https://yamamurasyouten.com/ Recent content on 山村商店 Hugo ja Wed, 21 Oct 2026 00:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261021t0000/ Wed, 21 Oct 2026 00:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261021t0000/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">OpenVLHarness: 多モーダル記憶を備えた視覚エージェントのツール使用評価</a></li><li><a href="#s2">Headroom: RAGチャンクやログをLLM入力前に圧縮するツール</a></li><li><a href="#s3">Muse Glimmer 30B: エッジデバイス向けエージェントモデル</a></li><li><a href="#s4">Graphify: コードベースをクエリ可能な知識グラフへ変換</a></li><li><a href="#s5">StablyAI Orca: 複数エージェントを運用するためのプラットフォーム</a></li><li><a href="#s6">AI Memory: エージェントコーディング用の長期記憶ソリューション</a></li><li><a href="#s7">AnomalyCo OpenCode: オープンソースAIコーディングエージェント</a></li><li><a href="#s8">出典</a></li></ol></details> <article> <p>今回の要点</p> <ul> <li><strong>OpenVLHarness</strong>：視覚エージェントの「ツール使用能力」を多モーダル記憶付きで評価する新ベンチマークが公開された。推論予算を増やしても精度が頭打ちになる課題を解決する。</li> <li><strong>Headroom</strong>：RAGチャンクやログをLLM入力前に圧縮するツール。JSONで最大95%のトークン削減を実現し、コストとコンテキスト管理を効率化する。</li> <li><strong>Muse Glimmer 30B</strong>：エッジデバイス上で動作するエージェントモデル。300億パラメータ規模でありながらオンデバイスでの実行を可能にする。</li> <li><strong>Graphify</strong>：コードベースをベクトルストアに頼らない決定論的な知識グラフに変換。開発者のコード理解を支援する。</li> <li><strong>Orca</strong>：Grok BotやClaude Codeなど、複数のエージェントを協調運用するためのプラットフォームが登場。</li> <li><strong>ai-memory</strong>：異なるエージェント間でのハンドオフを容易にする長期記憶ソリューション。</li> <li><strong>OpenCode</strong>：オープンソースのコーディングエージェント実装が公開された。</li> </ul> <h2 id="s1">OpenVLHarness: 多モーダル記憶を備えた視覚エージェントのツール使用評価</h2> <h3>前提</h3> <p>マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）は視覚推論において急速に進化していますが、内部推論だけでは得にくい「外部知識の参照」や「 grounded perception（ grounded な知覚）」が必要なタスクが存在します。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>22のベンチマークを用いた制御研究により、単にベースモデルの推論予算（計算量）を増やしても、精度の向上は限定的であるという事実が示されました。これに対し、外部知識や grounded な知覚を必要とするタスクに対応するため、多モーダル記憶を備えた視覚エージェントのツール使用能力を評価する新ベンチマーク「OpenVLHarness」が提案されました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>視覚エージェントが現実世界でツールを使用する能力を評価する指標が整備され、単なる推論能力の向上だけでなく、外部リソースとの連携能力が重要視されるようになります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://arxiv.org/abs/2610.26860">OpenVLHarness: Real World Visual Agentic Tool-Use with Multimodal Memory (arXiv:2610.26860)</a></p> <h2 id="s2">Headroom: RAGチャンクやログをLLM入力前に圧縮するツール</h2> <h3>前提</h3> <p>AIエージェントが外部ツールやRAG（検索拡張生成）から取得した情報は、そのままLLMに入力するとトークンコストが増大し、コンテキストの管理が複雑になります。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>ツール出力、ログ、ファイル、RAGチャンク、会話履歴などをLLMに入力する前に圧縮するツール「Headroom」が公開されました。コーディングエージェントでは20%、JSONデータでは60〜95%のトークン削減を実現しつつ、回答の品質は維持します。ライブラリ、プロキシ、MCPサーバーとして利用可能です。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>トークンコストの大幅な削減と、コンテキスト管理の効率化により、エージェントの実行コストを下げ、より長い会話や複雑なタスクを扱えるようになります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://github.com/headroomlabs-ai/headroom">headroomlabs-ai/headroom (GitHub)</a></p> <h2 id="s3">Muse Glimmer 30B: エッジデバイス向けエージェントモデル</h2> <h3>前提</h3> <p>プライバシー保護や低遅延、オフライン動作のため、エッジデバイス（スマートフォンやPCなど）上でAIモデルを実行する動きが進んでいます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>300億パラメータ規模の「Muse Glimmer 30B」というエージェントモデルが公開されました。このモデルはエッジデバイス上でのエージェント実行を目的として設計されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>大規模なエージェントモデルがエッジデバイス上で動作可能になることで、クラウドへの依存を減らし、プライバシーとレスポンス速度を両立したAIエージェントの利用が可能になります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://arxiv.org/abs/2610.24628">Muse Glimmer 30B: An On-Device Agentic Model (arXiv:2610.24628)</a></p> <h2 id="s4">Graphify: コードベースをクエリ可能な知識グラフへ変換</h2> <h3>前提</h3> <p>大規模なコードベースを理解するには、ファイル間の依存関係や構造を把握する必要があります。従来のベクトルストアに頼らない方法として、知識グラフの利用が注目されています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>コードベース、ドキュメント、SQLスキーマ、設定ファイル、PDFなどを、クエリ可能な知識グラフに変換するツール「Graphify」が公開されました。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLIなどのスキルとして利用可能で、ローカルな決定論的なAST（抽象構文木）パーシングを採用し、ベクトルストアに頼らないことを特徴としています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>コードベースの構造を正確に把握し、開発者が直感的にクエリを実行できるため、コード理解と検索の効率が向上します。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://github.com/Graphify-Labs/graphify">Graphify-Labs/graphify (GitHub)</a></p> <h2 id="s5">StablyAI Orca: 複数エージェントを運用するためのプラットフォーム</h2> <h3>前提</h3> <p>開発現場では、複数のAIエージェント（例：Grok Bot、Claude Code、Codexなど）を並行して使用することが増えています。それぞれのエージェントを個別に管理するのは非効率です。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>複数のエージェントを協調運用するためのプラットフォーム「Orca」が公開されました。各エージェントを独立したワークツリーで実行し、1つの場所で管理できます。モバイルコンパニオンアプリも提供され、スマートフォンからエージェントの監視や指示を送ることができます。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>複数のエージェントを統合的に管理・監視できるため、開発プロセスの効率化と、エージェント間の連携が容易になります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://github.com/stablyai/orca">stablyai/orca (GitHub)</a></p> <h2 id="s6">AI Memory: エージェントコーディング用の長期記憶ソリューション</h2> <h3>前提</h3> <p>コーディングエージェントは、セッションをまたいで情報を保持する機能がありますが、通常は1つのマシンや1つのエージェントに限定されています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>異なるエージェントベンダー間でのハンドオフを容易にする長期記憶ソリューション「ai-memory」が公開されました。例えば、Claude Codeでタスクを中断し、OpenAI Codexで同じディレクトリを再開しても、アーキテクチャや失敗したアプローチ、未解決の質問を再説明せずに継続できます。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>エージェント間の移行がスムーズになるため、開発者は最適なエージェントを柔軟に使い分けられ、作業の継続性が向上します。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://github.com/akitaonrails/ai-memory">akitaonrails/ai-memory (GitHub)</a></p> <h2 id="s7">AnomalyCo OpenCode: オープンソースAIコーディングエージェント</h2> <h3>前提</h3> <p>AIコーディングエージェントの利用者が増える中、オープンソースの実装に対する需要も高まっています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>オープンソースのコーディングエージェント「OpenCode」が公開されました。