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AWSはAmazon SageMaker JumpStartでFLUX.2-klein-base-4BとQwen3-Embedding-0.6Bの2つの新しいファンデーションモデルの提供を開始しました。FLUX.2-klein-base-4Bはわずか13GB VRAMで動作し、リアルタイム画像生成と複数参照編集が可能です。Qwen3-Embedding-0.6Bは100以上の言語に対応し、テキスト埋め込みの検索、分類、クラスタリング機能を提供します。
Qwen3-Coder-Next・Qwen3-30B-A3B・Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507・Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct・Qwen3.5-4B の5モデルが SageMaker JumpStart で利用可能になった。エージェンティックコーディング・数学・科学・マルチモーダル（201言語対応の Qwen3.5-4B）など、用途に応じて選択できる。
SageMaker JumpStartで、基盤モデルを用途別の最適化設定でデプロイできる機能が追加された。コスト最適・スループット最適・レイテンシ最適・バランスの4つのターゲットから選択でき、デプロイ前にP50レイテンシ・TTFT・スループットを確認できる。30以上のモデル（Llama 3.1/3.2、Phi-3、Mistral、Qwen、Gemma、Falcon3など）に対応する。
NVIDIA Nemotron-3-Super-120B、Qwen3.5-9B、Qwen3.5-27B の3モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になった。Nemotron-3-Super-120B はMamba-2とMoEを組み合わせたハイブリッドLatentMoEアーキテクチャで、エージェンティック推論に最適化。Qwen3.5 は多言語コーディング・指示追従から、拡張されたコンテキスト理解・複雑な推論まで幅広く対応する。