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title: "SenseNova（日日新）とは？現行モデル系譜とAPIの使い方、同名「Vimi」の正体【2026年最新】"
url: "https://www.issoh.co.jp/column/details/2994/"
published: 2024-07-09
updated: 2026-09-27
categories: ["AI"]
publisher: "株式会社一創"
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# SenseNova（日日新）とは？現行モデル系譜とAPIの使い方、同名「Vimi」の正体【2026年最新】

SenseNova（センスノヴァ／中国語名「日日新」）は、中国の商湯科技（SenseTime）が開発する基盤モデル群の総称です。日本語で検索すると2024年のSenseNova 5.5を解説した記事が上位に並びますが、提供物はそこから2系統に枝分かれし、モデル識別子もエンドポイントも変わりました。もうひとつ厄介なのが「Vimi」という名前です。商湯科技のモデルと、無関係な事業者が配信する動画アプリが同じ表記で流通しています。公式リポジトリとレジストリから2026年8月17日に直接取得した情報だけで、この2点を整理しました。

## まとめ：2026年8月時点のSenseNovaと「Vimi」の結論

- クローズドの最上位は2026年7月18日発表のSenseNova U1 Pro（招待制テスト、8月に一般公開予定）。APIで呼べる軽量モデルは `sensenova-6.8-flash-lite`（早期プレビュー）と `sensenova-6.7-flash-lite` です。記事でよく解説される5.5は2024年7月版で、現行の識別子には残っていません。
- オープンウェイト側は別系統のSenseNova-U1シリーズとSenseNova-Visionで、どちらもApache 2.0。HuggingFaceとModelScopeから重みを入手できます（U1 Proは対象外）。
- エンドポイントは `https://token.sensenova.cn/v1/chat/completions`。OpenAI Chat Completions互換で、既存コードはbase\_urlの差し替えでほぼ動きます。ただしコンソール登録には本人確認が必要で、ドメインは中国本土（.cn）に閉じています。
- 「Vimi」は商湯科技が2024年に発表した人物動画生成モデルと、FUTURE GENERATOR PTE. LTD. が配信する写真→動画アプリ（vimi.art）の同名別物です。評価を調べる前にどちらの話かを確定してください。

混乱の元は、6.x系とU系という2本の製品ラインが別々に採番されている点。まずはそこから解きます。

## SenseNovaの提供元とモデル系譜（5.5から6.8まで）

### APIで提供されるクローズド版：6.7 Flash-Liteと6.8 Flash Lite Preview

商湯科技はモデルごとに公式GitHubリポジトリを立てて仕様とAPIドキュメントを公開しています。2026年8月17日時点でOpenSenseNova組織に存在する最新のクローズド版リポジトリは `SenseNova6.8`（2026年8月9日作成）で、その前が `SenseNova6.7`（同年4月23日作成）です。

6.8のREADMEが掲げるのは「Delegated Intelligence（委任される知能）」という位置づけで、質問に答えるモデルから、任せた仕事を最後まで仕上げるモデルへの移行を打ち出しています。READMEが挙げる柱は3本。数百ステップ・複数フェーズにまたがって目標と制約を保持し、失敗を検知してロールバック・再計画する長期実行。リードエージェントが10体を超える専門エージェントを動的に編成する並列協調。テキストから図表・文書・動画・アプリのUIまでを1本のタスク軌跡上で扱うネイティブマルチモーダル融合です。ただしREADME自身がこれを早期プレビューと明記し、正式版の「6.8 Flash Lite」と上位の「6.8 Flash」は Coming soon、ベンチマーク結果と事例の公開は「Planned for August」としています。本記事の作成時点（2026年8月17日）で、性能主張の検証材料はまだ揃っていません。月内の公開が予告されているため、判断前に最新のREADMEを確認してください。

### U系の分岐：オープンウェイトのU1・VisionとAPI専用のU1 Pro

混同されがちですが、6.x系とU系は別の製品ラインです。商湯科技は2026年4月28日に「SenseNova U1」シリーズを発表し、同時にオープンソース化しました。公式発表によれば、U1は主流の「モジュールの継ぎ接ぎ式設計」をやめ、視覚エンコーダやVAEを分離せずに、マルチモーダルの理解・推論・生成を単一の表現空間へ統合するNEO-unifyアーキテクチャを採用しています。