npm、brew、curlなど、複数のインストール方法が提供されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>オープンソースであるため、カスタマイズや透明性が担保され、開発者が自由に利用・改変できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p><a href="https://github.com/anomalyco/opencode">anomalyco/opencode (GitHub)</a></p> <h2 id="s8">出典</h2> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.26860">OpenVLHarness: Real World Visual Agentic Tool-Use with Multimodal Memory</a></li> <li><a href="https://github.com/headroomlabs-ai/headroom">headroomlabs-ai/headroom</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.24628">Muse Glimmer 30B: An On-Device Agentic Model</a></li> <li><a href="https://github.com/Graphify-Labs/graphify">Graphify-Labs/graphify</a></li> <li><a href="https://github.com/stablyai/orca">stablyai/orca</a></li> <li><a href="https://github.com/akitaonrails/ai-memory">akitaonrails/ai-memory</a></li> <li><a href="https://github.com/anomalyco/opencode">anomalyco/opencode</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261020t2045/ Tue, 20 Oct 2026 20:45:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261020t2045/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">v1.1.19: DeepSeek-V4.1-Flashの高速化とプロンプト形式修正</a></li><li><a href="#s3">Windows環境でのTUI起動停止不具合の修正</a></li><li><a href="#s4">GLM Prefill最適化PRの再提出とWindows TUI不具合修正</a></li><li><a href="#s5">maya-ds4のマルチGPUハングとアイドル状態の修正・要望</a></li><li><a href="#s6">v1.1.18 リリースと主な変更点</a></li><li><a href="#s7">v1.1.17 リリース: GLM-5.3-Flash 高速化と DeepSeek-V4.1-Flash のチャンク処理改善</a></li><li><a href="#s8">APIサーバーのキュー溢れとタイムアウト処理の改善</a></li><li><a href="#s9">M aya v1.1.17 リリースとPR #313によるコミュニティ速度レポートの統合</a></li><li><a href="#s10">Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) での検証と性能向上（続報）</a></li><li><a href="#s11">RTX 3090 4枚構成での1Mコンテキスト推論</a></li><li><a href="#s12">Fedora 44 での ROCm HIP コンパイラ未検出問題</a></li><li><a href="#s13">Windows ビルドでの sys/mman.h 未定義エラー</a></li><li><a href="#s14">Windows MSVCビルドでの __cpuidex 未定義エラー</a></li><li><a href="#s15">並列実行(--parallel)時のタイミング情報共有バグ</a></li><li><a href="#s16">ROCm環境での混在GPUアーキテクチャによるカーネル実行失敗</a></li><li><a href="#s17">GLM-5.3-Flash (Maya-S24) の RX 7900 XTX + Strix Halo 実測ベンチマーク</a></li><li><a href="#s18">RX 7900 XT/XTX (gfx1100) 向け融合プロンプトエキスパートカーネルの有効化</a></li><li><a href="#s19">Linux HIP環境でのDeepSeekプロンプトデフォルト設定の修正</a></li><li><a href="#s20">PR #298: EXL3向けHIPプリフィルカーネル実装とAMD対応</a></li><li><a href="#s21">MI100 (gfx908) 環境でのテスト結果と既知の問題</a></li><li><a href="#s22">GLM Speculative Decodeのバックアップとウォームアップ修正</a></li><li><a href="#s23">2x RTX 3090環境でのEXL3量子化モデルベンチマーク</a></li><li><a href="#s24">混合GPU構成でのMaya-M実測とエージェント動作報告</a></li><li><a href="#s25">DGX Spark (GB10) での推論速度レポート</a></li><li><a href="#s26">CMP 170HX 64GBアンロック版でのベンチマーク</a></li><li><a href="#s27">Tesla T10 4枚構成でのマルチGPU推論速度</a></li><li><a href="#s28">GLMモデルのCPUレーン再タイミング設定の修正</a></li><li><a href="#s29">DeepSeek V4.1-flash のプリフィル速度低下報告</a></li><li><a href="#s30">DS4モードにおけるテンソル並列崩壊時の警告表示追加</a></li><li><a href="#s31">vision-memory.jsonの.gitignore追加</a></li><li><a href="#s32">maya-ds4のマルチGPUハングとアイドル状態の修正・要望</a></li><li><a href="#s33">Project Maya v1.1.18 リリースと主な変更点</a></li><li><a href="#s34">Project Maya v1.1.17 リリース: GLM-5.3-Flash 高速化と DeepSeek-V4.1-Flash 対応</a></li><li><a href="#s35">Windows環境でのTUI起動停止不具合の修正</a></li><li><a href="#s36">出典</a></li></ol></details> <article> <p>Project Maya は mw00 が開発する、GLM-5.3-Flash (zai-org・321B MoE・MIT ライセンス) を自分の NVIDIA GPU (1 枚から最大 16 枚) で動かすローカル推論エンジン・サーバー・ダッシュボード・量子化ツール。よく使うエキスパートを GPU、次を RAM、残りを NVMe SSD に置いて動かす。Strata (Niko1221/Strata) のエンジンとサーバーを元に GLM-5.3-Flash 向けに作り直したもの。OpenAI/Anthropic 互換 API、MIT ライセンス。AMD GPU と Windows は実験的な対応。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>v1.1.19 リリース</strong>: DeepSeek-V4.1-Flashの長文プロンプト読み込みが最大約1.5倍高速化（回答品質は維持）。</li> <li><strong>プロンプト形式修正</strong>: エージェントやツール呼び出しの履歴が正しく保持されるよう、DeepSeek公式形式に準拠。</li> <li>v1.1.18では、MSVCでのビルドとWindowsのテストビルドに関する不具合が修正された。</li> <li><strong>マルチGPU環境の改善</strong>: 2GPU環境でのハングアップ不具合修正と、アイドル状態の改善要望が報告されている。</li> <li><strong>GLM Prefill最適化</strong>: 複数GPUでのチャンクサイズ個別指定やメモリ確保に関するPRが再提出されている。</li> </ul> <h2 id="s2">v1.1.19: DeepSeek-V4.1-Flashの高速化とプロンプト形式修正</h2> <p>v1.1.19では、DeepSeek-V4.1-Flashモデルにおける長文プロンプトの処理速度が大幅に向上しました。このモデルでは、レイヤー20〜39において、プロンプトの初期トークンはレイヤー20が保持する圧縮されたKVキャッシュのみを通じて参照される仕組みになっています。この特性を活かし、プロンプトの最後の約2,700トークン以外の部分については計算をスキップする最適化が実装されました。</p> <p>この変更により、1枚のGPU環境では32Kトークンのプロンプトで約30%、Strix Halo搭載環境では8K〜16Kトークンのプロンプトで43〜54%の高速化が確認されています。全体的な読み込み速度は最大約1.5倍になりながら、回答品質は従来通り維持されています。さらに、環境変数 <code>MAYA_DS4_PROMPT_SKIP=2</code> を設定することで、DeepSeek公式サーバーと同様に最後の128トークンのみを処理する形で、より大きな高速化が期待できます（回答にわずかな変化が生じる可能性があります）。この最適化は <code>0</code> に設定することで無効化できます。</p> <p>また、プロンプトのレンダリング形式がDeepSeekの公式形式に準拠するよう変更されました。これにより、複数のシステムメッセージ、メッセージローカルなツール、並列ツール呼び出しの結果やそのIDが正しく保持されるようになり、エージェントセッションでの挙動が安定します。この変更は <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/300">PR #300</a> により @Gazelle221B によって実装されました。</p> <p>エンジンの終了処理も改善され、モデルの停止や切り替え時に不要な待機が発生しなくなりました。これは <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/306">PR #306</a> により @loktar00 によって修正されています。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p>v1.1.18におけるDeepSeek-V4.1-Flashの単一GPU環境でのパフォーマンスについて、@pietroMastro92 による報告があります。Windows 11 Pro for Workstations、RTX 4000 Ada Generation (20GB)、CUDA 13.0の環境において、v1.1.18はv1.1.17と比較してデコード速度が11.6トークン/秒から9.3トークン/秒へ、プリフィル速度が221トークン/秒から175トークン/秒へ低下したとの報告があります。この報告では、v1.1.18はv1.1.17より多くのエキスパートをVRAMに保持するものの、同じ条件で速度が低下しています。</p> <p>この報告を受け、@mw00 による修正PR <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/320">PR #320</a> が提出されています。単一GPU環境で <code>--tp 1</code> と <code>--threads on</code> を設定することで、プリフィル速度が103トークン/秒から205トークン/秒へと約2倍の改善が確認されています。