2026年7月
リリース日: 2026年7月7日 本リリースでは、Prompt Caching、複数のセキュリティ強化の修正、および多数の API・推論の改善を導入します。新機能と機能強化
Prompt Caching (プロンプトキャッシング) Prompt Caching は、共通のプレフィックスを共有するリクエスト (長いシステムプロンプト、ドキュメント Q&A、マルチターン会話) のコストとレイテンシを削減します。キャッシュされたトークンは割引料金で請求されます。現在は MiniMax-M2.7 のみで利用可能です。/v1/modelsのpricingオブジェクトに、トークンあたりのキャッシュ料金を示すinput_cache_readおよびinput_cache_writeフィールドが追加されました。- API レスポンスの usage オブジェクトで、
cached_tokensがinput_tokensとは別に報告されます。
新モデル
- Mistral Large 3 675B (
Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512)：Function calling (関数呼び出し) サポートを追加し、本番モデル (production model) に昇格しました。 - MiniMax M2.7 (
MiniMax-M2.7)：フルコンテキスト長 192K をサポートするようになりました。 - Gemma 4 31B (
gemma-4-31B-it)：動画理解のためのマルチフレーム視覚入力をサポートするようになりました。
API の改善と修正
ストリーミングの修正: ツール呼び出しコンテンツ ツール呼び出しリクエストがストリーミングされず、完全にバッファリングされていました。この問題は、デプロイされているすべてのモデルファミリーに影響していました。本リリースにより、ツール呼び出しリクエストの真の増分ストリーミングが復元されます。Messages API (
/v1/messages) の修正
stop_reason：モデルがツールを呼び出した際に、"end_turn"ではなく正しく"tool_use"を返すようになりました。disable_parallel_tool_use：正しく適用されるようになりました。role: "system"：messages[]配列がrole: "system"を受け付けるようになり、Claude Code や MCP クライアントとの互換性が向上しました。- 認証エラーの形式：認証エラーが Anthropic 標準のエラーエンベロープを返すようになりました。
推論モデル向けの
response_format 修正
構造化出力の解析に、推論部分を取り除いた補完テキストを使用するようになり、Gemma 4 などの推論モデルで <think> トークンが JSON 抽出を破損することを防ぎます。
既知の問題
-
Gemma 4 31B のコンテキスト制限：Gemma 4 31B (
gemma-4-31B-it) の動画理解は最大 128K コンテキストをサポートします。テキスト専用の場合は最大 256K コンテキストをサポートします。 -
DeepSeek-V3.2 の
response_format：DeepSeek-V3.2 では、構造化出力リクエスト (response_format: json_objectまたはjson_schema) が失敗することがあります。これは前リリースから継続しているリグレッションです。
バグ修正
- マルチモーダルパイプライン：マルチモーダルメッセージの前処理中に
reasoningフィールドが欠落する問題を修正しました。 - 思考プレフィックス：思考プレフィックスを必要としないレスポンスに、余分な思考プレフィックスが出力される問題を修正しました。
- Whisper Playground：文字起こしリクエストのボディに
streamが渡されることで発生していた 400 エラーを修正しました。
2025年10月
リリース日: 2025年10月7日新機能と機能強化
API Reference ドキュメントのアップグレード API Reference ドキュメントを、OpenAPI 仕様と動的に同期する完全自動化された Swagger スタイルのインターフェースにアップグレードしました。- 完全なモデル定義を含む、対話型かつ自動生成された API ドキュメント。
- 最新の OpenAPI 仕様との整合性を保つリアルタイム更新。
- 公式 SambaNova SDK を活用した、Python および TypeScript の最新の使用例。
2025年6月
リリース日: 2025年6月17日新機能と機能強化
日本語対応 SambaNova ドキュメントの日本語対応を追加しました。- SambaNova ドキュメントのホームページ にアクセスします。
- 言語ドロップダウンメニューを開き、「日本語」を選択します。
2025年5月
リリース日: 2025年5月28日新機能と機能強化
AWS Marketplace 連携 SambaCloud が AWS Marketplace で SaaS として提供されるようになりました。- AWS アカウントでサブスクリプション登録でき、請求を AWS 経由で一元化できます。
- PrivateLink 対応により、お使いの AWS VPC と SambaCloud の間を、パブリックインターネットに公開することなく安全かつ低レイテンシで接続できます。
- Llama 4、DeepSeek-R1 671B、Whisper などのモデルで迅速にオンボーディングできます。
