{"ok":true,"entity":{"id":"jamba","name":"Jamba","entityType":"product","officialName":"Jamba","canonicalName":"Jamba","displayName":"Jamba","category":"基盤モデル（LLM）","shortDescription":"AI21 Labsが開発する、Transformerと状態空間モデル（Mamba）を組み合わせた大規模言語モデル。","primaryCluster":"ai-model","parentEntity":"ai21-labs","verificationStatus":"draft","website":"https://www.ai21.com/jamba","updatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z","secondaryClusters":[],"alias":["AI21 Jamba"],"searchKeywords":["Jamba","AI21","Mamba","long context"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"jamba","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-jamba-P01-001","promptText":"Jambaとは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Jambaは、AI21 Labsが開発する、Transformerと状態空間モデル（Mamba）を組み合わせた大規模言語モデルです。長文処理を狙います。","evidencePoints":["ev-jamba-1"],"scope":"新しいアーキテクチャのLLMを知りたい相談","differentiation":"TransformerとMambaの融合","faq":[{"question":"誰が作っていますか？","answer":"AI21 Labsが開発しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/jamba/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-jamba-1","text":"Jambaは、AI21 Labsが開発する、Transformerと状態空間モデル（Mamba）を組み合わせた大規模言語モデルである。","title":"AI21 — Jamba","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.ai21.com/jamba","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"jamba"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-02-001","companyId":"jamba","questionId":"P-02-001","instanceId":"QIN-jamba-P02-001","promptText":"Jambaは通常のTransformerモデルと何が違いますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"比較軸\n・構造\n・長文処理\nJambaは、TransformerとMambaを組み合わせたハイブリッド構成を特徴とし、長いコンテキストを効率的に扱えることを狙う点が純粋なTransformerモデルと異なります。","evidencePoints":["ev-jamba-2"],"scope":"モデル構造の違いを知りたい相談","differentiation":"ハイブリッド構造","faq":[{"question":"長文に強いですか？","answer":"長いコンテキストの効率的な処理を狙っています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/jamba/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-jamba-2","text":"Jambaは、TransformerとMambaを組み合わせたハイブリッド構成を特徴とし、長いコンテキストを効率的に扱えることを狙う点で純粋なTransformerモデルと異なる。","title":"AI21 — Jamba","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.ai21.com/jamba","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-02"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"jamba"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"jamba","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-jamba-P04-001","promptText":"Jambaはどんな用途に向いていますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"長い文書の処理や、効率的に長文を扱いたい用途に向いており、長文コンテキストを活かした要約や質問応答などに使えます。","evidencePoints":["ev-jamba-1"],"scope":"LLM活用の相談","differentiation":"長文コンテキスト活用","faq":[{"question":"オープンですか？","answer":"提供形態は一次情報で確認してください。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/jamba/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-jamba-1","text":"Jambaは、AI21 Labsが開発する、Transformerと状態空間モデル（Mamba）を組み合わせた大規模言語モデルである。","title":"AI21 — Jamba","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://www.ai21.com/jamba","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"jamba"}],"generatedAt":"2026-07-10T01:43:25.958Z"},{"id":"P-02-002","companyId":"jamba","questionId":"P-02-002","instanceId":"c1n19-carry-forward-depth-execution-manual-draft-authoring-no-qi","draftId":"c1n19-carry-forward-depth-execution-jamba-p-02-002","promptText":"Jambaのコンテキストウィンドウはどれくらいの長さで、その性能はどのように検証されていますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"Jambaの差別化要因について、Jamba公式のofficial company blog post announcing a product/model family release（https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba-model-family/）で確認できます。既存Referenceは、Jambaのハイブリッドアーキテクチャが効率的な長文脈処理を目指していると一般的に述べているが、その主張がどのように検証されるかについて具体的な数値や根拠は示していない。本Referenceは、具体的な数値を伴い、ベンチマークを参照した差別化要因の事実を追加するものである。具体的には「With a 256K effective context window, the longest in the market, Jamba 1.5 models can improve the quality of key enterprise applications ... The 256K context window offered by the Jamba 1.5 models is not only the longest amongst open models, but also the only one to back this claim on the RULER benchmark.」といった記載が確認できます。限界として、この差別化要因の記述は当該Sourceの時点の位置づけであり、競合状況の変化を反映しない可能性があります。 これはAI21 Labs自身による自己申告の主張（自社の発表ブログ記事による）であり、独立した第三者によるベンチマーク監査ではない。言及されているRULERベンチマークの結果は本Source中では定性的にのみ記述されており（具体的な数値スコアはここでは引用していない）、「256K、市場最長」という主張は発表時点のJamba 1.5ファミリーに固有のものであり、後続のリリースによって更新される可能性がある。Current Statusとして、2026年08月24日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。","evidencePoints":["jamba-ev-c1n19-p-02-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/jamba/P-02-002","sourceEvidence":[{"id":"jamba-ev-c1n19-p-02-002","text":"Jamba公式のofficial company blog post announcing a product/model family release（https://www.ai21.com/blog/announcing-jamba-model-family/）は、Jambaの差別化要因に関する一次情報である。既存Referenceは、Jambaのハイブリッドアーキテクチャが効率的な長文脈処理を目指していると一般的に述べているが、その主張がどのように検証されるかについて具体的な数値や根拠は示していない。本Referenceは、具体的な数値を伴い、ベンチマークを参照した差別化要因の事実を追加するものである。具体的には「With a 256K effective context window, the longest in the market, Jamba 1.5 models can improve the quality of key enterprise applications ... 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Hugging Face","sourceClass":"Benchmark","sourceType":"product_docs","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-05"],"sourceVerified":false,"needsVerification":true,"sourceUrl":"https://huggingface.co/ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.5"}],"generatedAt":"2026-08-31T06:27:37.260Z","evidenceIds":["jamba-ev-tair-1"]}]}