みは無期限に使えるため、セルフホストならロックインはほとんどありません。サポート、将来のバージョン、ホスト型の提供は、規制当局の承認後に合併後のCohereから提供されるため、契約には承継する法人を明記すべきです。
導入前に確認すること
- 導入
- pip install aleph-alpha-inference（またはghcr.io/aleph-alpha/aleph-alpha-inferenceを取得）を実行し、FP8のKVキャッシュとkolibri1の推論パーサーおよびツール呼び出しパーサーを指定してvllm serve Aleph-Alpha/Kolibri-1を実行します。素のvLLMでは読み込めません。
- 連携
- vLLM経由のOpenAI互換chat completions、Hermes形式のツール呼び出し、チャットテンプレートでnone、low、medium、highを指定するreasoning_effort。Transformersでも読み込めます。Aleph Alphaはベンチマーク再現用のeval-frameworkを公開しています。
- データとプライバシー
- Apache 2.0で、別途の許容利用ポリシーも売上の上限もありません。セルフホストならプロンプトは自社のサーバーにとどまります。Aleph Alphaは、顧客個別の作業で顧客データを学習に使うことはないとしています。
- 大規模利用時のコスト
- FP8の重みは約78 GBです。Aleph Alphaは最低要件としてH200、B200、B300のいずれか1基、または80 GBのA100かH100を2基挙げ、サービングにはH100 2基かH200 2基を推奨しています。ホスト型のトークン単価は公表されていません。
- 制限
- ドイツ語と英語のみ。知識のカットオフは2026年6月18日。ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,048,576まで検証済み。推奨サンプリングはtemperature 1.0、top_p 0.97、top_k 128です。公開時点で独立したリーダーボードの結果はありません。
良い点
- Apache 2.0で、欧州での訓練とCode of Practiceへの取り組みが文書化されています
- トークンあたりの動作パラメータは3.46Bのみで、100万トークンのコンテキストが検証済みです
- ドイツ語トークナイザーは1トークンあたり4.90バイトで、GPT-5やQwenを上回ります
- AA-Omniscienceの非ハルシネーション率は44.0です（自己申告）
気になる点
- ドイツ語と英語のみです
- Aleph Alpha自身のドイツ語と英語の平均でQwen3.8 27Bに劣ります
- 約78 GBのGPUメモリと専用のvLLMプラグインが必要です
- 保留中のCohereとの合併で、長期のロードマップが不透明です
おすすめの人
自社のGPUで文書処理や検索の作業を行うため、監査可能で欧州で訓練されたオープンモデルを必要とするドイツの公的機関と規制対象企業。
Kolibri 1の代替
Kolibri 1：よくある質問
- Kolibri 1は使う価値があるか？
- Kolibriは、欧州で作られたオープンモデルとしてこれまでで最も説得力があります。ただし、Aleph Alpha自身のドイツ語テストで最も 優れたオープンモデルはAlibaba製です。 評価は5点満点中3.9点です。
- Kolibri 1の料金は？
- Apache 2.0で無料。公開されたホスト型APIはありません。企業向けの導入はAleph Alphaの営業経由で、価格は非公開です。
- Kolibri 1の欠点は？
- ドイツ語と英語のみです; Aleph Alpha自身のドイツ語と英語の平均でQwen3.8 27Bに劣ります; 約78 GBのGPUメモリと専用のvLLMプラグインが必要です; 保留中のCohereとの合併で、長期のロードマップが不透明です.
- Kolibri 1は誰に向いているか？
- 自社のGPUで文書処理や検索の作業を行うため、監査可能で欧州で訓練されたオープンモデルを必要とするドイツの公的機関と規制対象企業。
- チームや本番環境でKolibri 1を使うと費用はいくらか？
- FP8の重みは約78 GBです。Aleph Alphaは最低要件としてH200、B200、B300のいずれか1基、または80 GBのA100かH100を2基挙げ、サービングにはH100 2基かH200 2基を推奨しています。ホスト型のトークン単価は公表されていません。
- Kolibri 1は企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0で、別途の許容利用ポリシーも売上の上限もありません。セルフホストならプロンプトは自社のサーバーにとどまります。Aleph Alphaは、顧客個別の作業で顧客データを学習に使うことはないとしています。
- Kolibri 1の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はgpt-oss-120b, Qwen3.8-27B, Mistral Small 4, Command A+ 、 Mistral Medium 3.5です。
回答確認日：2026年10月28日