
2026/09/08 1:17
Stockfish 19
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要約▶
Japanese Translation:
Stockfish 19 は、チェスエンジンの進化において画期的な飛躍を示しており、大幅なパフォーマンス向上を、利便性の向上とより広範なハードウェア互換性と相结合させました。このアップデートは現在
stockfishchess.org/download でダウンロード可能であり、Stockfish 18 に対して最大 44 Elo の向上をもたらし、負けた対局ペアよりも勝った対局ペアが三倍以上多いという結果を上げています。このパフォーマンスの向上は、Stockfish 16.1 で使用されていたセカンダリネットワークを廃止し、冗長な脅威関連特徴を除去しながらバイナリのサイズを削減し、計算リソースを重要な歩兵構造に集中させることで実現された精査された NNUE arquitectura(SFNNv16)によるものです。トレーニングの強化には、Quantization-Aware Training(QAT)、パラメータの微調整、強力な Leela net を用いた数百数十億以上の局面での再スケーリングが含まれています。
単なる速度だけでなく、Stockfish 19 はユニバーサルバイナリによって CPU の機能を自動的に検出するため、手動で AVX2/AVX-512 を選択する必要がなくなり、インストールを簡素化しています。サポート対象プラットフォームも大幅に拡張され、RISC-V(RVV)、LoongArch(LSX/LASX)、WebAssembly が新たに加わるほか、Linux 向けに 1GB の巨大ページを使用し、共有メモリの実装が改められた macOS および BSD への対応も強化されました。開発の厳格さが大幅に高められ、エンジンでは盤面配置、FEN 文字列、UCI コマンドに対して厳格な検証を実装しており、無効な入力を受信した時点で即座に終了することで、競技対局中のクラッシュを抑制しています。このリリースは、その歴史と広範なグローバルコミュニティの支援(GitHub スター数は 16,400 に達し、感謝の意を表します)に基づいており、堅牢性と効率性の新たな基準を設定しました。プロジェクトは引き続き協力者を募っており、CPU 時間の提供を
stockfishchess.org/get-involved から、Discord サーバーへの参加、または C++、Python、HTML/CSS/JavaScript、SCSS で Stockfish、Fishtest、nnue-pytorch、およびウェブサイトへのコード貢献など、あらゆる形で参加する機会を提供しています。本文
Stockfish 19 リリースのお知らせ
本日、Stockfish 19 の公式リリースを発表します。以下のポイントを確認してください。
- ダウンロード先: stockfishchess.org/download
- 従来の方法と同じく、自由にダウンロード可能です。
- 活用法: ご好意のある GUI を「Drop-in replacement(置き換え)」としてご活用いただき、より強力な対局性能と高精度な分析をお楽しみください。
- 開発への貢献: CPU 時間を数時間〜数日割いていただけるかは任意ですが、継続的な開発にご支援いただく皆様は誠に宝贵です。詳細は stockfishchess.org/get-involved をご参照ください。
- コミュニティ交流: 開発者・ユーザーとの交流のために、Discord サーバーへの加入を強くお勧めします。
将棋の実力における質の向上
- ELO の大幅向上
- Stockfish 18 に比べて最大 +44 ELO の性能向上を実現しました。
- 対局ペアにおいて、勝利数が敗数よりも3 倍以上多い実績を有しています。
- 最強クラスの地位維持
- エンジン選手権において首位を一貫して維持し、分野全体を圧倒的に支配し続けています。
主な更新点と技術的改良
🔄 ユニバーサルバイナリの導入
- リリース形式をユニバーサルバイナリへ移行し、ダウンロードプロセスを大幅に簡素化しました。
- 自動 CPU 機能検出: AVX2 や AVX-512 など、最適なコードを実行するための CPU 機能を自動的に検出し、手動での設定が不要になりました。
🧠 NNUE アーキテクチャおよびトレーニングの強化
- SFNNv16 の採用: 新しいネットワークアーキテクチャを導入し、冗長な脅威関連特徴量を排除したことでバイナリ容量を削減しました。
- 新たな歩ペア関連の特徴量を追加し、実力を向上させています。
- 第 2 ネットワークの廃止: Stockfish 16.1 で導入された第 2 のニューラルネットワークは廃止されました。
- これにより、従来小さなネットが性能不足を示していた局面での実力がさらに向上しました。
- トレーニングプロセスの改善:
- クアンタ化認識トレーニング(Quantization-Aware Training: QAT)などの新技術とパラメータ微調整を導入しました。
- 数百数十億ものトレーニング局面に適用し、すべての局面を強力な Leela ネットワークを用いて一貫して再評価しています。
🌍 プラットフォームサポートの拡大
- CPU アーキテクチャ対応: RISC-V(RVV)および LoongArch(LSX/LASX)向けのネイティブ対応を追加しました。
- Linux 最適化: Linux 用巨大ページ(1GB)のサポートを追加し、共有メモリの処理も全面刷新しました。
- WebAssembly ターゲットへの対応: ブラウザなどでの利用環境を拡張しました。
🛡️ 厳格な局面検証の実装
- ボード上の局面構成、FEN 文字列、UCI コマンドに対する厳格な検証を実装しました。
- エラー発生時に「CRITICAL ERROR」を表示し、失敗したコマンドと理由を明記して直ちにプロセスを終了します。
- 注意点: 適切な GUI をご使用いただければ、こうしたエラーに遭遇することはありません。
感謝の言葉
Stockfish プロジェクトは、以下のコミュニティ皆様による貢献の上に築き上げられています。心より感謝申し上げます。
- 専門知識・時間・リソースの提供
- 無料かつオープンソースで、堅牢かつ強力な将棋エンジンの構築にご協力いただいた愛好家の方々に深く感謝しています。
- GitHub スターの支援
- GitHub プロジェクトへの 16,400 件のスター(★) をいただき誠にありがとうございます。皆様からのサポートと励ましに光栄を感じております。
💻 コントリビュート方法
プログラマの方は、以下いずれかの分野でプロジェクトにご貢献いただけますようお願い申し上げます。
- Stockfish: C++
- Fishtest: HTML/CSS/JavaScript/Python
- トレーニング用 nnue-pytorch: C++/Python
- ウェブサイト: HTML/CSS/SCSS/JavaScript
Stockfish チーム