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公式サイト
Reka
概要
Reka AI は DeepMind・Meta・Google Brain 出身者が創業したマルチモーダルAIモデル企業。テキスト・コード・画像・動画・音声を単一のモデルでネイティブに扱える独自マルチモーダルアーキテクチャが特徴です。2026年現在、Reka Core(フロンティアクラス)、Reka Flash 3(効率的な中型)、Reka Edge、Reka Spark などのラインナップを提供しています。
モデルラインナップ
| モデル | パラメータ | 特徴 |
|---|---|---|
| Reka Core | 67B | フロンティアクラス・マルチモーダル |
| Reka Flash 3 | 21B | 効率的・汎用 |
| Reka Edge | 7B | エッジデバイス向け |
| Reka Spark | 2B | 超軽量 |
Reka Core(フロンティアクラス)
Reka の旗艦モデル。67Bパラメータのマルチモーダル言語モデルで、テキスト・画像・動画・音声をネイティブに処理できます。
ベンチマーク性能
- 画像 QA(MMMU、VQAv2)で GPT-4V と同等の性能
- マルチモーダルチャットのブラインド人間評価で2位にランク
- Claude 3 Opus を上回る評価
Reka Flash 3(2026年最新)
効率的な中型モデル。21Bパラメータで汎用的な指示追従、コーディング、関数呼び出しに優れています。
特徴
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| パラメータ | 21B |
| コンテキスト長 | 32K |
| 最適化 | 強化学習(RL)で最適化 |
| 量子化 | 4bit で 11GB に収まる |
| 推論タグ | 明示的な思考タグで推論過程を可視化 |
- 一般チャット、コーディング、指示追従、関数呼び出しに優れる
- ELO スコアが43ポイント向上(内部評価)
- 全体品質スコアが 66.1% → 72.2% に改善
主な特徴
1. ネイティブマルチモーダル
テキスト・画像・動画・音声を 1モデルで統合的に扱えます。動画の時間的理解と環境音の認識にも対応しています。
2. OCR と構造化文書理解
強化された OCR 能力。ドキュメント・表・チャート・図表の理解に優れています。
3. 関数呼び出し
ユーザー定義関数との連携。構造化出力で関数呼び出し結果を返します。エージェント構築に最適。
4. 効率的な量子化
Flash 3 は 4bit 量子化で 11GB に収まり、一般的な GPU で動作します。ローカル・オンプレ展開に適しています。
5. 明示的な推論タグ
Flash 3 は推論過程を 明示的な思考タグで可視化。ユーザーが思考プロセスを追跡できます。
代表的な活用例
- 動画理解: 長時間動画の内容解析・要約
- ドキュメント OCR: 手書き・複雑なレイアウトの文書解析
- エージェント構築: 関数呼び出しを活用した自動化
- マルチモーダルチャット: 画像・動画・音声を含む対話
- エッジデバイス: Reka Edge / Spark で軽量モデル利用
提供形態
| 提供形態 | 説明 |
|---|---|
| Reka API | 公式 API プラットフォーム |
| Reka Playground | ブラウザ上で試用可能 |
| オンプレミス | エンタープライズ向けプライベートデプロイ |
強み
- ✅ ネイティブマルチモーダル(動画・音声を含む)
- ✅ 複数サイズ(67B/21B/7B/2B)で選択肢豊富
- ✅ Reka Core はマルチモーダルチャットで 2位評価
- ✅ 関数呼び出しと構造化出力対応
- ✅ 効率的な量子化(Flash 3 は11GBで動作)
- ✅ 動画・音声ネイティブ理解
弱み
- ❌ 知名度が低い(OpenAI/Anthropic/Google と比べて)
- ❌ 開発者ツールが限定的
- ❌ エコシステムが小さい
- ❌ 日本語対応は限定的
- ❌ Flash 3 のコンテキスト長は32K(他社より短い)
公式情報
- 公式サイト: https://reka.ai
- Reka Playground: https://chat.reka.ai
- API ドキュメント: https://docs.reka.ai
- 技術レポート: https://publications.reka.ai