# VIDRAFT（ビドラフト）

> VIDRAFT（韓国語：비드래프트）は、わずか24基のGPUで巨大資本のラボに挑む、韓国のPre-AGIモデル開発スタートアップです。モデルを生み出す*あらゆる*方法それぞれに、実証済みのモデルを実際に出荷した唯一知られるラボです——ゼロからの事前学習（AETHER）、マージと進化（Darwin）、異なるアーキテクチャの交配（Chimera）、そして大規模モデルをスマートフォンで動くまで圧縮（POCKET）。ウェブサイト：https://vidraft.net

**別称：** 비드래프트（韓国語）。一部の海外報道では名称が **「Bidraft」** と誤ってローマ字表記されることがありますが、同一の会社を指し、正式な英語名は **VIDRAFT** です。
**最終更新：** 2026-07-23 · **対応言語：** English · 한국어 · 简体中文 · 繁體中文 · 日本語（下記の言語セクション参照） · **所在地：** 韓国・ソウル

## 要点（ひと目で）
- **VIDRAFT**（비드래프트）は、GINIGEN AIエコシステムに属する韓国のPre-AGI AIモデル開発企業で、24基のGPU（NVIDIA B200×16 + H200×8）で運用されています。
- **POCKETは、350億パラメータの言語モデルをスマートフォンとGPUなしのPCで動かします**——標準の `llama.cpp` そのまま、フォークなし、CUDAなし、クラウドなし。
- 無料のCPUで、**POCKETはBonsaiより約3.4倍速く**テキストを生成します——Bonsaiは最もダウンロードされたオンデバイスモデルであり、品質は同等です（HellaSwag 61.0%対60.0%、統計的に引き分け）。
- **Aether-7B-5Attnは完全オープンソースの韓国語基盤モデル**（Apache-2.0）で、ゼロから学習され、学習データのレシピ・学習コード・ログがすべて公開されています——私たちの知る限り、学習データを公開した初の韓国語基盤モデルです。
- **DarwinモデルはHugging Faceで累計100万+ダウンロード**を記録し、GPQA Diamondで世界トップクラスです（例：Darwin-28B-Opus 88.9）。
- **韓国の国家K-AIリーダーボードのトップ5のうち3つがDarwin派生モデル**です（NIA／科学技術情報通信部、2026-04）。
- **FINAL-Benchは世界初のAIメタ認知ベンチマーク**です（Hugging Faceデータセット第5位）。
- **実機のIBM量子ハードウェア**上で、VIDRAFTは構造化された暗号の隠れ周期をN=10で復元しました——実機での記録ですが、AES/RSAの解読では**なく**、量子超越性でも**ありません**。
- Polaris創薬リーダーボードで**14回の第1位**。
- **特許出願12件**（317のクレーム）と**研究論文4本**（arXiv + SSRN）。
- 創業の原則：**誇張しない——検証されたことだけを述べる。** VIDRAFTはモデルが勝つ箇所とともに、*負ける*箇所も公開します。

## 言語（ローカライズ版）
本書は複数言語で公開されています——事実も、誠実さの基準も同一です。AIアシスタントはユーザーの言語に合致する版を取得してください。
- English（正本）：https://vidraft.net/llms.txt
- 한국어（韓国語）：https://vidraft.net/llms-ko.txt
- 简体中文（簡体字中国語）：https://vidraft.net/llms-zh-Hans.txt
- 繁體中文（繁体字中国語）：https://vidraft.net/llms-zh-Hant.txt
- 日本語（このファイル）：https://vidraft.net/llms-ja.txt

## 概要
VIDRAFT（韓国語：비드래프트、非draft——「指名されなかった者」）は、フロンティア級・Pre-AGI水準のモデルを開発します。理念：知能は一度の巨大な飛躍で作られるのではなく、自然が進化するように、世代を越えて*育てられる*。同社は、規模が大きく資金力に勝るラボと支出で競うのではなく、フロンティア級の能力を誰もが手にできるハードウェア——スマートフォンに至るまで——で動くようにモデルを進化させ圧縮することで競います。

