# IQuest Research、オープンソースのQ1モデルと30ベンチマークの報告書を公開

> ゼロから開発した新たな基盤モデルIQuest-Q1は、320BのMixture-of-Experts設計を採用。コーディングとエージェント関連の30ベンチマークでの結果を公表した。

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/ja/iquest-research-releases-open-source-q1-model-and-30-benchmark-report

IQuest Researchは2026年10月23日、IQuest-Q1の技術報告書を公開した。モデルはオープンソースで、コマンドラインのタスクに最適化されている。総パラメーター数は3200億で、トークンごとのアクティブパラメーター数は150億。約29兆トークンで学習し、同等のMoEベースラインに必要な計算量の52％で済んだとしている。報告書には30のベンチマーク結果が掲載され、AutomationBenchでは52.7、MCP-Atlasでは78.4を記録した。

## 事実

- 総パラメーター数は3200億、トークンごとのアクティブパラメーター数は150億
- 約29兆トークンで学習し、スケーリング効率は1.93倍を達成

## なぜ重要か

開発者は、大規模なエージェント型CLIモデルをダウンロードできるようになった。同等の性能をより少ない計算量で実現できるとしている。

## 出典と参考資料

1. [IQuest Research Releases IQuest-Q1 Technical Report, Detailing Training from Scratch and Results Across 30 Benchmarks](https://www.prnewswire.com/news-releases/iquest-research-releases-iquest-q1-technical-report-detailing-training-from-scratch-and-results-across-30-benchmarks-302917967.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-23

最終更新: 2026-10-23