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# SambaCloud リリースノート

SambaCloud のリリースノートです。新機能、機能強化、修正内容を掲載しています。

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## 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。

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**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。

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### 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。

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**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。

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**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。

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### 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。

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### 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。

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## 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。

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## 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](/docs/) 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。

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## 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。

詳細は [AWS Marketplace](/docs/ja/integrations/aws-marketplace) 連携ドキュメントをご参照ください。

**DeepSeek-V3-0324 の Function calling 対応**

**リリース日:** 2025年5月6日

DeepSeek-V3-0324 に Function calling サポートを追加しました。モデルの出力を通じて外部関数を直接呼び出せるようになり、より動的でプログラマブルなインタラクションが可能になります。詳細は [Function calling](/docs/ja/features/function-calling) をご参照ください。

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## 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。

**Llama-4-Maverick の画像入力対応**

**リリース日:** 2025年4月16日

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct が画像入力機能に対応し、テキストプロンプトに加えて最大 2 枚の画像をコンテキストとして扱えるようになりました。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

代替モデルについては、[提供終了モデル](/docs/ja/models/deprecations) をご参照ください。

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## 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](/docs/ja/features/embeddings) および [エンドポイントのドキュメント](https://docs.sambanova.ai/docs/api-reference/embeddings/create-embeddings) 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。

**DeepSeek-R1 の本番リリース**

**リリース日:** 2025年3月18日

DeepSeek-R1 がプレビューモデルから本番モデルに移行し、コンテキスト長が 16k トークンに拡大されました。Playground および API から利用できます。

### 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](https://docs.sambanova.ai/docs/api-reference/models/get-environments-available-model-list-metadata) 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。

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## 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。

**コンテキスト長の拡大**

* **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。

<Info>
  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](https://sambanova.ai/waitlist) からウェイトリストにご登録ください。
</Info>

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## 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。

* **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。

* **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。

**コンテキスト長の拡大**

* **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。

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## 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。

**Function Calling**

**リリース日:** 2024年10月29日

ユーザー入力に基づいてモデルが関数呼び出しを提案・選択できるようにする Function calling API を追加し、動的なエージェント型ワークフローを実現しました。

**API と Playground のマルチモーダル対応**

**リリース日:** 2024年10月29日

Inference API (OpenAI 互換) および Playground を通じてマルチモーダルモデルと直接やり取りし、テキストと画像をシームレスに処理できます。

**Python および Gradio のサンプルコード**

**リリース日:** 2024年10月29日

プロトタイピングの高速化とセットアップ時間の短縮に役立つ、新しいサンプルコードを追加しました。

### 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。

**パフォーマンス改善**

Llama 3.2 1B および 3B モデルのパフォーマンスを改善しました。

### 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。

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## 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](/docs/ja/get-started/quickstart)、および [コミュニティ](https://community.sambanova.ai/c/discussion/18) を一般公開しました。
* [Llama 3.1 8B、70B、405B](/docs/ja/models/sambacloud-models) 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)](https://cloud.sambanova.ai/pricing) の 2 つのティアで提供を開始しました。