</p> <h3>Project Maya v1.1.19 リリース: DeepSeek-V4.1-Flashの高速化とプロンプト形式修正 の項目一覧</h3><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/297">#297 perf(ds4): opt-in HIP prefill transfer pruning</a> (PR・2026-10-20)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/318">#318 DeepSeek long prompts skip layers 20-39 where the answer does not need them, exact</a> (PR・2026-10-20)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.19">Project Maya v1.1.19</a> (リリース・2026-10-20)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/307">#307 maya-ds4: keep profiling events on their CUDA device</a> (PR・2026-10-20)</li><li>#319 CHANGELOG: v1.1.19の長文プロンプト高速化を冒頭に記載（PR）(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/319">#319 CHANGELOG: v1.1.19's headline speed-up</a>)</li><li>#316 v1.1.18のDeepSeek：Windowsの単一20 GB Adaで、VRAM内のエキスパート増加とデコード11.6→9.3トークン/秒・プリフィル221→175トークン/秒への低下（Issue）(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/316">#316 v1.1.18 DeepSeek on a single 20 GB Ada (Windows): decode 11.6 -&gt; 9.3 tok/s and prefill 221 -&gt; 175 tok/s, with more experts in VRAM</a>)</li></ul> <h2 id="s3">Windows環境でのTUI起動停止不具合の修正</h2> <p>この不具合は、@kelheor によって詳細な報告が行われ、@mw00 によって修正されました。RTX 4090、CUDA 13.1、MSVC 2022の環境で再現し、<code>START-MAYA.bat</code> を使用せずに <code>--plain</code> オプションを指定すると正常に動作することから、エンジン自体の問題ではなく、Windows固有のシグナル処理に起因することが特定されました。</p> <h2 id="s4">GLM Prefill最適化PRの再提出とWindows TUI不具合修正</h2> <p>GLM-5.3-Flashモデルのプリフィル処理に関する複数の最適化PRが再提出されています。これらは、元々 @gopinath87607 によって作成されましたが、フォークの削除により閉じられていたものを、新しいフォークから再提出したものです。</p> <p>主な変更点として、各GPUが独自のチャンクサイズを選択できるようになる <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/288">PR #288</a>、長文プロンプト処理時のメモリ確保に関する <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/283">PR #283</a>、MMQスクラッチ領域の最適化に関する <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/289">PR #289</a>、エキスパートスロットの保持数に関する <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/286">PR #286</a> などが含まれます。また、プリフィル処理の各段階での時間配分を表示する <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/284">PR #284</a> や、プロンプトパスのウォームアップに関する <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/285">PR #285</a> も含まれています。</p> <p>ROCm 10 (hipBLASLt 100401) における gfx1100 (RX 7900 XT) のためのテーブルも <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/292">PR #292</a> で追加されました。これにより、プリフィル速度が2048トークンで315トークン/秒から449トークン/秒へ、8192トークンで382トークン/秒から602トークン/秒へと大幅に向上しています。</p> <h3>GLM Prefill最適化PRの再提出とWindows TUI不具合修正 の項目一覧</h3><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/287">#287 glm checkpoints: CKPT_EVERY also sets the prompt piece size</a> (PR・2026-10-20)</li></ul> <h2 id="s5">maya-ds4のマルチGPUハングとアイドル状態の修正・要望</h2> <p>GPU 1が100%の負荷状態になり、GPU 0が0%のまま、プロンプトが処理されないという現象でした。この不具合は @mw00 によって修正され、fix-303 ブランチでテスト可能です。</p> <p>また、同じ環境において、2枚のGPUが交互に処理を行うため、片方のGPUがアイドル状態になるという報告が @mw00 によって行われています。レイヤースプリット（CUDA0 [0,19)、CUDA1 [20,39]+head）の構成で、GPU 0の平均利用率が57%、GPU 1の平均利用率が47%という結果が得られています。両方のGPUを同時に活用する改善が要望されています。</p> <h2 id="s6">v1.1.18 リリースと主な変更点</h2> <p>v1.1.18では、DeepSeek-V4.1-Flash-1017の各PCへの適応、Windows + AMD Strix Halo搭載ラップトップでのデコード速度改善、Tesla P100でのGLM-5.3-Flash対応、Responses APIの追加などが行われました。特に、Windows + AMD Strix Halo環境では、ページファイルの管理方法が変更され、より多くのエキスパートがGPUに保持されるようになり、デコード速度が改善されました。</p> <p>DeepSeek-V4.1-Flash-1017の単一GPU環境では、プロンプト処理時にエキスパートのVRAMを一時的に借用する仕組みが実装され、プロンプトチャンクのサイズが16Kまたは32Kトークンに拡大されました。これにより、デコード時により多くのエキスパートがVRAMに保持され、パフォーマンスが向上しています。</p> <h2 id="s7">v1.1.17 リリース: GLM-5.3-Flash 高速化と DeepSeek-V4.1-Flash のチャンク処理改善</h2> <p>v1.1.17では、GLM-5.3-Flashの長文プロンプト処理が高速化され、DeepSeek-V4.1-Flashのチャンク処理が実装されました。DeepSeek-V4.1-Flash-1017のプロンプトがMayaの量子化形式で8192トークンのチャンク処理されるようになり、7枚のRTX 3090を搭載した環境では、32Kトークンのプロンプト処理速度が99トークン/秒から1010トークン/秒へと大幅に向上しました。</p> <p>また、Maya-SモデルがMayaリポジトリから6ファイルのGGUFスプリットとして提供されるようになり、EngramテーブルがQ6_K形式で量子化されました。これにより、モデルファイルの総サイズが381GBから339.5GBに削減されました。</p> <h2 id="s8">APIサーバーのキュー溢れとタイムアウト処理の改善</h2> <p>MayaのAPIサーバーは、キャンセルやタイムアウトしたリクエストを適切に処理できず、キューが溢れて新しいリクエストに応答不能になる問題がありました。v1.1.6で、GLM-5.3-Flash、--parallel 4、512kコンテキストを使用した環境において、キュー内のリクエストが長時間滞留する現象が報告されていました。</p> <p>この改善により、キャンセルやタイムアウト発生時にキューが正常にクリアされ、サーバーが新しいリクエストを処理できるようになります。エージェントワークフローなど、短時間で多数のリクエストを発生させる利用環境において、サーバーの安定性が大幅に向上します。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/314">Issue #314: Server queue filled with cancelled/timed out chat completion requests &amp; stops responding to new requests</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>jettoblack 氏は、v1.1.6、GLM-5.3-Flash、<code>--parallel 4</code>、512kコンテキストの環境で、エージェントワークフロー実行中にキュー溢れが発生し、単純な「hi」といったリクエストでも17件のリクエストがキューに溜まり、2時間以上経ってもタイムアウトしない状態になったと報告しています。この報告は <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/314">Issue #314</a> で確認できます。</p> <h2 id="s9">M aya v1.1.17 リリースとPR #313によるコミュニティ速度レポートの統合</h2> <p>v1.1.17がリリースされました。PR #313では、v1.1.12以降に報告されたコミュニティの速度レポートがREADMEの速度表に追加されています。</p> <p>これにより、ユーザーは自身の環境に近いハードウェア構成での推論速度を参照しやすくなります。最も速い環境として、2枚のH100で124 tokens/sという数値がヘッドラインに掲載されています。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/313">PR #313: README: the community's speed reports in the speed table</a></p> <h2 id="s10">Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) での検証と性能向上（続報）</h2> <p>Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) 環境において、v1.1.12の適用によりデコード性能が約15%向上しました。ROCm 7.0 (pip ROCm SDK wheels) 環境での検証です。</p> <p>v1.1.11では約18 tok/sだったデコード速度が、v1.1.12ではコールドスタートで19.7 tok/s、ウォームスタートで21.4 tok/sに向上しました。384Kコンテキストのテストも実施され、1Mコンテキスト（NoPE native）での針テストも111k、185k、296kトークンでパスしています。296kトークン時のKVメモリ使用量は約3.90 GBで、RAMティアへの干渉なしに完全な回復が確認されました。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/213">Issue #213: Validation on Radeon AI PRO R9700 (gfx1201, ROCm 7.0): v1.1.12 +15% decode, 384K context tested, thinking control confirmed</a></p> <h2 id="s11">RTX 3090 4枚構成での1Mコンテキスト推論</h2> <p>RTX 3090 4枚構成（1枚あたり24 GB）で、1Mコンテキストの推論が実証されました。Broadcom PEX880xx Gen4スイッチ経由で4枚のGPUを接続し、Xeon Platinum 8260M（376 GB RAM）環境でのテストです。