Axcxept株式会社 – わずか8Bサイズ（24GBで動作）でGemini 2.5 Flash／GPT-4o級のマルチタスク性能を実現。低コストな国内APIサービス「EZO-8B」の無償β公開

ベースモデルの高性能を維持したまま、日本語を中心に英語を含む多様なタスク性能で優れた結果を達成（MT-Bench 9.08／JMT 8.87）。Chatアプリ及びOpenAI互換APIを無償βリリース

Axcxept株式会社は、8BパラメータLLM「EZO-8B」のクローズドβ提供を開始しました。
モデルサイズは24GB RAM 相当ながら、マルチターンの様々なタスク性能において、Gemini 2.5 Flash／GPT-4oに匹敵し、Qwen 3-8Bベースから性能を大幅に向上させ、MT-Bench 9.08／JMT-Bench 8.87を記録。
Deep-Thinkによる長考プロンプトを複数同時に処理でき、OpenAI互換APIで利用が可能です。β期間は無償で提供します。

製品概要

項目	内容
製品名	EZO-8B β　API／Chat
ベース	Qwen 3-8B（Apache-2.0）＋独自 RL-DPO Reasoning 強化
主な特長	・Gemini 2.5 Flash級のマルチタスクの会話性能 ・Deep-Think推論（長考・熟考による高精度な推論）を並列処理 ・ベースモデルからの性能向上 ・OpenAI /v1/chat/completions と互換性のあるAPIを提供

主要ベンチマーク

モデル	MT-Bench	JMT-Bench	AIME-2024,2025-1,2025-2
EZO-8B β (8 B)	9.08	8.87	80平均
Gemini 2.5 Flash	9.26	9.12	-
GPT-4o	8.96	8.61	-
Qwen 3-8B (base)	8.91	8.65	80平均

※2025-05-13, Judge: GPT-4o/Gemini 2.5 Flashによる複数回の温度：0.2、0.6出力の頻出回答の評価に基づきます。

同一A40 × 1環境で社内測定。外部公式評価で変動する可能性があります。

クローズドβ参加方法

1. 申込サイト：https://chat-ui-seven-sigma.vercel.app/

2. ご利用の流れ

   1. 上記サイトの「βに申し込む」をクリック

   2. Google フォームを開くをクリック

   3. 必要事項をフォームに入力し送信

   4. 24 h以内に 招待コード＋Basic認証情報 を送付いたします

3. チャットUI：https://chat-ui-seven-sigma.vercel.app/access

4. 利用規約：https://chat-ui-seven-sigma.vercel.app/beta-tos（無償／SLAなし）

5. 動作サンプル(YouTube)：https://youtu.be/hEivKFZDXzw

※API呼び出し方法について
Chatシステムは、一般的なチャットシステムのUIを踏襲した形での体験が可能です。
APIでのご利用については、OpenAIライブラリ互換の呼び出しが可能です。

β参加枠

• 初期招待枠：30 名様（先着順） 

• GPU 使用率が 40 % 未満 を確認次第、順次倍々で枠を拡大いたします

• 招待は Google フォーム登録後、審査を経て 招待コード＋Basic 認証情報 をメール送付いたします

• 参加枠が満員の場合は次回ロットまでお待ちいただく場合があります

当社実績

1. 研究開発実績（製造・運輸ほか複数業界）

   • 8 – 72 B パラメータ級モデルを、社内ドキュメント由来データで数か月以内に構築・運用を実現

   • 独自トレーニング手法により、汎用モデル比で ドメイン特化精度を向上

   • モデル開発後も API 化・社内システム連携までワンストップで支援

   • 開発したモデルや、その他の知見で、AIソリューション構築全体をサポート

2. コンサルティング

   • 社内 AI 導入／利活用の立ち上げからリーディング、提案まで包括的にサポート

3. AIソリューション開発

   • Azure ベースのハイセキュリティ環境で、社内特化 AI ソリューションを短期間で実装

※ 個別企業名・詳細数値は NDA により非開示。概要はお問い合わせください。

エンタープライズ利用のご相談

商用 API や社内専用 LLM 構築のご要望、顧問コンサルティングは下記窓口までお問い合わせください。 

ご要件を伺い、柔軟に最適なプランやご契約を、ご提案をいたします。

▶ [e-mail]

国外クローズドモデルとの比較表

Japanese MTBenchは、日本語性能を測定するベンチマークです。MTBenchは、英語性能を測定するベンチマークです。これらのマルチタスク性能は、ベースモデルから向上し、クローズドモデルの性能に近づく汎用性能となっています。また、数学的な性能を測定するベンチマークにおいても、基礎性能からの向上を果たしています。

連絡先

報道機関・取材	[e-mail]
β参加・API/受託相談	[e-mail]

CEOコメント 

わずか 2 日間のファインチューニングで SOTA 近傍に到達した当社手法を、お客様固有のデータセットにも展開し、日本発の 高品質・高コスト効率 LLM エコシステム を築いていきます。
これまで培ってきた LLM 開発と AI ソリューション構築の経験を活かし、日本企業の AI 利活用を次のステージへ引き上げることに貢献してまいります。

Axcxept株式会社. 代表取締役 CEO

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会社概要

Axcxept株式会社.（アクセプト）
AI領域で様々な軽量LLM・AIソリューションを展開。
所在地：北海道札幌市

設立：2023年