配布状況はHuggingFaceのAPIで確認できます。基幹の `sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT` はリポジトリ作成が2026年4月22日（公式発表は前述の4月28日）、直近30日のダウンロードが28,740件、likeが290件。MoEバックボーン版の `SenseNova-U1-A3B-MoT` が5月8日、ネイティブ4K画像生成を狙った `SenseNova-U1.5-8B-MoT-Preview` が7月28日に続きます。視覚タスクを統一マルチモーダル生成として扱う `SenseNova-Vision-7B-MoT` は6月29日公開で、学習コーパス `SenseNova-Vision-Corpus-50M` がデータセットごと出ている点が目を引きます。技術報告はU1がarXiv 2605.12500、VisionがarXiv 2607.06560です。

ただしU系がすべてオープンウェイトではありません。商湯科技は2026年7月18日のWAIC 2026で、U系のフラッグシップ「SenseNova U1 Pro」を発表しています。最大8Kのネイティブ解像度出力に対応し、単発の画像生成ではなく長い文脈をまたいだ「システム級の納品」まで仕上げるエージェント基盤という位置づけです。4月にオープンソース化されたU1とは扱いが違い、こちらはAPI提供のクローズド版。発表時点では招待制テストで、一般公開は2026年8月、料金とAPIの詳細はその公開時に案内するとされています。HuggingFaceの `sensenova` 組織にU1 Proの重みは置かれていません。

### 2024年の5.5を今の基準で読むときの注意点

SenseNova 5.5はWAIC 2024で発表された版で、2024年4月の5.0に対する総合性能30%向上と、中国初を掲げるリアルタイムマルチモーダル「SenseNova 5o」の同時発表が当時の訴求でした。数字自体は正しいものの、比較対象はGPT-4o世代。2026年の選定判断にそのまま持ち込める材料ではありません。

| 系統    | 名称                            | 公開・作成時期      | 入手方法                     | ライセンス      |
| ----- | ----------------------------- | ------------ | ------------------------ | ---------- |
| クローズド | SenseNova 5.5 / 5o            | 2024年7月      | 当時のAPI                   | 非公開        |
| クローズド | sensenova-6.7-flash-lite      | 2026年4月      | Token Plan               | 非公開        |
| クローズド | sensenova-6.8-flash-lite      | 2026年8月      | Token Plan（プレビュー）        | 非公開        |
| クローズド | SenseNova U1 Pro              | 2026年7月18日発表 | API（招待制→8月一般公開予定）        | 非公開        |
| オープン  | SenseNova-U1-8B-MoT           | 2026年4月22日   | HuggingFace / ModelScope | Apache 2.0 |
| オープン  | SenseNova-Vision-7B-MoT       | 2026年6月29日   | HuggingFace / ModelScope | Apache 2.0 |
| オープン  | SenseNova-U1.5-8B-MoT-Preview | 2026年7月28日   | HuggingFace              | Apache 2.0 |

採番はクローズドとオープンで別々に進むため、「U1は6.8より古い」という読み方は成り立ちません。自前GPUで画像生成や視覚理解を回すならオープンウェイトのU1・Vision、API経由でエージェントを走らせるなら6.x系かU1 Pro、という分け方が実態に合います。

## SenseNova APIの呼び出し手順とモデル識別子

### APIキー取得とエンドポイント：本人確認が要る中国本土コンソール

APIキーは `https://platform.sensenova.cn/console` で取得します。公式ドキュメントは登録に加えて本人確認（identity verification）の完了を求めており、コンソールのサイドバーから「管理センター → APIキー管理 → APIキー作成」と進む手順です。作成したキーの全体が表示されるのは一度きりなので、その場で控えてください。漏洩時は同じ画面で削除または無効化してから作り直します。

ドメインが .cn に閉じている点も、日本から使うなら最初に確認すべき事項です。名前解決自体は通りますが、回線や環境によってHTTPS接続が確立しないことがあります。PoC前に `curl -m 10 https://token.sensenova.cn/` 程度の疎通確認を挟んでおくと、原因切り分けが早くなります。