</p> <p>v1.1.17、Maya-Lモデル、<code>--context 1048576</code>、KVストリーミング有効、MTPドラフティング有効、4枚のGPUにモデルを分割（13/11/11/10）する設定で、デコード速度は51.4 tok/s（ルートアフィニティなしで44.2 tok/s）を記録しました。プリフィルは2Kトークンで約437 tok/s、8Kトークンで約700 tok/sでした。モデルはOptane pmem上に配置され、推論中はディスク読み込みが発生しない構成でした。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/302">Issue #302: Speed report: 4x RTX 3090 (Gen4 x8 behind one PEX880xx switch), Xeon 8260M, 376 GB RAM, Maya-L at 1M context: 51.4 tok/s (44.2 without route affinity)</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>foureight84 氏は、上記の環境で<code>--calibrate</code>を実行した結果、デコード速度が約40.2 tok/sに向上したと報告しています。また、<code>--calibrate</code>がエンジン自体のスレッド数よりも少ないCPUスレッドを試す可能性がある点にも言及しています。この報告は <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/302">Issue #302</a> で確認できます。</p> <p>開発者である mw00 氏は、この詳細なレポートを感謝し、チューニング済み実行結果（44.2 tok/s）がREADMEの速度表に追加されたことを明記しています。v1.1.18では、--calibrate は明確に速いと測定された場合を除き、設定ファイルのCPUレーン設定を維持するよう修正されました。このやり取りは Issue #302 comment で確認できます。(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/302#issuecomment-6295596814">Issue #302 comment</a>)</p> <h2 id="s12">Fedora 44 での ROCm HIP コンパイラ未検出問題</h2> <p>Fedora 44環境において、ROCm HIPコンパイラとhipBLASが検出されないエラーが発生しています。Minisforum MS-S1 Max（gfx1151、Strix Halo）でのビルド時に確認されました。</p> <p>必要なパッケージ（hipblas、hipcc、rocm-clang等）がインストールされているにもかかわらず、ビルドスクリプトがコンパイラを検出できない状態です。ROCm関連のパッケージは正常にインストールされているものの、環境変数やパスの認識に問題がある可能性があります。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/301">Issue #301: ROCm HIP compiler and hipBLAS not found.</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>paxsali 氏は、Maya v1.1.17、Fedora 44、gfx1151環境で、ROCm HIPコンパイラとhipBLASが見つからないというエラーに遭遇しました。インストール済みのパッケージ一覧にはhipblas、hipcc、rocm-clangなどが含まれていることを確認しています。この報告は <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/301">Issue #301</a> で確認できます。</p> <h2 id="s13">Windows ビルドでの sys/mman.h 未定義エラー</h2> <p>Windows 11環境でMayaをビルドする際、<code>tests/ds4_cpu_bench.cpp</code>のコンパイルで<code>sys/mman.h</code>が見つからないエラーが発生しています。ROCm SDK wheels 10.2.0a20260930を使用するv1.1.16で確認されました。</p> <p>他のターゲット（maya.exe、maya-ds4.exe、パリティテストバイナリ）は正常にビルドされていますが、このテストファイルのビルドエラーによりスクリプトが終了コード1を返し、ビルド失敗と判定されます。Windowsでは<code>sys/mman.h</code>が利用できないため、Windows環境ではテストビルドをスキップするか、Windows用の代替実装（CreateFileMapping等）が必要です。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/296">Issue #296: Windows: build_maya_windows.bat tests stops on tests/ds4_cpu_bench.cpp (sys/mman.h not found), v1.1.16</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>jerem91150 氏は、Windows 11、ROCm SDK wheels 10.2.0a20260930環境で、<code>tools\hip\build_maya_windows.bat tests</code>実行時に<code>sys/mman.h not found</code>エラーが発生し、ビルドが停止すると報告しています。CMakeListsで<code>if(NOT WIN32)</code>で囲むか、Windows用の<code>CreateFileMapping</code>ブランチを用意することで、Windowsのテストビルドを成功させられると提案しています。この報告は <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/296">Issue #296</a> で確認できます。</p> <h2 id="s14">Windows MSVCビルドでの __cpuidex 未定義エラー</h2> <p>MSVC（Visual Studio 2022）環境において、CPUID命令を使用するソースファイルにヘッダーが含まれていないため、ビルドが失敗する事象が報告されています。</p> <p>この問題は、`src/kernels/cpu/iq_avx512_one.cpp` のコンパイル時に `__cpuidex` 識別子が見つからないというエラー（C3861）として発生します。`<intrin.h>` を追加することで解決可能です。</intrin.h></p> <p>Windows 11 で Maya をローカルビルドする際、MSVC環境ではこの修正が必要です。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/278">https://github.com/mw00/project-maya/issues/278</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>suprekt 氏は、Windows 11 Pro、Intel Core i7-13700K、NVIDIA GeForce RTX 4080 16 GB、RAM 192 GB、CUDA Toolkit 13.0、MSVC 14.44.35207 の環境で報告しています。`iq_avx512_one.cpp` に `#ifdef _MSC_VER` による `<intrin.h>` のインクルードを追加したところ、ビルドは成功しました。</intrin.h></p> <p>「The latest Project Maya engine failed to compile on Windows 11 using Visual Studio 2022 Build Tools. ... I was able to resolve the issue by adding the missing &lt;intrin.h&gt; header. After this change, the engine compiled successfully.」</p> <h2 id="s15">並列実行(--parallel)時のタイミング情報共有バグ</h2> <p>`--parallel N` で複数のリクエストを同時に処理する際、`StrataEngine.last` という共有フィールドにタイミング情報が書き込まれる仕様により、別のリクエストのタイミング情報が混入する不具合があります。</p> <p>v1.1.17 において、`Service.run` がストリーミング終了後に `self.engine.last` を読み取る際、他のリクエストの `DONE` 行が間に挟まると、`timings`（処理時間やトークン/秒）や `cached_tokens` が正しく表示されなくなります。</p> <p>並列処理でレスポンスのメトリクスを確認する際、他のリクエストのデータと混同される可能性があります。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/310">https://github.com/mw00/project-maya/issues/310</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>pepuscz 氏は、v1.1.17 において、`--parallel N` 使用時に `timings` や `cached_tokens` が別のリクエストの値と混同されることを報告しています。</p> <p>「With `--parallel N`, every request's `DONE` line is parsed into one shared field, `StrataEngine.last`. ... If another request's `DONE` arrives in between, the response can carry the other request's figures」</p> <h2 id="s16">ROCm環境での混在GPUアーキテクチャによるカーネル実行失敗</h2> <p>Linux + ROCm 7.2.x 環境において、異なるGPUアーキテクチャ（例：RX 7900 XTX と Strix Halo iGPU）を同一プロセスで使用すると、rocBLASの制限によりカーネル実行に失敗します。</p> <p>rocBLAS 7.2.x はプロセスごとに1つのTensileソリューションライブラリしか読み込まないため、互換性のないアーキテクチャのGPUで実行しようとするとエラーになります。この問題はROCm側で修正されていますが、`rocm-7.2.4` には含まれていません。</p> <p>Discrete GPUとAPUを組み合わせる場合、ROCmのバージョンやタグに注意が必要です。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/309">https://github.com/mw00/project-maya/issues/309</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>pepuscz 氏は、Linux 7.0.0-38-generic、ROCm 7.2.4、Ryzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、RX 7900 XTX の環境で報告しています。`maya-ds4` を両GPUで実行し、GLM層を分割した際、`no kernel image is available for execution on the device` エラーが発生しました。