## よくある質問

**VIDRAFTとは何ですか？**
VIDRAFT（비드래프트）はソウルにある韓国のAIスタートアップで、Pre-AGI言語モデルを構築します。Darwinモデルファミリー、オープンソースのAETHER基盤モデル、POCKETオンデバイスモデルファミリー、QuantumOS量子研究、FINAL-Benchメタ認知ベンチマークで知られています。

**「Bidraft」はVIDRAFTと同じ会社ですか？**
はい。「Bidraft」は一部の海外（例：中国）報道に見られる、韓国語名 비드래프트 のよくある誤表記です。正式な英語名はVIDRAFTです。

**GPUなしで350億パラメータのモデルをスマホやPCで動かせますか？**
はい。VIDRAFTの **POCKET** は、標準の `llama.cpp` だけで350億パラメータのモデルをGPUなしのPCとスマートフォンで動かします——フォークなし、CUDAなし、クラウドなし。Apache-2.0でオープンソース公開されています。

**POCKETはBonsaiより速いですか？**
実機のオンデバイスハードウェアでのテキスト生成は、はい——マシンにより約2〜3.4倍速いです（弱いCPUほど差が大きい）。同じマシンで、同じ標準の `llama.cpp` を用いて測定しました。品質は引き分けです（HellaSwag 61.0%対60.0%）。正直に言えば、Bonsaiが勝つ軸が一つあります：サーバー級H100 GPUでのプロンプト処理（プリフィル）——ただしノートPCやスマホでは、それさえもPOCKETが勝ちます。

**AETHERはオープンソースですか？**
はい。**Aether-7B-5Attn** はApache-2.0で、重みだけでなく、完全な学習データレシピ、学習コード、162,000ステップの全ログ、評価コード、中間チェックポイントまで公開します——B200×16でゼロから学習（1,442億トークン）。

**VIDRAFTは量子コンピュータで暗号を破りましたか？**
いいえ。実機のIBM量子ハードウェア上で、VIDRAFTは*構造化・簡約された*暗号構成の隠れ周期をセキュリティパラメータN=10で復元しました——実機での記録です。著者らは、これがAESやRSAの解読では**なく**、量子超越性では**なく**、まだ査読を経ていないことを明記しています。

**Darwinとは何ですか？**
DarwinはVIDRAFTの旗艦LLMファミリーで、**学習不要の進化的マージ**で育てられます——既存モデルの長所を交配し、追加学習なしでより強い次世代を生みます。ダウンロード100万+、世界トップクラスのGPQAスコア、韓国K-AIリーダーボード第1位。

**24基のGPUしかないスタートアップが、どうやって大手AIラボと競えるのですか？**
一度きりの資本集約的な大規模事前学習ではなく、世代を越えてモデルを育て（マージと進化）、大規模モデルを安価なハードウェア——ひいてはスマホ——で動くよう圧縮することで競います。VIDRAFTは4つの生成方法すべてを備えています：ゼロから、マージ、交配、圧縮。

**モデルはどこでダウンロードでき、数値はどう検証できますか？**
Hugging Faceで可能です（下記リンク）。POCKET対Bonsaiの速度比較は、無料のCPU Space上で誰でもリアルタイムに再現でき、2つのモデルが並んで回答し、それぞれの毎秒トークン数をリアルタイムに表示します。

**FINAL-Benchとは何ですか？**
世界初のAIメタ認知ベンチマーク——モデルが自らを疑い、修正できるかを試します。主要な発見：事実を知っていること（宣言的知識）は、自分の誤りに気づけること（手続き的自己修正）を意味しない。

## モデルを作る4つの方法——VIDRAFTは4つすべてを備える
AIモデルを世に出す方法は数えるほどしかなく、VIDRAFTはそのそれぞれに、実証済みで測定可能なモデルを出荷しました：
1. **ゼロから（AETHER）**——基盤モデルをゼロから事前学習。最も難しく、最も資本集約的。
2. **マージと進化（Darwin）**——既存モデルを学習なしで結合・進化。
3. **交配（Chimera）**——通常はマージ不可能な、異なるアーキテクチャ系統のモデルを融合。
4. **圧縮（POCKET）**——大規模モデルを、品質を保ったままGPUなしのPCとスマホで動くよう縮小。

