Marvisが、キミとZhipuのGLMを統合したカスタムモデル機能を公開

9月1日、テンセントのOSレベルAIアシスタント「Marvis」が、「カスタムモデル」機能を正式にリリースしました。このアップデートにより、ユーザーは業界標準のインターフェースプロトコルに準拠したサードパーティ製モデルを、Marvisにシームレスに統合できるようになりました。 対応プロバイダーには、テンセントクラウド、アリババクラウド、DeepSeek、Minimax、Kimi、Zhipu、Xiaomiなどの主要プラットフォームが含まれます。さらに、この機能はローカルに展開されたオープンソースモデルにも対応しており、一貫した体験を実現するためのデバイス間同期も可能です。

モデルの柔軟性を解き放つ：選択の自由

この1年間、大規模言語モデルの分野は急速に進化し、毎月新たなリーダーが登場しています。すべてのユースケースを網羅する単一のモデルは存在せず、長文作成に優れるものもあれば、コード生成に長けたもの、あるいは速度やコスト効率に優れたものもあります。その結果、モデルを自由に切り替えられる機能に対するユーザーの需要が大幅に高まっています。

今回のアップデートでは、ユーザーがモデル選択を完全に制御できるようにすることで、そのニーズに対応しています。以前は、Marvisは組み込みモデルに限定されていました。現在では、ユーザーは「HuanYuan Hy4preview」や「DeepSeek-V4Pro」のような事前設定済みの組み合わせを選択したり、標準インターフェースプロトコルに対応した任意の大規模モデルに接続したりすることが可能です。

ユーザーインターフェースの観点からは、「カスタムモデル」設定へのアクセスは簡単です。「設定 - モデル管理」に進むだけで済みます。 システムでは、Tencent CloudやDeepSeekのモデルに対するクイックセットアップオプションが用意されているほか、ユーザーが特定のモデルを手動で追加できる機能も提供されています。設定が完了すると、ユーザーは会話中に異なるモデルを切り替え、タスクごとに最適なツールを選択できるようになります。

特に注目すべきは、Marvisが各ユーザーに1日あたり1,000万トークンの無料クォータを提供しており、これは日常的なタスクのほとんどをこなすのに十分な量です。 ただし、大規模なコード生成や長文の処理など、高頻度または負荷の高いシナリオでは、この制限に達する可能性があります。カスタムモデルを介してサードパーティのサービスを統合することで、利用料金はMarvisの日次クォータを迂回して、ユーザーの外部アカウントに請求されます。これは、より高い処理能力を必要とするパワーユーザーにとって実用的な解決策となります。

ローカルモデルの統合：プライベート展開の簡素化

クラウドベースのオプションに加え、今回のアップデートではローカルモデルの統合もサポートされています。データのプライバシーを重視するユーザーや、APIコストの削減を目指すユーザーのために、Marvisではオープンソースモデルを自身のコンピュータ上でローカルに実行できるようになりました。サードパーティ製アプリケーションを使用し、Marvis内で簡単な設定を行うことで、ユーザーは「ローカルモード」で操作できます。

ここでの最大のメリットは、アクセスのしやすさです。以前は、Marvisのネイティブ「ローカルモード」を利用するには、相当なローカル演算能力を備えたハイエンドハードウェアが必要でした。カスタムモデル機能を通じてローカルモデルにアクセスすることで、ユーザーは「効率モード」を活用できるようになり、ハードウェアのハードルが下がるだけでなく、モデルをローカルで実行する際のパフォーマンス上の制約も軽減されます。

セキュリティの観点から見ると、ローカルモデルの統合により、会話データがユーザーのデバイス外に出ることは一切なく、クラウドサーバーを経由して情報を送信する必要がなくなります。これにより、厳格なデータプライバシー要件が求められる環境において理想的なソリューションとなります。

デバイス間同期：1つの設定で全デバイスに対応

3つ目の主要な機能は、デバイス間同期です。カスタムモデルの設定は個人アカウントの資産として扱われ、特定のデバイスではなくユーザーのアカウントに紐付けられます。つまり、Windows PC、Mac、モバイルデバイスのいずれでMarvisにログインしても、設定済みのモデルリストが自動的に同期されるため、各デバイスで設定をやり直す必要がなくなります。

Marvisは現在、Mac、Windows、iOS、Android、iPadに対応しています。デバイスを頻繁に切り替えるプロフェッショナルにとって、これは作業の継続性を保証します。オフィスのコンピュータで設定したモデルを、出張中のモバイルデバイスでも使用でき、すべてのプラットフォームにわたってAIワークフローを途切れさせることなく維持できます。

AIアシスタントと基盤となるモデルを切り離すことは、業界標準になりつつあります。ユーザーは、新しいモデルをテストしたり、複数のアシスタントを切り替えたりするために、アプリケーション全体を置き換える必要がなくなりました。カスタムモデル機能は、Marvisの最新バージョンで利用可能になりました。ユーザーはアプリを更新し、「設定 - モデル管理」に移動することで、この機能にアクセスできます。