Jamba

Product

基盤モデル(LLM)

最終更新: 2026-07-10

6 References

https://www.refbase.ai/entity/jamba

Knowledge Dossier

公開済みEvidenceをIdentity / Capability / Credibility / Use Case / Constraints・Current Statusの軸で機械的に集約したものです(新規の主張・推測は含みません)。

Identity

  • 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。検証待ち AI21 — Jamba

Capability

  • 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。検証待ち AI21 — Jamba
  • 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。検証待ち AI21 — Jamba
  • Amazon Web Services (AWS公式ニュースブログ)公式のブログ記事(https://aws.amazon.com/blogs/aws/jamba-1-5-family-of-models-by-ai21-labs-is-now-available-in-amazon-bedrock)は、Jambaの導入形態に関する第三者報道である。既存ReferenceはJambaのハイブリッドTransformer+Mambaアーキテクチャ、長文書処理の一般的な利用場面、および(既存のP-02-002を通じて)AI21自身のブログによる25.6万トークンのコンテキストウィンドウというベンチマーク上の主張を確立している。本候補の主要な新規内容——マネージドクラウドでの提供、function calling、構造化JSON出力、多言語対応——は実質的に異なる内容であり、25.6万トークンという数値は補足的な文脈として再登場するのみで、主要な新規主張ではない。具体的には「The Jamba 1.5 family of models includes Jamba 1.5 Mini and Jamba 1.5 Large ... a 256K token context window ... structured JSON output, function calling, and are capable of digesting document objects ... up to 2.5X faster inference on long contexts.」といった記載がある。ただし、提供形態の詳細(対応地域・対応バージョン等)はこのSourceからは確認できません。 このAWSブログはJamba 1.5のAmazon Bedrockでのローンチについて具体的に記録したものである。Jambaは別途、他プラットフォーム(Microsoft Azure、Google Cloud Vertex AI、NVIDIA NIM)でも提供されていると報じられているが、本Sourceが裏付けるのはAmazon Bedrockでの提供とそれに付随する機能セットのみである。2026年08月25日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Jamba導入形態に関する公開情報

Credibility

公開Evidence未整備

Use Case

  • Amazon Web Services (AWS公式ニュースブログ)公式のブログ記事(https://aws.amazon.com/blogs/aws/jamba-1-5-family-of-models-by-ai21-labs-is-now-available-in-amazon-bedrock)は、Jambaの導入形態に関する第三者報道である。既存ReferenceはJambaのハイブリッドTransformer+Mambaアーキテクチャ、長文書処理の一般的な利用場面、および(既存のP-02-002を通じて)AI21自身のブログによる25.6万トークンのコンテキストウィンドウというベンチマーク上の主張を確立している。本候補の主要な新規内容——マネージドクラウドでの提供、function calling、構造化JSON出力、多言語対応——は実質的に異なる内容であり、25.6万トークンという数値は補足的な文脈として再登場するのみで、主要な新規主張ではない。具体的には「The Jamba 1.5 family of models includes Jamba 1.5 Mini and Jamba 1.5 Large ... a 256K token context window ... structured JSON output, function calling, and are capable of digesting document objects ... up to 2.5X faster inference on long contexts.」といった記載がある。ただし、提供形態の詳細(対応地域・対応バージョン等)はこのSourceからは確認できません。 このAWSブログはJamba 1.5のAmazon Bedrockでのローンチについて具体的に記録したものである。Jambaは別途、他プラットフォーム(Microsoft Azure、Google Cloud Vertex AI、NVIDIA NIM)でも提供されていると報じられているが、本Sourceが裏付けるのはAmazon Bedrockでの提供とそれに付随する機能セットのみである。2026年08月25日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Jamba導入形態に関する公開情報

Constraints / Current Status

  • 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。検証待ち AI21 — Jamba
  • 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 ... 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.」といった記載がある。ただし、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。2026年08月24日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち Jamba差別化要因に関する公開情報
  • AI21 Labs公式のHugging Faceモデルカードによると、大規模言語モデル「Jamba 1.5 Large」は指示追従能力を測るベンチマーク「Arena Hard」で65.4のスコアを記録している。検証待ち ai21labs/AI21-Jamba-Large-1.5 - Hugging Face

Key References

Knowledge Graph

References — 問い別の知識

データアクセス

各APIエンドポイントはJSON形式でデータを返します。生成AIのツール呼び出し・RAG連携での利用を想定しています。