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• NVIDIAのLocateAnything-3B、QwenのQwen-AgentWorld-35B-A3B、QwenのQwen3.5-122B-A10Bの3つのモデルがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能に
• LocateAnything-3Bは自然言語指示からの視覚的グラウンディングとオブジェクトローカリゼーションに特化し、Parallel Box Decodingフレームワークを使用
• Qwen-AgentWorld-35B-A3Bは7つのインタラクションドメインをカバーする初の言語ワールドモデルで、1000万以上の実世界インタラクション軌跡で訓練
• Qwen3.5-122B-A10Bは122Bパラメータのうち10Bのみアクティベートするハイブリッドアーキテクチャで、262Kコンテキストウィンドウを持つ高効率なマルチモーダル推論モデル
• SageMaker JumpStartを通じて数クリックでデプロイ可能

NVIDIAのLocateAnything-3B、QwenのQwen-AgentWorld-35B-A3B、QwenのQwen3.5-122B-A10Bの3つのモデルがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました。これらのモデルは、視覚的グラウンディング、エージェント環境シミュレーション、大規模マルチモーダル推論の専門的な機能を提供し、AWSインフラストラクチャ上で高性能でスケーラブルなAIソリューションの展開を可能にします。

NVIDIAのLocateAnything-3B、QwenのQwen-AgentWorld-35B-A3B、QwenのQwen3.5-122B-A10BモデルがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能になり、AWSのお客様が利用できる基盤モデルのポートフォリオが拡大しました。
これら3つのモデルは、視覚的グラウンディング、エージェント環境シミュレーション、大規模マルチモーダル推論にまたがる専門的な機能を提供し、AWSインフラストラクチャ上で高性能でスケーラブルなAIソリューションの展開を可能にします。

これらのモデルは、専門的な機能により異なるエンタープライズAIの課題に対応します：

LocateAnything-3Bは、自然言語の指示からの高速で高品質な視覚的グラウンディングとオブジェクトローカリゼーションに最適化されています。
Parallel Box Decoding（PBD）フレームワークを使用し、バウンディングボックスとポイントを1ステップでアトミックユニットとしてデコードし、幾何学的一貫性を保持しながら大幅な並列処理を実現します。
エンタープライズインテリジェンスとフィジカルAIアプリケーションの両方で、多様なドメインにわたる精密なオブジェクトローカリゼーション、高密度検出、ポイントベースのローカリゼーションを可能にします。

Qwen-AgentWorld-35B-A3Bは、ツール呼び出し、検索、ターミナル、ソフトウェアエンジニアリング、Android、Web、OS操作の7つのインタラクションドメインにわたるエージェント環境のシミュレーションに優れています。
単一モデルで7つのドメインすべてをカバーする初の言語ワールドモデルであり、1000万以上の実世界インタラクション軌跡で訓練され、エージェントのアクションとインタラクション履歴から次の環境状態を長い思考連鎖推論により予測します。

Qwen3.5-122B-A10Bは、プロダクション向けの効率性を備えた高性能マルチモーダル推論を提供します。
総パラメータ数122Bのうち、トークンあたり10Bのみがアクティベートされるハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、Gated Delta Networksとスパース混合エキスパート（256エキスパート）を統合し、ネイティブ262Kコンテキストウィンドウと最小限のレイテンシオーバーヘッドで、優れた推論、コーディング、エージェント、視覚理解性能を提供します。

SageMaker JumpStartにより、お客様はわずか数クリックでこれらのモデルをデプロイし、特定のAIユースケースに対応できます。
これらのモデルを使い始めるには、SageMakerコンソールのSageMaker JumpStartモデルカタログに移動するか、SageMaker Python SDKを使用してモデルをAWSアカウントにデプロイしてください。

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• Amazon SageMaker JumpStartは、Amazon SageMakerの機能の一つで、事前トレーニング済みの基盤モデル（大規模言語モデルや画像生成モデルなど）を簡単に発見、探索、デプロイできるサービスです。数クリックでモデルをAWSアカウントにデプロイでき、機械学習の専門知識がなくても最先端のAIモデルを活用できます。モデルカタログから目的に合ったモデルを選び、すぐに推論エンドポイントとして利用開始できる点が大きな特徴です。
• Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを包括的に支援するフルマネージドサービスです。データの前処理からモデルの開発、トレーニング、チューニング、本番環境へのデプロイ、モニタリングまで、機械学習ワークフロー全体をカバーします。初心者でもノートブックインスタンスやビジュアルツールを使って機械学習を始められ、経験豊富なデータサイエンティストにも高度なカスタマイズ機能を提供します。

• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html