</p> <p>「On Linux with ROCm 7.2.x, a Maya process that calls rocBLAS on two GPUs of different architectures fails with `no kernel image is available for execution on the device`. We hit it with an RX 7900 XTX (gfx1100) next to the Strix Halo iGPU (Radeon 8060S, gfx1151)」</p> <h2 id="s17">GLM-5.3-Flash (Maya-S24) の RX 7900 XTX + Strix Halo 実測ベンチマーク</h2> <p>AMD GPU（RX 7900 XTX）とAPU（Strix Halo）を組み合わせるHelperモードでの、GLM-5.3-Flash (Maya-S24) の推論速度が報告されています。</p> <p>v1.1.17 において、131,072トークンのコンテキスト、`--parallel 4`、約114Kトークンのプロンプトで測定されました。ROCm 7.2.4、HIP config（`--expert-cache auto --prefill auto --kv-streaming on`）が使用されました。</p> <p>長文コンテキストでの推論性能が実測されています。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/311">https://github.com/mw00/project-maya/issues/311</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>pepuscz 氏は、Bosgame M5（Ryzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、128 GB RAM、120 W APU）、RX 7900 XTX 24 GB（M.2 to OCuLink、PCIe 4.0 x4）、Linux 7.0.0-38-generic、ROCm 7.2.4 の環境で報告しています。</p> <p>「Maya v1.1.17 on an RX 7900 XTX + Strix Halo in helper mode, with 131,072 tokens per slot, one request and `--parallel 4`. Two questions at the end.」</p> <h2 id="s18">RX 7900 XT/XTX (gfx1100) 向け融合プロンプトエキスパートカーネルの有効化</h2> <p>RX 7900 XT/XTX (gfx1100) において、MMQではなく融合WMMAカーネルを使用可能になり、プロンプト処理が高速化されました。</p> <p>従来はgfx1151のみが使用可能でしたが、gfx1100もランタイムゲートに追加されました。これにより、`MAYA_GLM_PREFILL_FUSED=1` でプロンプト処理速度が向上します。</p> <p>gfx1100ユーザーは、プロンプト処理の高速化が期待できます。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/304">https://github.com/mw00/project-maya/pull/304</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>Cass67 氏は、4x RX 7900 XT、i9-9900K、60 GB RAM、ROCm 10、v1.1.17、262Kコンテキストの環境で報告しています。</p> <p>「For speed I used one binary and toggled MAYA_GLM_PREFILL_FUSED=0 vs on. ... Engine prompt speed in tok/s, off vs on: 1.3K at 35K depth: 306 vs 347, 2.8K: 447 vs 505, 3.7K: 549 vs 603, 7.9K: 866 vs 919, 16K: 1093 vs 1149. So that's +5-13%」</p> <h2 id="s19">Linux HIP環境でのDeepSeekプロンプトデフォルト設定の修正</h2> <p>Linux HIP環境において、TP（Tensor Parallelism）が機能しない場合でも、適切なスレッド設定とプロンプトウィンドウ幅が適用されるようデフォルト設定が修正されました。</p> <p>従来、TPが機能しない場合、プロンプト処理が16トークンウィンドウで実行され、速度が低下していました。修正により、`--threads on --prefill-chunk 8192` がデフォルトで適用されます。</p> <p>Linux HIPユーザーは、プロンプト処理速度の改善が期待できます。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/293">https://github.com/mw00/project-maya/pull/293</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>boxwrench 氏は、Ryzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、128 GB RAM、Linux、ROCm 7.2.2、v1.1.16、Maya-S、8192プロンプトトークン、128生成トークンの環境で報告しています。</p> <p>「Measured on Ryzen AI Max+ 395 / Radeon 8060S (gfx1151), 128 GB unified RAM, Linux, ROCm 7.2.2, v1.1.16, Maya-S, 8192 prompt tokens, 128 generated tokens, greedy, DSpark none: ... TP2 requested → TP1, threads off: 8K TTFT seconds 742.75, Prompt tok/s 11.0, Decode tok/s 12.9」</p> <h2 id="s20">PR #298: EXL3向けHIPプリフィルカーネル実装とAMD対応</h2> <p>Project Mayaは、AMD GPU（HIP）でもEXL3量子化モデルのプリフィル処理を可能にするカーネルを実装しました。これにより、手動で構成されたDeepSeek EXL3モデルが、AMD環境でもグループ化されたエキスパートパスを実行できるようになります。</p> <p>PR #298 では、既存の8-activation `block_gemv`デコーダを再利用し、デバイス上でのルーティングされた行の境界処理、ゲート/アップスケールとClamped SwiGLUの適用、別のアダプターを介したFP16ダウン/GEMM入力の処理を行うポータブルなプリフィルカーネルが実装されています。これは最適化されたWMMAポートではなく、FP32 FMAによる初期実装です。CUDA側のテンサーコアパスは従来通り保持されます。</p> <p>この変更により、AMD GPUユーザーはEXL3量子化モデルのプリフィル処理を実質的に利用可能になります。ROCm 7.14.1 / gfx1201環境での検証では、`maya-ds4`および`exl3_test`のビルドが成功し、`exl3_test`の完全なパス（0失敗、0起動エラー）が確認されました。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/298">PR #298: hip(exl3): implement portable grouped-expert prefill kernels</a></p> <h2 id="s21">MI100 (gfx908) 環境でのテスト結果と既知の問題</h2> <p>AMD Instinct MI100 (gfx908) 環境におけるMayaの動作状況と、4枚構成でのベンチマーク報告です。この話題は前回の続きとして、新しいテスト結果が追加されています。</p> <p>テスト環境では、47テスト中42テストが成功しましたが、5テストで失敗またはタイムアウトが発生しました。主な原因は、wave sizeが32ではなく64であることによるものです。具体的には、`hip_intrinsics`、`hip_glm_handoff`、`hip_glm_prefill_attention`、`hip_device_selftest`が失敗し、`glm_model_big_test`がタイムアウトしました。</p> <p>一方で、4枚のMI100 (32GB) をPCIe 4.0 x16で接続した環境でのベンチマーク報告も寄せられています。AMD EPYC 7402、251.6 GB RAM、Debian 13、ROCm 7.2.4の環境で、Maya-S24モデル（コンテキスト262144）が動作し、推論速度が測定されました。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/176">Issue #176: MI100 CDNA 1 GFX908 TESTING</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/229">Issue #229: Speed report: 4x MI100 (gfx908), Maya-S24, 262144 context — v1.1.12</a></p> <h2 id="s22">GLM Speculative Decodeのバックアップとウォームアップ修正</h2> <p>GLM Speculative Decode（予測デコード）において、再帰状態（KDA）のバックアップとリストア、およびプロンプトパスのウォームアップ処理が修正されました。</p> <p>この修正では、デコードステップの前に予測パスのヘッドが再帰状態をバックアップバッファに保存し、拒否されたドラフト後にそれを復元する処理が実装されました。これにより、予測デコードの安定性が向上します。また、設定名のエイリアス処理（`STRATA_*` から `MAYA_*` への変更対応）も含まれています。</p> <p>この変更により、予測デコード使用時の状態管理が改善され、より安定した推論が可能になります。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/290">PR #290: glm spec: take the recurrent-state backup at setup</a></p> <h2 id="s23">2x RTX 3090環境でのEXL3量子化モデルベンチマーク</h2> <p>2枚のRTX 3090 (24GB) をNVLinkで接続した環境での、EXL3量子化モデル（3.05bpw）の実測性能報告です。この話題は前回の続きとして、2-GPU構成での新しいデータポイントが追加されています。</p> <p>環境はRyzen Threadripper PRO 3955WX、247 GB DDR4-2400、Linux、Maya v1.1.9、コンテキスト131072です。2枚のGPUにモデルを分割（レイヤー[0, 24)をCUDA0、[24, 45)をCUDA1）して実行した結果、デコード速度は平均29.2 tok/s（文章25.4、事実33.1、コード29.2）でした。RAM_RESIDENTとKV_INT8を有効にしても29.0-29.2 tok/sとほぼ同等の性能を維持しています。</p> <p>この報告は、2-GPU構成でのEXL3量子化モデルの動作が「問題なく動作する」ことを示す最初のデータポイントとなります。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/187">Issue #187: Speed report: EXL3-3.05bpw on 2x RTX 3090</a></p> <h2 id="s24">混合GPU構成でのMaya-M実測とエージェント動作報告</h2> <p>異なるGPU（V100、RTX 3090、RTX 3060）を混合構成で接続したPCでの、Maya-Mの実測性能とエージェントタスク実行結果の報告です。この話題は前回の続きとして、新しいハードウェア構成の報告が追加されています。</p> <p>構成は、V100 (32GB, PCIe Gen3 x4)、RTX 3090 (24GB, PCIe Gen4 x16)、RTX 3060 (12GB)、およびもう1枚のGPU（詳細は省略）の4枚構成です。Maya 1.1.11 / Maya-Mがデプロイされ、256Kコンテキストでの動作が確認されました。エージェントタスクの結果も再現可能であることが報告されています。