- SambaNova の RDU アーキテクチャにより、GPU と比較して最大 10 倍の高速推論を実現します。
- プライバシー最優先のアーキテクチャ: SambaNova がお客様のデータを保存することは一切ありません。
- ファインチューニング済みモデルを、コード変更なしでデプロイできます。
2025年4月
新機能と機能強化
新モデル-
Qwen3-32B (2025年4月29日)
- プレビューモデル (preview model) として追加しました。質問応答、要約、推論、コーディングの各分野で高い性能を発揮する、大容量の多言語 LLM です。
- Playground および API から利用できます。
-
Whisper-Large-V3 (2025年4月18日)
- OpenAI の最新の大規模自動音声認識 (ASR) モデルで、文字起こし精度の向上、多言語サポートの強化、ノイズの多い音声への高い耐性を備えています。
- API から利用できます。
-
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct (2025年4月9日)
- 170億のアクティブパラメータと 128 のエキスパートを備えた、4000億パラメータの Mixture-of-Experts (MoE) モデルです。
- プレビューモデルとして追加しました。Gemma 3、Gemini 2.0 Flash、Mistral 3.1 に匹敵する性能を持ちます。
- Playground および API から利用できます。
-
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct (2025年4月7日)
- 170億のアクティブパラメータと 16 のエキスパートを備えた、1090億パラメータの Mixture-of-Experts モデルです。
- プレビューモデルとして追加しました。Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1 に匹敵する性能を持ちます。
- Playground および API から利用できます。
提供終了
リリース日: 2025年4月14日 以下のモデルは提供終了となり、アクティブなエンドポイントからの削除が予定されています。- Llama-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.3
- Llama-3.1-Tulu-3-405B
- Llama-3.2-11B-Vision-Instruct
- Llama-3.2-90B-Vision-Instruct
- Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
- Qwen2.5-72B-Instruct
- Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
2025年3月
新機能と機能強化
新モデル-
DeepSeek-V3-0324 (2025年3月27日)
- プロプライエタリな非推論モデルを上回る性能を実現した、初のオープンソース非推論モデルです。
- 推論性能の大幅な向上、フロントエンド開発スキルの強化、より高度なツール利用能力を備えています。
- プレビューモデルとして追加しました。Playground および API から利用できます。
-
E5-Mistral-7B-Instruct (2025年3月20日)
- Mistral アーキテクチャをバックボーンとする Embedding (埋め込み) モデルです。
- 英語での利用を推奨します。API から利用できます。
- Embedding の機能 および エンドポイントのドキュメント をご参照ください。
-
QwQ-32B (2025年3月6日)
- Alibaba の Qwen チームによる最先端の推論モデルです。
- はるかに少ないパラメータ数で、6710億パラメータの DeepSeek-R1 に匹敵する性能を発揮します。
- 批判的思考と外部ツール利用のための高度なエージェント関連機能を備えています。
-
Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3 および Llama-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.3 (2025年3月5日)
- Meta の Llama 3.1 の継続事前学習によって開発された、日本語に最適化された言語モデルです。
- Web コーパス、技術コンテンツ、多言語 Wikipedia など、多様なソースから収集した 2000億トークンで学習されています。
API の改善と修正
モデルリストエンドポイント リリース日: 2025年3月18日 SambaCloud で現在利用可能なモデルの情報を提供する モデルリストエンドポイント を追加しました。 コンテキスト長の拡大- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (2025年3月13日): 128k トークンに拡大しました。
2025年2月
新機能と機能強化
新モデル-
DeepSeek-R1 (2025年2月13日)
- 数学、コーディング、推論の各分野で OpenAI の o1 に匹敵する性能を持つ、6710億パラメータの MoE モデルです。
- プレビューモデルとして追加しました。SambaCloud は世界最速の DeepSeek-R1 デプロイメントを提供します。