### curlとPythonでの最小呼び出し

次に示すのは、公式API.mdの最小構成を日本語プロンプトと環境変数参照に置き換えたものです。認証はBearerトークン、モデル識別子は6.8系なら `sensenova-6.8-flash-lite`、6.7系なら `sensenova-6.7-flash-lite`（識別子は各バージョンのリポジトリのAPI.mdに記載）を指定します。

```
curl 'https://token.sensenova.cn/v1/chat/completions' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Authorization: Bearer ${SENSENOVA_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "sensenova-6.8-flash-lite",
    "max_tokens": 2000,
    "messages": [{"role": "user", "content": "自己紹介を簡潔にお願いします"}]
  }'
```

レスポンスは `choices[0].message` に `content` と `reasoning` の2つが入ります。`reasoning` は推論モデルの思考過程です。実務でひっかかりやすいのは `max_tokens` の意味。公式ドキュメントは、これを推論分を含む出力上限だと明記しています。`total_tokens` は `prompt_tokens` と `completion_tokens` の合計と定義されているので、思考が長引けばその分が出力側の枠を食う計算です。思考の長いタスクで `finish_reason` が `length` になったら、回答が長すぎるのではなく思考で使い切っている可能性を先に疑ってください。コンテキストウィンドウ自体を直接制限するリクエストパラメータは用意されていません。もうひとつ、6.8のドキュメントは「モデルAPIを直接叩くだけではブラウザやアプリケーションの操作はできない」と明言しています。前節で触れた委任型の動作を再現するには、エージェントランタイム（公式推奨はOpenClawまたはhermes-agent）と公式スキル群 `OpenSenseNova/SenseNova-Skills` の導入が前提です。

### OpenAI SDK互換での差し替えと、reasoningが消える落とし穴

エンドポイントはOpenAIのChat Completionsプロトコル互換なので、`openai-python` をそのまま使えます。既存の実装で差し替えるのは `base_url` の1行、値は `https://token.sensenova.cn/v1` だけです。

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["SENSENOVA_API_KEY"],
    base_url="https://token.sensenova.cn/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="sensenova-6.8-flash-lite",
    max_tokens=2000,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```

ただし公式ドキュメントには注記があります。SDK経由だと `reasoning` フィールドが標準オブジェクトに現れない場合があり、取得するには生のHTTPエンドポイントを直接叩く必要がある、というものです。思考過程をログに残す設計なら、SDK移行時にここが黙って欠落します。サンプリングの推奨値は、思考モードの汎用タスクで temperature 1.0、top\_p 0.95、top\_k 20、min\_p 0.0、presence\_penalty 1.5、repetition\_penalty 1.0。精密なコーディング用途では temperature 0.6 が示されています。API.md自身のSDKサンプルは `temperature=0.7` ですが、これはInstruct（非思考）モードの汎用値なので、思考モードで使うなら上の1.0へ寄せてください。上のコードもその推奨に合わせてあります。

## オープンソース版SenseNovaをローカルで動かす際の入手先と制約

### 配布先とライセンス：Apache 2.0で商用利用の障壁は低い

U1およびVisionのリポジトリが掲げるライセンスバッジは、いずれもApache 2.0です。ただしHuggingFace側のモデルカードにはライセンスのメタデータが設定されていないため、再配布するならGitHub側のLICENSE原文を確認してください。重みはHuggingFaceの `sensenova` 組織とModelScopeの双方に置かれ、U1側にはComfyUI用ワークフローとフルパラメータのファインチューニング用学習コードも同梱。オンラインデモも公開済みで、重みを落とす前に出力の傾向を確認できます。中国発のオープンソース視覚言語モデルという括りでは、[Alibaba製オープンソース視覚言語モデルQwen3-VLの解説](/tech/details/10073/)と並べると得意領域の違いがはっきりします。

### 低VRAM実行：Q4 GGUFと4段階のオフロードモード

U1のREADMEによれば、単一GPUかつ低VRAM環境向けに、GGUF量子化チェックポイントとレイヤーオフロードのVRAMモードが2026年5月8日に加わりました。`--vram_mode` は4段階です。既定の `full` がオフロードなしで最速、`fast` が「24GBクラスのGPUでほぼ全速」、`low` が同期スワップで最小フットプリント、`balanced` が非同期プリフェッチで速度を取り戻す構成という位置づけになっています。