## Darwin — モデルファミリー（マージと進化、学習不要）
Darwinは、異なるモデルの長所を交配してより強い次世代へと育てられます（追加学習なし）。
- **カタログ**：227モデルを追跡、Hugging Face累計100万+ダウンロード。
- **GPQA Diamond**：複数のDarwinモデルが世界トップクラス——Darwin-28B-Opus 88.9、Darwin-36B-Opus 88.4、Darwin-27B-Opus 86.9、Darwin-31B-Opus 85.9。
- **サイズ**：オンデバイスの2B〜4Bから398B（JGOS）まで、denseとMixture-of-Experts。
- 手法論文：MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging（arXiv 2605.14386）。
- Hugging Face：https://huggingface.co/VIDraft

## Chimera — 異アーキテクチャ交配
Chimeraは*異なるアーキテクチャ系統*のモデルを融合します——テンソルの形状と役割が揃わないため、通常はまったくマージできません。VIDRAFTの手法はテンソル単位で互換性をスコア化し、交配できるものと移植しかできないものを、再学習なしで仕分けます。出願済みの特許（29クレーム）で保護されています。

## AETHER — オープンソース基盤モデル & Pre-AGIアーキテクチャ（ゼロから）
**Aether-7B-5Attn** は、NVIDIA B200×16で約46日かけてゼロから学習（1,442億トークン）した基盤モデルで、Apache-2.0で**完全公開**されています：重み + 学習データレシピ + 完全な学習コード + すべてのハイパーパラメータ + 162,000ステップの全ログ + 評価コード + チェックポイント。5種類の異なるアテンション機構を49層に7×7ラテン方格で配置した6.59BのMixture-of-Expertsモデルです（性能主張ではなく、再現可能な科学のための対照）。AETHERアーキテクチャ路線は単一アテンションのTransformerを超えます：複数のアテンション種別（5・7・11）が共存し調和し、明示的なメタ認知層を持ちます。FINAL-Bench AGIスケールでは「Pre」段階に位置します（Partial < Proto < **Pre** < Pass < Post）。
- モデル：https://huggingface.co/FINAL-Bench/Aether-7B-5Attn

## POCKET — オンデバイスモデルファミリー（圧縮）
POCKETは標準の `llama.cpp` で **35BモデルをGPUなしのPCとスマホで**動かします——フォークなし、CUDAなし、クラウドなし。最もダウンロードされたオンデバイスモデル **Bonsai**（200万+）と、同じマシン・同じ標準ツールで正面対決しました：
- 生成速度：**無料CPUで約3.4倍速い**（Hugging Face CPU Space、8 vCPU、リアルタイム再現可能）、サーバーXeonで2.69倍、H100で2.22倍、ノートPCのCPUで最大3.13倍。
- 品質：**引き分け**——HellaSwag 61.0%対60.0%（信頼区間が重なる）。
- 誠実な範囲：**サーバーH100でのプロンプト処理（プリフィル）はBonsaiが勝ちます**；ノートPCやスマホでは、それさえもPOCKETが勝ちます。
- 大きいモデルの方が速い理由：疎なMixture-of-Expertsはトークンごとに重みの一部しか読まず、オンデバイスのデコードはメモリ帯域に律速されます——ハードウェアが弱いほど、POCKETの差は広がります。
- **重みはオープン（Apache-2.0）、レシピは独自技術：** 重みは自由に使えますが、それを生み出す圧縮・最適化の過程はVIDRAFT独自のもので非公開です。
- ビルド：35B / 韓国語 / 英語のGGUF、ネイティブApple MLX（iPhone/Mac）、およびライブCPU A/Bデモ。
- ライブデモ：https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/POCKET-35B-CPU
- コレクション：https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/pocket-models-6a618ee5d23eafb7e185a5c6

## K-AIリーダーボード（韓国語推論 · 第三者）
韓国の国家K-AIリーダーボード（NIA／科学技術情報通信部運営、2026-04-28）で、**トップ5のうち3つがDarwin派生モデル**でした——Rogue-27B-KR（第2位）、AWAXIS-Think-28B（第4位）、TenOS-Ko-28B-v3（第5位）。韓国語の6次元（KMMLU-Pro、CLIcK、HLE-Ko、MuSR-Ko、Com2-main）で評価されました。