-
Llama-3.1-Tulu-3-405B (2025年2月4日)
- DeepSeek-V3 を上回る性能を持つ、Allen Institute for AI (AI2) のオープンソースモデルです。
- Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) を用いて学習されています。
- GPT-4o や DeepSeek-V3 と同等かそれ以上の性能を持ち、安全性ベンチマークで顕著な優位性を示します。
-
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (2025年1月30日)
- DeepSeek-R1 が生成したサンプルを用いて Llama 3.3 70B をファインチューニングしたモデルです。
- AIME、MATH-500、GPQA、LiveCodeBench において GPT-4o、o1-mini、Claude-3.5-Sonnet を上回る性能を発揮します。
- Llama-3.3-70B (2025年2月25日): 128k トークンに拡大しました。本番モデルとして利用できます。
- DeepSeek-R1 (2025年2月21日): 8k トークンに拡大しました。プレビューモデルとして利用できます。
DeepSeek-R1 の API アクセスおよびより高いレート制限をご希望の場合は、こちらのフォーム からウェイトリストにご登録ください。
2024年12月
新機能と機能強化
新モデル-
Llama 3.3 70B (2024年12月11日)
- Llama 3.1 405B に匹敵する性能を発揮します。
- OpenAI の GPT-4o や Google の Gemini Pro 1.5 に肉薄する性能を持ちます。
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QwQ 32B Preview (2024年12月11日)
- 325億パラメータを持つ、Alibaba の Qwen チームによる実験的な推論モデルです。
- 数学とプログラミングに優れています: GPQA 65.2%、AIME 50.0%、MATH-500 90.6%、LiveCodeBench 50.0%。
-
Qwen2.5 72B (2024年12月5日)
- 18兆トークンで学習された720億パラメータのモデルです。最大 128k トークンのコンテキスト長をサポートします。
- 英語、中国語、フランス語、スペイン語を含む 29 以上の言語に対応しています。
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Qwen2.5 Coder 32B (2024年12月5日)
- 92 のプログラミング言語にわたるコード関連タスクに特化した、320億パラメータのモデルです。
- HumanEval スコアは 92.7% で、GPT-4o のコーディング能力に匹敵します。
-
Llama Guard 3 8B (2024年12月5日)
- コンテンツ安全性分類向けにファインチューニングされており、MLCommons が標準化した 14 のハザード分類に準拠しています。
- Llama 3.2 1B: 4k から 16k に拡大しました。
- Llama 3.1 70B: 64k から 128k に拡大しました。
- Llama 3.1 405B: 8k から 16k に拡大しました。
2024年10月
新機能と機能強化
新モデル-
Llama 3.2 11B および 90B (2024年10月29日)
- テキストおよび画像入力のマルチモーダル対応。
-
Llama 3.2 1B および 3B (2024年10月1日)
- 最速の推論速度で、すべてのティアから利用できます。
API の改善と修正
シーケンス長の自動ルーティング リリース日: 2024年10月10日 シーケンス長に基づく自動ルーティングを追加しました。異なるシーケンス長を指定するためにモデル名を変更する必要はありません。 コンテキスト長の拡大- Llama 3.1 8B (2024年10月10日): 8k から 16k に拡大しました。
- Llama 3.1 70B (2024年10月10日): 8k から 64k に拡大しました。
ユーザーエクスペリエンスの改善
- テキストおよび画像入力の curl サンプルコードを掲載した「How to Use API」ガイド。
- 更新されたコードスニペットへのアクセスの簡素化。
- Playground の新しい「Clear Chat」オプション。
- ツールチップ付きの新しい UI コンポーネント。
AI スターターキットの更新
- Multimodal Retriever：視覚データとテキストデータを組み合わせた高度な検索により、チャート、画像、図を理解します。
- Llama-3.1-Instruct-o1：Llama-3.1-405B による強化された推論。Hugging Face Spaces でホストされています。
2024年9月
リリース日: 2024年9月10日新機能と機能強化
SambaCloud の一般公開- SambaCloud ポータル、API、および コミュニティ を一般公開しました。
- Llama 3.1 8B、70B、405B を、フル精度かつ GPU と比較して 10 倍の高速推論で利用できます。
- 無料ティア (Free Tier) とエンタープライズティア (Enterprise Tier、有料) の 2 つのティアで提供を開始しました。