ここで誤解しやすいのが必要VRAMです。話題になりやすいコミュニティ提供のQ8 GGUF（U1.5-8B-MoT-Preview版）は19.9GBありますが、これは最大サイズの量子化。配布はQ4・Q6・Q8が揃っており、READMEは `--gguf_checkpoint` にQ4 GGUFを渡して `--vram_mode balanced` と組み合わせる構成を、10〜12GBクラスのコンシューマGPU向けの推奨として明記しています。24GBを下限だと思って検討を打ち切る必要はありません。手持ちが12GBのdGPUなら、まずQ4とbalancedの組み合わせから試してください。

## 「Vimi」の正体：商湯科技のモデルと同名アプリの識別方法

### 商湯科技のVimi：2024年WAIC発表の可制御人物動画生成モデル

商湯科技のVimiは、2024年7月のWAIC 2024で発表された、人物動画生成に特化したモデルです。任意のスタイルの写真1枚から目標の動作に一致する人物動画を生成し、動画・アニメーション・音声・テキストといった複数の駆動方法に対応する、表情と身体動作を細かく制御できる点を売りにしていました。画質を落とさずに長尺（公式表現は「分钟级」＝分単位、実質1分程度）を出力できることも当時の訴求点です。一般向けの入口としてVimi Cameraが申請制ベータで案内されていました。

問題は、その後の公式な足跡が薄いことです。2026年8月17日にGitHubのOpenSenseNova組織とHuggingFaceの `sensenova` 組織をAPIで一覧したところ、どちらにもVimiの名を冠したリポジトリ・モデルは存在しませんでした。商湯科技のオープンソース公開はU1・Vision・SI・MARSといった系列に集中しており、Vimiはその流れに合流していません。さらに当時の案内先だった `vimi.sensetime.com` は、同日時点で名前解決自体ができない状態（NXDOMAIN）です。「Vimiを今すぐ試したい」という前提で調べ始めると、公開された入口が見つからないところで止まります。

### vimi.art／art.vimi.ai：別事業者が配信する写真→動画アプリ

一方、日本語で「vimi ai 評価」と検索したときに実際に想定されているのは、多くの場合こちらです。公式サイトは `vimi.art`、Google Playでの表示名は「Vimi: AI Photo to Video」でパッケージ名は `art.vimi.ai`。写真を1タップでアニメーション動画に変換する消費者向けアプリで、テンプレートとエフェクトを選ぶ構成です。

この2つは無関係です。Google Playの開発者欄に出ているのは FUTURE GENERATOR PTE. LTD.（シンガポール法人）で、商湯科技（SenseTime Group）ではありません。vimi.art のサイトにもSenseTimeへの言及はなく、連絡先は `contact@vimi.art` のみ。入手経路にも注意が要ります。iOS版はレビュー記事などでApp Store id 6758129039「Vimi AI: Video Generator」として紹介されますが、2026年8月17日にAppleの公開lookup API（`itunes.apple.com/lookup`）へこのidを問い合わせると、日本・米国ストアとも `resultCount` が0を返します。評価だけを見てダウンロードに進むと、入手先の時点で行き詰まりかねません。業務用途なら提供元と継続性が確認できるものに絞るべきで、その判断軸は[業務利用で選ぶ動画生成AIの比較と生産投入の判断基準](/column/details/13579/)にまとめています。

### 商湯科技系で今すぐ触れる後継：SekoTalk

Vimiの系譜に近い商湯科技の公開物は、OpenSenseNova組織のSekoTalkです。音声駆動のデジタルヒューマン生成モデルで、2025年9月にリポジトリが立ち、`sekotalk.com` では最大1分の音声を使った無料の生成トライアルを公開しています。推論高速化のLightX2Vと連携し、生成に必要なNFEが4回で済む点が技術的な特徴です。

注意点も明確です。SekoTalkのREADMEは、コミュニティの反応次第で将来的に一部のオープンソース化を検討したい、という書き方をしています。つまり重みは未公開で、自社環境へ持ち込む選択肢はありません。デモの計算資源も限られ、待ち行列が発生する旨が明記されています。評価目的で触るのは有効ですが、製品に組み込む前提で計画を立てる段階ではありません。中国発の動画生成モデルは公開の仕方ひとつで受け取られ方が変わります。重みを絞って出すSekoTalkとは対照的な例が、[Seedance 2.0が公開1日で全米エンタメ業界から非難を受けた経緯](/tech/details/11013/)です。

