Hacker Newsの投稿によると、オープンモデルの推論生成パターン（reasoning prefill）に関する実験の結果、QwenがGPT-5.5 Proの生成パターンと高い相関を示していることが報告されました。

この実験では、対象モデルが生成する回答の最初の100トークンに、教師モデル（GPT-5.5 Pro）の回答がどの程度含まれているかを測定しています。評価にはSTEM、非STEM、合成パズルを含む45問が用いられました。その結果、Qwenは以前の実験におけるOpus 4.8との類似性に比べ、GPT-5.5 Proに対して+18.18ポイントの類似度向上を示しました。

このデータは、QwenがOpusではなく、GPT-5.5 Proまたはそれに関連するGPTモデルから学習した可能性を示唆しています。また、Kimi K3については、prefillの有無にかかわらずGPT-5.5 Proとの重複率が最も高いことが確認されました。

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