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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5月に動画生成の Moonvalley と全株式交換で統合し、DeepMind・Meta・Google・Wayve・Runway 出身の研究者が合流。以降は世界モデルとロボティクスを含む「フィジカル AI」へ事業の軸足を移しています。モデルは Reka Core（フロンティアクラス）、Reka Flash 3（効率的な中型）、Reka Edge、Reka Spark の4サイズ構成です。

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。画像 QA（MMMU、VQAv2）とマルチモーダルチャットのブラインド人間評価で上位に入る水準です。

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

プロダクト

モデル単体の提供に加えて、業務向けのプロダクト群を揃えています。

プロダクト	説明
Reka Nexus	Reka Flash（21B）を基盤に AI ワーカーを作成・管理し、業務フローを自動化するエンタープライズ向けプラットフォーム
Reka Vision	映像・画像の大規模分析とハイライト抽出
Reka Research	エージェント型の Web リサーチ

提供形態と料金

API は入力 $0.10〜$2.00 / 1M トークンのレンジで、最も安いのは Reka Flash 3 の $0.10 / 1M です。

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
Snowflake Cortex	Snowflake 経由でも利用可能
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