## 日本の開発現場でSenseNovaを採用する条件・見送るべき条件

### 見送る条件：中国本土コンソールと本人確認、そしてプレビュー版依存

結論から言えば、日本国内の業務システムにSenseNovaのAPIを本番採用するのは、現時点では勧められません。理由は性能ではなく調達面です。前述の本人確認と中国本土コンソールという構造上、APIキーの発行主体・監査経路・障害時の連絡線がすべて中国側に寄ります。個人情報や顧客データを含むプロンプトを流す設計なら、この一点で社内審査を通せない組織が大半でしょう。加えて6.8はREADME自身がプレビューを宣言し、正式版の時期を Coming soon としたままです。インターフェースが変わる前提のモデルに本番実装を寄せる理由はありません。

### 採用が合理的な条件：オープンウェイトのローカル実行とエージェント基盤の比較検証

逆に、採用が合理的な場面もはっきりしています。ひとつは、オープンソースのU1・Visionを自前のGPUで動かすケースです。Apache 2.0で重みが手元に降りてくるため、通信先の問題そのものが消えます。もうひとつは、エージェント基盤の比較検証です。長期実行と多エージェント編成を売りにする設計は他社と着眼点が異なり、無料枠のあるToken Planで挙動を見る価値があります。この場合も、投入するのは公開情報だけに留めてください。日本語圏では、中国系モデルをベースに国内事業者が再構築する動きも出ており、その構造は[DeepSeek V3をベースにしたRakuten AI 3.0の全体像](/tech/details/11419/)で確認できます。

## よくある質問

### SenseNovaとは何ですか？

中国の商湯科技（SenseTime）が開発する基盤モデル群の総称です。中国語名は「日日新」。マルチモーダルの理解と生成を扱い、API経由で使うクローズド版と、HuggingFaceなどで重みが配布されるオープンウェイト版の両方が存在します。日本語圏には2024年のSenseNova 5.5に関する記事が多く残っていますが、提供物はそこから大きく更新されました。

### SenseNovaの最新バージョンはどれですか？

3系統に分けて答える必要があります。クローズドのフラッグシップは2026年7月18日発表のSenseNova U1 Pro（招待制テストを経て8月に一般公開予定）。APIで呼べる軽量モデルは `sensenova-6.8-flash-lite` で、公式リポジトリは2026年8月9日に作成されました。ただしこれは早期プレビューで、正式版の「6.8 Flash Lite」と上位の「6.8 Flash」は公式ロードマップ上 Coming soon の扱いです。安定性を優先するなら `sensenova-6.7-flash-lite`。オープンウェイト側の最新は U1.5-8B-MoT-Preview（2026年7月28日公開）です。

### Vimi AIの評価を調べるとき、何に注意すればよいですか？

まず、どちらのVimiを指しているかを確定してください。商湯科技のVimiは2024年WAICで発表された人物動画生成モデルで、公開リポジトリや配布モデルは確認できません。一方、写真を動画に変えるアプリとして紹介される「Vimi: AI Photo to Video」（vimi.art／パッケージ名 art.vimi.ai／Google Playの開発者は FUTURE GENERATOR PTE. LTD.）は、商湯科技とは無関係の別事業者の製品です。レビュー記事の多くは後者を扱っており、前者の技術評価とは切り離して読む必要があります。

### SenseNovaは日本から使えますか？

公式のAPI.mdには、2026年8月17日時点で地域制限の記載は見当たりません。実務上の障害はコンソール側で、中国本土ドメインでの本人確認が必要になります。オープンウェイト版のU1・VisionはHuggingFaceから入手でき、ローカル実行ならこの制約を受けません。

### SenseNovaにオープンソース版はありますか？

あります。SenseNova-U1シリーズとSenseNova-Visionがそれで、リポジトリのライセンスバッジはいずれもApache 2.0です。重みはHuggingFaceの `sensenova` 組織とModelScopeで配布され、ComfyUI用ワークフローやファインチューニング用の学習コードも公開されています。低VRAM環境向けにはGGUF量子化版があり、公式READMEはQ4 GGUFと `--vram_mode balanced` の組み合わせを10〜12GBクラスのコンシューマGPU向け推奨として案内しています。ただしU系のフラッグシップであるU1 Proはオープンソースではなく、API提供です。

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出典: [SenseNova（日日新）とは？現行モデル系譜とAPIの使い方、同名「Vimi」の正体【2026年最新】](<https://www.issoh.co.jp/column/details/2994/>)（株式会社一創）