リコー、MoE型マルチモーダル大規模言語モデル「リコーLMM_35B-A3B」を開発高い日本語リーズニング性能と高速・省リソースな運用を両立、オンプレミス向けLLMラインアップを拡充

株式会社リコーは、日本語の文書や図表を高精度に理解し、少ない計算資源で高速に動作するマルチモーダル大規模言語モデル「リコーLMM_35B-A3B」を開発した。アリババクラウドの「Qwen3.6-35B-A3B」を基盤に、独自の強化学習とカリキュラム学習を適用し、日本語の文書読解や論理的推論の性能を向上させた。モデルには、複数の専門家ネットワークから入力に応じて必要な部分だけを稼働させるMoE（Mixture of Experts）構造を採用。総パラメータ数約350億のうち、推論時には約30億のみを稼働させることで、計算負荷を抑えながら高い性能を目指す。リコー独自の文書推論ベンチマークでは、ベースモデルのスコア0.816から0.841へ改善し、図表を含む日本語文書の理解能力を高めた。また、画像・動画入力や外部ツールの利用にも対応し、量子化版は小型AIサーバー「NVIDIA DGX Spark」1台での動作を実現した。今後、製造業の設計資料、金融・保険の約款、行政文書などを扱うオンプレミス型生成AIとして、機密情報を外部に送信せずに業務効率化を支援することが期待される。