摘要： 樂天集團於2026年3月17日宣布Rakuten AI 3.0開放下載,完整權重以Apache 2.0授權上架Hugging Face,總參數約6,710億,官方新聞稿概略稱約7,000億。這是日本企業首次完整開源日語優化的671B級模型,讓日語產品有可自託管的本土選項。不過官方宣稱的最多90%節費只以每token成本比較,完整權重龐大,自託管前應驗算總持有成本。
樂天集團於 2026 年 3 月 17 日宣布，Rakuten AI 3.0 開放所有人下載。這款 MoE 架構模型的總參數約 6,710 億——新聞稿本身只以「約 7,000 億」概略帶過——完整權重已用 Apache 2.0 授權放上 Hugging Face。官方將它定位為「日本最大高效能 AI 模型」；放在經濟產業省與 NEDO 合推的 GENIAC 計畫裡看，這也是該計畫至今最具代表性的一項成果，2025 年 12 月亮相時許下的開源承諾就此兌現。
對開發者而言，這件事的分量一句話就能說清：日語優化、體量來到 671B 級的模型，頭一遭由日本企業完整開源。Qwen、DeepSeek、GPT-OSS 之外，日語場景從此多出一個本土的重量級選項，而且可以自己架設。
三步走完 7B 到 671B
樂天的開源模型是分三回長大的：2025 年 2 月先交出 Rakuten AI 7B，同期再推出 Rakuten AI 2.0 系列（8x7B、47B，另外附帶一個 2B mini），到了 2025 年 12 月 18 日，Rakuten AI 3.0 第一次公開亮相。那場發表給了兩個最關鍵的數字：日語 MT-Bench 拿下 8.88，壓過 gpt-4o 的 8.67、plamo-2.1-prime 的 7.85 和 ABEJA-Qwen2.5-32b 的 8.04；再者，若由它接手樂天自家生態服務、與背後的第三方前沿模型按每 token 成本對照，最多能省下 90%。訓練在樂天自建的 GPU 叢集上完成，之後又花了三個月微調，才走到正式釋出這一步。
GENIAC：算力由政府埋單
GENIAC 全名 Generative AI Accelerator Challenge，是經產省與 NEDO 為了扶植國產生成式 AI 而設的計畫，而它給的核心補助正是訓練算力。樂天於 2025 年 7 月入選第三期，Rakuten AI 3.0 的訓練開銷有一部分就靠這筆補助分擔。整件事照著主權 AI 的標準劇本走：算力由政府出、工程由企業做，換來的則是關鍵語言與產業在模型上的自主。湊巧同一天，南韓也傳出 Reflection AI 要與新世界集團合建 250MW 主權 AI 工廠——兩個靠出口吃飯的亞洲大國，手段不同，補的卻是同一個缺口。
四項基準看日語實力
正式版接受了四項基準的檢驗：JamC-QA 考日本文化知識與史地、MMLU-ProX 測研究所級推理、MCLM MATH-100 出的是競賽數學題、M-IFEval 則看日語指令遵循；拿來對照的 GPT-OSS-Swallow-120B-RL-v0.1 與 ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0 同樣都是日語強化模型，公布的分數並在 3 月 18 日修正過一次。樂天點名寫作、程式生成與文件分析萃取是它最擅長的部分。首席 AI 與資料長 Ting Cai 表達的立場是：樂天會持續供應高品質、高成本效益的模型，並期待用開源共享的方式，帶動整個日本的 AI 發展。
671B 開源後的現實
架構上，每個 token 會被路由到八個專家，另外還有一個常駐的共享專家隨時在場，任一時刻活躍的參數約 400 億。這副骨架與 DeepSeek-V3 如出一轍，r/LocalLLaMA 等社群討論也因此多半把它讀成「在開源基座上做日語強化」，而不是從零開始的預訓練。這不妨礙它的價值，卻會決定你該用什麼角度期待它。Apache 2.0 對商用相當寬鬆，真正的門檻是體積：完整權重依舊龐大，多數團隊下載得回來、卻跑不起來。真要派上用場，可行的姿態只有三種——跨多卡多節點自行託管、把它蒸餾成更小的模型，或者讓它充當日語評測與資料處理的教師模型。
開發者該怎麼用
實際用途有三個。第一個給日語優先的產品——客服、文件處理、合規審閱——本土 671B 首次可以自託管，「資料不出境」的合規說法從此站得住。第二個關於成本：樂天講的 90% 省費，依據是每 token 成本的比較，自託管的總持有成本會在哪一點追平 API 定價，重度日語場景最好各自驗算。第三個關於外溢效果：訓練拿的是 GENIAC 補助，釋出走的是 Apache 2.0，兩者相加，公共資源等於直接換成人人下載得到的權重；接下來的日語蒸餾模型與工具鏈，很可能就從這個基座上長出來。