</p> <p>この報告は、多様なGPUを混合して使用する場合の構成例と、その実動作を示すものです。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/220">Issue #220: Hardware/agent report: Maya-M on RTX 3090 + RTX 3060 + dual V100, 256K context (v1.1.11)</a></p> <h2 id="s25">DGX Spark (GB10) での推論速度レポート</h2> <p>NVIDIA DGX Spark (GB10) のような、CPU/GPUメモリを統一した環境での推論速度実測報告です。</p> <p>環境は、GB10 Grace Blackwell（1 GPU、121 GB 統一メモリ、LPDDR5X）、20コアArm CPU、4 TB NVMe、DGX OS 7.5 (Ubuntu 24.04)、CUDA 13.0です。モデルはMaya-S v2 IQ2_XXS、コンテキスト128K、MTPドラフトを使用しています。</p> <p>結果として、デコード速度は16-17 tok/s、プリフィル速度は約730 tok/s（6Kトークン）が測定されました。統一メモリ環境では、エキスパートプールとRAMティアが同じメモリを共有するため、`STRATA_GLM_UMA_LEND_GB`や`STRATA_GLM_RAM_HEADROOM_GB`などの設定が重要になります。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/282">ericoh88</a> さんは、DGX Spark (GB10) 環境でMaya-S v2 IQ2_XXS（128Kコンテキスト、v1.1.15）を実行し、デコード速度16-17 tok/s、プリフィル速度約730 tok/s（6Kトークン）を報告しました。サーバーはエージェント作業で忙しい状態での測定のため、プリフィルは通常の8Kではなく6Kトークンでの実行でした。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/282">Issue #282: Speed report: NVIDIA DGX Spark (GB10, 121 GB unified memory)</a></p> <h2 id="s26">CMP 170HX 64GBアンロック版でのベンチマーク</h2> <p>プロジェクトMayaは、GLM-5.3-FlashモデルのエキスパートをGPU、RAM、NVMe SSDに分散配置して推論を行う。CMP 170HXは本来推論専用カードだが、ドライバーパッチによりVRAM容量を拡張して使用できる。</p> <p>v1.1.8において、PCIe Gen2 x16接続のCMP 170HX 64GB（アンロック済み）1枚構成、32Kコンテキストの設定で、Maya-S24モデルのデコード速度が20.6 tok/s、8192トークンのプロンプトでのプリフィル速度が797 tok/sとなった。同じGPUに4.4GBのTTSモデルを共存させると、デコード速度は13.4 tok/sに低下する。この環境ではRAM容量がボトルネックとなっており、VRAMに56GB、RAMに19.8GBのエキスパートが配置されている。</p> <p>この結果は、PCIe Gen2という帯域の狭い環境でも、アンロックされたCMP 170HXの大容量VRAMを活用してローカル推論が可能であることを示している。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/281">Maya-S24, 20.6 tok/s decode / 797 tok/s prefill (8K), Linux (v1.1.8)</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>ユーザーKanorin-chanは、i7-9700K、RAM 32GB、Ubuntu 26.04の環境でv1.1.8を測定し、Maya-S24で20.6 tok/sを達成したと報告している。同ユーザーは「ボトルネックはRAM。94.7GBのうち約15GBがNVMe SSDから読み込まれている」と分析している。この報告は作者mw00によってREADMEの速度表に採用された<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/281#issuecomment-6295600870">（確認コメント）</a>。</p> <h2 id="s27">Tesla T10 4枚構成でのマルチGPU推論速度</h2> <p>Mayaは複数のGPUにモデルを分割して推論を行うマルチGPU構成をサポートしている。Tesla T10は15GBのVRAMを持つデータセンター向けGPUである。</p> <p>v1.1.16において、Tesla T10 15GBを4枚使用し、62.7GBのRAMを備えた環境でMaya-S24（94.7GB、コンテキスト102400）を動作させた結果、デコード速度は平均38.4 tok/s、プリフィル速度は316〜393 tok/sとなった。VRAM使用率は85〜94%で、ホット状態ではディスク読み込みは発生しなかった。</p> <p>この結果は、低容量のGPUを多数組み合わせることで、大規模モデルのローカル推論が実用的な速度で可能であることを示している。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/291">Speed report: Maya-S24 on 4×Tesla T10 (15GB) + 63GB RAM — 38.4 tok/s decode (v1.1.16)</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>ユーザーzeallagは、Xeon E5-2680 v4、RAM 62.7GB、Linux 7.0.0-38の環境でv1.1.16を測定した。4枚のT10に層を分割し、自動分割でルーティングされたエキスパートの約91%がVRAMに収まっていることを確認している。ライブ推論では25〜43 tok/sの範囲で変動したと報告している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/291">（詳細レポート）</a>。</p> <h2 id="s28">GLMモデルのCPUレーン再タイミング設定の修正</h2> <p>MayaはGPUとCPUの間のデータ転送効率を最適化するため、CPUレーンのタイミングを動的に調整する機能を持つ。従来、CPUレーンがPCIeより遅いと判断された場合、システムは初期のCPU割り当てを維持する傾向があった。</p> <p>PR #305では、GLMのデコードでCPUレーンがPCIeより遅いと繰り返し計測された場合に、CPU割り当てをゼロとする全PCIe構成を選択できるようにする変更が示されている。これにより、不要なCPU割り当てを解除し、GPU間のルーティングを最適化できる。</p> <p>この修正により、CPUとGPU間のデータ転送ボトルネックが解消され、特に大規模RAMと複数GPUを備えた環境での推論速度向上が期待できる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/305">GLM: allow CPU lane retiming to select an all-PCIe plan</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>ユーザーJumpEggKillerは、EPYC 7R13、RAM 256GB、RTX 3090 4枚、Windows環境でv1.1.16をテストした。自動CPUレーン設定では8.3 tok/sだった長文デコードが、`MAYA_GLM_CPU_LANE=0`（CPUレーン無効）により37.4 tok/sに向上したと報告している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/305">（テスト結果）</a>。</p> <h2 id="s29">DeepSeek V4.1-flash のプリフィル速度低下報告</h2> <p>DeepSeek V4.1-flashモデルは、プリフィル（プロンプト読み込み）処理において、複数のユーザーからデコード速度の2〜2.5倍程度しか高速化しないという報告が寄せられている。理想的にはプリフィルはデコードよりも大幅に高速であるべきだが、特定の環境で遅延が発生している。</p> <p>報告された環境では、2x RTX 4090、4x RTX 3090 + 1x RTX 5060 Ti、2x RTX 3090 + Threadripper 3990X、1x RX 7900 XTXなど、多様な構成で同様の現象が確認されている。一部の原因として、テンソル並列（TP）の崩壊やスレッド設定、CPUのAVX512非対応、GPUのFP4非対応などが指摘されている。</p> <p>この問題は、DeepSeek V4.1-flashモデルをローカルで使用する際、プリフィル処理に長時間を要するため、プロンプトが長いと体感速度が大幅に低下する可能性がある。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/280">Very slow Deepseek V4.1-flash prefill = 2x of decode</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>ユーザーbyphilippは、EPYC 7713Pと2x RTX 4090（改造）の環境で、プリフィルがデコードの2〜2.5倍しか高速化しないと報告している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/280">（報告）</a>。<br/> ユーザーjettoblackは、EPYC 7663（Zen3）と4x RTX 3090 + 1x RTX 5060 Tiの環境で、プリフィルが約100 tok/s、デコードが約40 tok/sであり、Zen3のAVX512不足やGPUのFP4非対応が原因の可能性があると推測している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/280#issuecomment-6282265263">（追加報告）</a>。<br/> ユーザー21387Aは、Threadripper 3990Xと2x RTX 3090の環境で、マルチGPUモード（TP 2）ではプロンプト読み込みが62 tok/s、シングルGPUモード（TP 1）では47.6 tok/sであり、GLM-5.3-Flash（500〜700 tok/s）と比較して著しく遅いと報告している。また、マルチGPU起動時に「out of memory」エラーが発生したと述べている<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/280#issuecomment-6284446120">（詳細分析）</a>。<br/> ユーザーjerem91150は、Ryzen 9 7900X3Dと単独のRX 7900 XTX（HIPビルド）の環境で、`--threads`オプションを有効にしない場合、プロンプト読み込みが4 tok/sと極端に遅くなったが、`--threads on`を付与することで116.7 tok/sに改善したと報告している。これは、単一GPU環境でTPが1に降格した際、チャンク読み込みが無効化されるためだと分析している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/280#issuecomment-6285430382">（解決策報告）</a>。</p> <h2 id="s30">DS4モードにおけるテンソル並列崩壊時の警告表示追加</h2> <p>DS4モードでは、テンソル並列（TP）設定がモデルの構造により単一GPUへの降格（崩壊）を起こすことがある。この場合、プロンプトが16トークンごとの小さなウィンドウで処理され、長文プロンプトで約10倍の低速化を引き起こす。</p> <p>PR #279 では、テンソル並列が崩壊し、スレッドが無効でプロンプトが16トークンのウィンドウで処理される場合に、起動時に警告する変更が扱われている。これにより、ユーザーは予期せぬ低速化の原因を早期に特定し、設定を調整できるようになる。</p> <p>この警告は、特にMaya-S GGUFモデルで頻発する問題（n_ff 2304が256値ブロックで分割できないため）に対応したものである。