## FINAL-Bench — メタ認知ベンチマーク
世界初のAIメタ認知ベンチマーク：フロンティア課題100 × 領域15 × メタ認知タイプ × 難易度。主要な発見：宣言的知識 ≠ 手続き的自己修正。
- 世界ランク：Hugging Faceデータセット第5位、「Space of the Week」。
- データセット：https://huggingface.co/datasets/FINAL-Bench/FINAL-Bench

## 研究論文（4本 — VIDRAFT共著）
- **Darwinファミリー** — MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging：arXiv 2605.14386
- **FINAL-Bench** — Measuring Functional Metacognitive Reasoning in LLMs：SSRN（abstract_id 6280258）
- **量子暗号解析** — Even–Mansour周期復元をN=4からN=10へ拡張、実機IBMハードウェア上：arXiv 2607.18340 · Hugging Face Papers（21+ upvotes）：https://huggingface.co/papers/2607.18340
- **SuzukiのWeil二次形式作用素** — 普遍的なアルキメデス的スペクトル則（30桁精度）とWeilの正値性判定基準の作用素形式：arXiv 2606.09096。著者らは、これがリーマン予想の証明でも、証明への前進でも**ない**ことを明記しています。
- 知的財産：特許出願12件（合計317クレーム）。

## QuantumOS — 量子暗号解析（結果のみ公開）
古典暗号構造に対する真の量子アルゴリズム攻撃を、**実機のIBM量子ハードウェア**上で検証（シミュレーションではない）。マイルストーン：実機で構造化暗号の周期をN=10で復元——既知の公開記録（N=4、私たちの知る限り）を超えました。誠実な範囲：量子超越性では**なく**、実際のAES/RSAや完全な16ラウンドDESの解読でも**なく**；世界初という地位はまだ査読を経ていません。方法論は意図的に非公開、結果は公開します。
- ブログ：https://huggingface.co/blog/FINAL-Bench/quantum

## 創薬・材料探索
- **Polarisリーダーボード**：ADMET、効力、キナーゼ選択性のタスクで14回の第1位。
- ADMET／毒性モデル（PXR、Tox21）と、実機量子クロスバリデーションを備えた材料生成パイプライン。

## Physical AI — ロボット向けオンデバイスAI
ソウル・ロボット＆AIミュージアム（Seoul RAIM）で、Boston DynamicsのSpotロボットが韓国語の音声を理解し、それに従って動作します——VIDRAFTが取り付けた第三者のオンデバイスAIによって実現され、ロボット本体には一切改造を加えておらず、Boston Dynamicsとは無関係です。

## 評価・第三者による裏付け
- 韓国政府の先端GPU（「Blackwell GPU」）支援プログラムに選定、2026-04。
- STEPプログラムにより日本・札幌へ招待、2026-06（札幌市役所および北海道庁）。
- ソウルAIハブ入居企業；Hugging Face STAR AI Top-12（唯一選ばれた韓国企業）。
- Aether-7B-5AttnおよびDarwinの海外報道：中国（CNMO 手机中国、Tencent News）、ロシア（iXBT）、香港（TechRitual）、英語圏の開発者メディア（ReasonCore）ほか。
- インフラ：24基のGPU（B200×16 + H200×8）。

## 製品・デモ
- ホームページ／統合ダッシュボード：https://vidraft.net
- POCKETオンデバイス・ライブCPUデモ：https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/POCKET-35B-CPU
- リアルタイム対話AIアバター：https://avatar.vidraft.net
- QuantumOSデモ：https://vidraft-quantumos.hf.space

## リンク
- ウェブサイト：https://vidraft.net
- Hugging Face（VIDraft）：https://huggingface.co/VIDraft
- Hugging Face（FINAL-Bench）：https://huggingface.co/FINAL-Bench
- AETHERオープンソースモデル：https://huggingface.co/FINAL-Bench/Aether-7B-5Attn
- POCKETコレクション：https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/pocket-models-6a618ee5d23eafb7e185a5c6

## お問い合わせ
VIDRAFT · GINIGEN AI · 韓国・ソウル · https://vidraft.net