2026 年 3 月 17 日，樂天集團宣布 Rakuten AI 3.0 正式開放下載：總參數約 6,710 億（新聞稿以「約 7,000 億」概稱）的 MoE 模型，以 Apache 2.0 授權把完整權重放上 Hugging Face。樂天稱它為「日本最大高效能 AI 模型」，也是經濟產業省與 NEDO 主導的 GENIAC 計畫迄今最指標性的產出，兌現了 2025 年 12 月發表時許下的開源承諾。
對開發者的意義很直接：這是日本企業第一次把 671B 級、日語優化的模型完整開源。在 Qwen、DeepSeek 與 GPT-OSS 之外，日語場景第一次有了本土的巨獸級可自託管選項。
從 7B 到 671B：樂天的三級跳
樂天的開源路線走了三步：2025 年 2 月的 Rakuten AI 7B，同期的 Rakuten AI 2.0（8x7B、47B，外加 2B mini），再到 2025 年 12 月 18 日首次揭幕的 Rakuten AI 3.0。發表時樂天給出兩組關鍵數字：日語 MT-Bench 拿下 8.88，高於 gpt-4o 的 8.67、plamo-2.1-prime 的 7.85 與 ABEJA-Qwen2.5-32b 的 8.04；用在自家生態服務上、與第三方前沿模型按每 token 成本比較，最多可省 90%。訓練使用樂天自建的 GPU 叢集，經過三個月微調後正式釋出。
GENIAC：政府出資的算力後盾
GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）是經產省與 NEDO 推動的國產生成式 AI 扶植計畫，核心補助是訓練算力。樂天在 2025 年 7 月入選第三期，GENIAC 補貼了 Rakuten AI 3.0 的部分訓練成本。這是標準的主權 AI 劇本：政府出算力、企業出工程，換取關鍵語言與產業的模型自主。同一天，南韓也傳出 Reflection AI 與新世界集團合建 250MW 主權 AI 工廠的消息——亞洲兩個出口大國，正用不同手段補同一塊短板。
日語基準測試的成績單
正式版以四個基準評測：JamC-QA（日本文化知識與史地）、MMLU-ProX（研究所級推理）、MCLM MATH-100（競賽數學）與 M-IFEval（日語指令遵循），對比對象是 GPT-OSS-Swallow-120B-RL-v0.1 與 ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0 兩個日語強化模型，分數並於 3 月 18 日修正過。樂天強調它的強項在寫作、程式生成與文件分析萃取。首席 AI 與資料長 Ting Cai 的說法是：樂天致力提供高品質、高成本效益的模型，並希望透過開源分享加速日本整體的 AI 發展。
開源 671B 的現實檢驗
架構上，每個 token 由八個專家加上一個常駐共享專家路由，活躍參數約 400 億——這個規格與 DeepSeek-V3 同構，社群（如 r/LocalLLaMA 的討論）也多把它視為以開源基座做日語強化的成果，而非從零預訓練。這不減損它的價值，但設定預期很重要：Apache 2.0 授權對商用友善，代價是完整權重仍然巨大，多數團隊「拿得到、跑不動」。實際可用的姿態是三選一：多卡多節點自託管、蒸餾成小模型，或當日語評測與資料處理的教師模型。
對開發者的意義
三個實際用途。第一，日語優先的產品（客服、文件處理、合規審閱）第一次有本土 671B 可自託管，「資料不出境」的合規敘事成立。第二，樂天宣稱的 90% 降本來自每 token 成本比較——自託管的總持有成本與 API 定價的交叉點在哪裡，值得每個重度日語場景自己重算一次。第三，GENIAC 補助的訓練加上 Apache 2.0 釋出，等於公共資源直接變成任何人可下載的權重；後續的日語蒸餾模型與工具鏈，大概率會在這個基座上長出來。
參考來源
- Rakuten AI 3.0 Now Available, Japan’s Largest High-Performance AI Model — Rakuten Group
- Rakuten Unveils Japan’s Largest High-Performance AI Model — Rakuten Group
- RakutenAI-3.0 model card — Hugging Face
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