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/279">ds4: warn at start when prompts run in 16-token windows (tensor parallel collapsed, threads off)</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>ユーザーwaxinzは、7x RTX 3090の環境で、テンソル並列が崩壊し16トークンウィンドウで処理された場合、8Kプロンプトで115 tok/s、32Kプロンプトで99 tok/sのプリフィル速度となったと報告している。一方、チャンク処理が有効な場合は大幅に高速化すると比較している<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/279">（テストデータ）</a>。</p> <h2 id="s31">vision-memory.jsonの.gitignore追加</h2> <p>Mayaサーバー起動時に生成される`vision-memory.json`（ビジョンエンコーダーのVRAM測定キャッシュ）が、gitの追跡対象外となっていなかったため、毎回未追跡ファイルとして表示される問題があった。</p> <p>PR #308では、`vision-memory.json`を`.gitignore`に追加することで、サーバー起動時に生成されるこのファイルが未追跡ファイルとして表示される問題を修正している。このファイルは過去にコミットされたことがないため、履歴のクリーンアップは不要である。</p> <p>この修正により、リポジトリのクリーンな状態が維持され、開発者やユーザーが実際に変更したファイルに集中しやすくなる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/308">Ignore vision-memory.json</a></p> <h2 id="s32">maya-ds4のマルチGPUハングとアイドル状態の修正・要望</h2><ul><li>v1.1.17：WindowsのRTX 3080 2基構成で初回プロンプトが停止し、GPU1の使用率が100%になる問題（Issue #303）(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/303">#303 v1.1.17 maya-ds4 hangs on the first prompt on Windows with two RTX 3080s: GPU1 spins at 100%, nothing is ever read</a>)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/317">#317 Feature request: fill the layer-split's idle gaps on the second GPU (DS4 decode uses ~half of each card)</a> (Issue・2026-10-20)</li></ul> <h2 id="s33">Project Maya v1.1.18 リリースと主な変更点</h2><ul><li>#312 DeepSeek tuned to each PC, the Windows + Strix Halo decode fix, and fixes for v1.1.18 (PR)(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/312">#312 DeepSeek tuned to each PC, the Windows + Strix Halo decode fix, and fixes for v1.1.18</a>)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.18">Project Maya v1.1.18</a> (リリース・2026-10-20)</li></ul> <h2 id="s34">Project Maya v1.1.17 リリース: GLM-5.3-Flash 高速化と DeepSeek-V4.1-Flash 対応</h2><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/295">#295 DeepSeek prompts in chunks, Maya-S from Maya's repo, GLM penalties and fixes</a> (PR・2026-10-20)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.17">Project Maya v1.1.17</a> (リリース・2026-10-20)</li></ul> <h2 id="s35">Windows環境でのTUI起動停止不具合の修正</h2><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/315">#315 Windows: the TUI starts but does nothing — `stop_on_signals()` returns before the setup thread is started</a> (Issue・2026-10-20)</li></ul> <h2 id="s36">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.19">Project Maya v1.1.19</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.18">Project Maya v1.1.18</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.17">Project Maya v1.1.17</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/320">PR #320: setup: --tp 1 on one GPU so a DeepSeek prompt takes the chunked path</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/319">PR #319: CHANGELOG: v1.1.19's headline speed-up</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/318">PR #318: DeepSeek long prompts skip layers 20-39 where the answer does not need them, exact</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/300">PR #300: Match DeepSeek-V4.1 reference prompts and preserve agent tool histories</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/306">PR #306: maya-ds4: end at QUIT, stdin read with read(2) like the GLM serve</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/307">PR #307: maya-ds4: keep profiling events on their CUDA device</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/297">PR #297: perf(ds4): opt-in HIP prefill transfer pruning</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/288">PR #288: glm prefill: each GPU can choose its own chunk size</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/283">PR #283: glm prefill: more memory for a long prompt while it reads</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/289">PR #289: glm prefill: the MMQ scratch now comes out of the prompt loan</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/286">PR #286: glm prefill: choose how many expert slots a prompt loan keeps</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/284">PR #284: glm prefill: show where each prompt chunk's time goes</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/285">PR #285: glm fast: warm up the prompt path before READY</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/287">PR #287: glm checkpoints: CKPT_EVERY also sets the prompt piece size</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/292">PR #292: hip: gfx1100 GLM hipBLASLt table for ROCm 10 (hipBLASLt 100401)</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/316">Issue #316: v1.1.18 DeepSeek on a single 20 GB Ada (Windows): decode 11.6 -&gt; 9.3 tok/s and prefill 221 -&gt; 175 tok/s, with more experts in VRAM</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/303">Issue #303: v1.1.17 maya-ds4 hangs on the first prompt on Windows with two RTX 3080s: GPU1 spins at 100%, nothing is ever read</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/317">Issue #317: Feature request: fill the layer-split's idle gaps on the second GPU (DS4 decode uses ~half of each card)</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/315">Issue #315: Windows: the TUI starts but does nothing — `stop_on_signals()` returns before the setup thread is started</a></li> </ul> <h3>利用者の報告 (原文抜粋)</h3><ul><li>Thank you for the instrumented build - your analysis was right on. Windows (WDDM) holds GPU work back until the host wai… — <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/303#issuecomment-6296395923">mw00</a></li></ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261020t2000/ Tue, 20 Oct 2026 20:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261020t2000/ <article> <h2>今回の要点</h2> <ul> <li>Strata v0.2.1がリリースされ、WindowsにおけるTerminalのインストール権限エラーが修正されました。