中国電信(Xing・TeleChat)のオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス・記事
中国電信(Xing・TeleChat)について
中国電信(China Telecom)は、中国の大手通信事業者です。グループの AI 部門が、言語モデル TeleChat(星辰) のシリーズを Hugging Face で公開してきました。これまでは中国電信人工智能研究院(TeleAI)が Tele-AI の組織で TeleChat を出しており(22件)、2026年9月からは後継の Xing を中国電信人工智能科技有限公司が XingChen-AGI の組織で公開しています(4件)。
最大の特徴は、国産の計算基盤だけで学習していることです。TeleChat3 のモデルカードは「完全に国産の計算資源で学習した」と明記し、Xing4.0-29B-A4B のモデルカードは、Huawei の Ascend NPU と MindSpore フレームワークだけで学習したこの規模で初めてのモデルだとしています。NVIDIA の GPU を使わずに、同クラスの主要なオープンモデルと比べられる結果を出している点が、他の公開元との大きな違いです。
何を公開しているのか
- Xing4.0-29B-A4B(2026年9月): 総 29B・活性 4B の MoE で、文脈は標準 256K トークン(512K まで拡張可能)です。コーディングエージェントに向けて作られており、モデルカードの比較では、ターミナル操作の Terminal-Bench 2.1 で Qwen3.6-35B-A3B と Gemma4-26B-A4B を上回っています(当サイトの記事)。公式の FP8 版と GGUF 版も同時に公開しています。
- TeleOCR(2026年8月): 画像から文字を読み取る視覚言語モデルで、XingChen-AGI の組織から出ています。
- TeleChat3(2025年12月): 総 105B・活性 4.7B の MoE(105B-A4.7B-Thinking)と、36B の密なモデル(36B-Thinking)です。2026年1月にはコーディング向けの TeleChat3-Coder-36B-Thinking も出ています。
- TeleChat2 / TeleChat2.5 / T1(2024〜2025年): 3B〜115B の密なモデルです。T1 は推論(思考)に強化した版です。
- 以前の TeleChat(7B・12B・52B)と、音声認識の TeleSpeech-ASR、画像のスタイル変換の TeleStyle などもあります。
ライセンス
Xing4.0-29B-A4B・TeleOCR・TeleChat2-115B は Apache-2.0 で、商用利用を含めて広く使えます。一方、TeleChat3 のモデルカードにはライセンスの識別子が書かれておらず、国家・社会の安全を損なう用途や違法な用途に使わないこと、安全審査と届け出を経ていないインターネットサービスに使わないことを求める声明が置かれています。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。
手元で動かすときのポイント
- 手元で試すなら Xing4.0-29B-A4B が第一の候補です。 公開元自身の GGUF 版があり、活性パラメータが 4B なので、メモリに載れば生成は軽快です。ただし重みは総 29B 分がすべてメモリに載る必要があります。
- TeleChat3 の 36B は密なモデルで、MoE に比べると同じ大きさでも生成が重くなります。105B-A4.7B は総パラメータが大きく、家庭用の機材では量子化してもメモリが厳しい大きさです。
- Transformers で動かす例は
trust_remote_code=Trueを指定するものが多いです。TeleChat3 のリポジトリには独自のモデル定義のコードが含まれています。
出典: XingChen-AGI の組織カード、XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B・Tele-AI/TeleChat3-36B-Thinking のモデルカード、Hugging Face 上の XingChen-AGI・Tele-AI の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-28 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトは中国電信(Xing・TeleChat)自身のモデルの記事を1本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | XingChen-AGI, Tele-AI |
| Hugging Face の公開モデル数 | 26件 |
| 公式モデルの記事 | 1本 |
| 派生モデルの記事 | 0本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 26件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
XingChen-AGI (公開モデル4件)
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-16 | XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B | テキスト生成 | 31.2B | apache-2.0 |
GGUF, FP8 |
| 2026-08-14 | XingChen-AGI/TeleOCR | VLM・マルチモーダル | 1.4B | apache-2.0 |
— |
Tele-AI (公開モデル22件)
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-06-10 | Tele-AI/TeleStyleV2 | VLM・マルチモーダル | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-01-27 | Tele-AI/TeleStyle | VLM・マルチモーダル | — | apache-2.0 |
— |
| 2025-10-21 | Tele-AI/MMPL | 画像生成・編集 | — | — | — |
| 2024-09-20 | Tele-AI/TeleChat2-115B | — | 113.3B | apache-2.0 |
— |
| 2024-06-28 | Tele-AI/TeleChat-1B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2024-03-19 | Tele-AI/TeleChat-12B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
int4, int8 |
| 2024-01-08 | Tele-AI/telechat-7B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
int4, int8 |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-28(JST)。
公式モデルのライセンス(記事に記録した値)
| ライセンス | 商用利用 | モデル |
|---|---|---|
apache-2.0 |
商用利用可 | XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B |
同じ公開元でも、モデルごとにライセンスが違うことがあります。法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| Xing4.0 | 1 | 0 | 24GB | 2026-09-28 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-28 | XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B | 新モデル | 「Xing4.0-29B-A4B」コーディングエージェントに強い29BのMoEモデル：必要VRAM 24GB〜 |
最終更新 2026-09-28(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。