国産LLM「Sarashina」に初の思考モデル実装：API提供でエージェント・検索性能が向上

出力前に仮説検証を実行する「思考モデル」の全貌

　SB Intuitionsが新たに開発したSarashina3.2 mini thinkingは、従来のように入力に対して即座に応答を返す「指示モデル」とは異なり、回答を生成する前に問題の分析や複数仮説の列挙、精査といった推論プロセスをモデル内部で実行するアーキテクチャを採用している。

　これにより、従来のモデルでは対応が難しかった複雑な数学推論や多段階のAPI操作、自律的なWeb検索といった高度なタスクの処理能力が向上した。同モデルは、2026年10月13日に公開された一般および企業・開発者向けの無償ベータ環境「Sarashinaサービス」のラインナップに追加され、API経由で即座に利用可能となった。

　APIの利用においては、推論コストと応答速度のバランスを最適化するため、reasoning_effortというパラメータで思考の深さをlow、medium、highの3段階から指定できる仕組みを持つ。即答性が求められる場面ではlow、高度な数理計算や複雑な仕様に基づくコード生成にはhighといったように、用途に応じた柔軟な制御が可能である。

　また、内部メカニズムにおいて「思考プロセス」と「最終的な出力」が明確に分離されている点も大きな特徴として挙げられる。思考段階で複雑な計算や情報整理を完結させた上で、JSONやMarkdown形式の表といったユーザーが指定した厳格なフォーマットに従って結果のみを出力することができる。

　従来モデルで課題とされていた、推論過程の混入による出力フォーマットの破損リスクを大きく軽減させている。同社が実施した包括的な性能評価では、エージェント機能において目覚ましいスコアを記録したものの、前世代モデルと比較して特定の分野における精度低下も確認された。