</li> <li>GGUFファイルの読み込みが改善され、Unsloth分割セットや複数サイズのフォルダ、リンクファイルが正常に認識されるようになりました。</li> <li>Windows環境におけるAMD Strix Halo（hip-rdna3）の起動失敗（embedding buffer failed）が解消されました。</li> <li>モデル準備処理の中断からの再開や、APIキーのネットワーク利用時の警告表示など、Terminalの使い勝手が向上しています。</li> </ul> <h2>Strata v0.2.1 リリース：Windows権限バグ修正、GGUF読み込み改善、Terminal安定化</h2> <h3>前提</h3> <p>Strataは、Niko1221 (@coldniko) によって開発されているQwen3.8-Flash-Next (125B MoE) を8GB以上のNVIDIA GPUとシステムRAMで動作させるローカル推論エンジンです。OpenAI/Anthropic互換APIを提供し、MITライセンスで公開されています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>2026年10月20日にリリースされたStrata v0.2.1（およびその後のアップデート）では、Windows環境におけるTerminalの動作安定化と、GGUFファイルの読み込みロジックが大幅に改善されました。具体的には、Windowsのランタイムフォルダ権限エラー（「所有者のみでなければならない」）が修正され、Terminalのインストールと起動が正常に行えるようになりました。また、Unsloth分割セットや1つのフォルダ内に複数のサイズがある場合、リンクファイルなど、複雑な構成のGGUFファイルも再び読み込まれるようになりました。さらに、ダウンロードや準備ステップでのファイル名がプレーンな名前に統一され、モデル準備処理が中断地点から再開可能になりました。ネットワーク環境ではAPIキーが必須ではなくなりましたが、警告表示が行われるようになりました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Windowsユーザーにとって、Terminalのインストールエラーや権限エラーはStrataの利用を妨げる主要な障壁の一つでした。今回の修正により、長路径OFF環境でのAMDエンジンインストール失敗や、複雑なGGUF構成での読み込みエラーが解消され、より安定したローカル推論環境が構築できるようになります。特に、Strix Haloを搭載したPCでの起動失敗が解消されたことは、AMD GPUユーザーにとって大きな改善です。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/releases/tag/v0.2.1">Strata v0.2.1</a></li> </ul> <h2>出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/releases/tag/v0.2.1">Strata v0.2.1</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261020t1135/ Tue, 20 Oct 2026 11:35:21 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261020t1135/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan RDNA2 Flash Attentionの重大なボトルネック解消とWave32有効化</a></li><li><a href="#s3">Vulkan RMS Normの共有メモリ最適化でiGPU帯域幅ボトルネックを緩和</a></li><li><a href="#s4">Vulkan Adreno互換コンパイル不具合修正とRADVへの波及</a></li><li><a href="#s5">VulkanバックエンドでYaRN切り捨て設定をサポートし長文コンテキスト対応</a></li><li><a href="#s6">Vulkan環境でのGPUデバイス順序が推論性能に影響する不具合</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <p>llama.cpp は ggml-org が開発する C/C++ の LLM 推論エンジン。Vulkan バックエンドで AMD iGPU でも動く。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>RDNA2 (RX 6600 XT等) の Flash Attention が大幅に高速化</strong>：共有メモリの制限チェックを回避し、Wave32 実行を有効化。</li> <li><strong>Radeon 780M 等の帯域幅制限 GPU で推論速度が向上</strong>：RMS Norm の処理を共有メモリ経由に変更し、メモリトラフィックを削減。</li> <li><strong>長文コンテキスト (YaRN) が Vulkan で利用可能に</strong>：切り捨て設定 (truncation config) のサポートが追加され、コンテキスト長の有効活用が可能に。</li> <li><strong>マルチGPU構成時の注意</strong>：GPU の接続順序や優先度設定が、プロンプト処理速度 (PP) に深刻な影響を与える不具合が報告されている。</li> </ul> <h2 id="s2">Vulkan RDNA2 Flash Attentionの重大なボトルネック解消とWave32有効化</h2> <h3>前提</h3> <p>Flash Attention は、Attention 機構の計算効率を高める手法だが、GPU の共有メモリ (shmem) やレジスタ使用量に厳しい制約がある。特に AMD RDNA2 アーキテクチャでは、ドライバーの仕様チェックが最適化を阻害し、速度低下を招く場合があった。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>llama.cpp において、RDNA2 デバイスにおける Flash Attention のボトルネックを解消する修正が行われた。具体的には、共有メモリのサイズ制限チェックを回避し、ネイティブな Wave32 サブグループ実行を有効化する変更が適用された。これにより、レジスタ圧力の軽減とメモリスパイリングの削減が図られている。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>RX 6600 XT などの RDNA2 アーキテクチャを搭載する AMD GPU ユーザーにとって、特にシーケンスコンテキストが長い場合 (n ≥ 4500 など) に顕著だった速度低下が解消される。これにより、iGPU でもより長いコンテキストを扱えるようになる。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30832">Vulkan: Fix severe RDNA2 Flash Attention bottleneck by bypassing strict shmem limits and enabling Wave32 (#30832)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30832">Vulkan RDNA2 Flash Attention bottleneck/slowdown fix (#30832)</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30832">logankidd315-design</a> 氏は、Windows 環境上の RX 6600 XT (RDNA2) で、Vulkan バックエンド使用時に Yue2 3b などのモデルで大きなコンテキスト処理時の深刻なパフォーマンス低下を報告し、本修正がその原因である特定と解決策を提示した。同氏は、厳格なドライバープロパティチェックの失敗によるキャッシュスラッシングと、大規模コンテキストでのレジスタ圧力による VGPR メモリスパイリングが主要因だと指摘している。</p> <h2 id="s3">Vulkan RMS Normの共有メモリ最適化でiGPU帯域幅ボトルネックを緩和</h2> <h3>前提</h3> <p>RMS Norm (Root Mean Square Layer Normalization) は LLM における正規化処理の一つ。通常、グローバルメモリ (VRAM) とのアクセスが発生するが、共有メモリ (高速だが容量が限られる) を経由することで処理効率を上げられる。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>RMS Norm の部分和計算 (partial sums) を、グローバルメモリではなく共有メモリを通じて行う最適化が Vulkan バックエンドに導入された。これにより、GPU 間のメモリトラフィックが削減される。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Radeon 780M などの iGPU は、独立型 GPU に比べてメモリ帯域幅が制限されている。この最適化により、帯域幅がボトルネックになりやすい環境でも、推論速度の向上が期待できる。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30826">vulkan: reduce rms_norm partial sums through shared memory (#30826)</a></li> </ul> <h2 id="s4">Vulkan Adreno互換コンパイル不具合修正とRADVへの波及</h2> <h3>前提</h3> <p>llama.cpp の Vulkan バックエンドは、Qualcomm Adreno GPU 向けのコンパイル最適化を含んでいる。一部の Adreno GPU では、特定のビット幅のベクターパック/アンパック処理でコンパイル不具合 (miscompile) が発生していた。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Adreno GPU でのコンパイル不具合を回避するため、大規模なヘッドを持つ場合のスカラー Flash Attention の行数制限 (8行まで) や、8-bit ベクターパック/アンパック処理の回避といった修正が行われた。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>本来は Adreno 向けの修正だが、同様のコンパイラの問題が AMD の RADV ドライバー環境でも発生する可能性がある。この修正により、RADV 環境における安定性や互換性も間接的に改善する可能性がある。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30829">vulkan: cap scalar flash attention at 8 rows for large heads on Qualcomm Adreno GPUs (#30829)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30821">vulkan: avoid 8-bit vector pack/unpack miscompiles on Qualcomm Adreno GPUs (#30821)</a></li> </ul> <h2 id="s5">VulkanバックエンドでYaRN切り捨て設定をサポートし長文コンテキスト対応</h2> <h3>前提</h3> <p>YaRN (Yet another RoPE extensioN) は、LLM のコンテキスト長を拡張する技術。ただし、無限にコンテキストを延ばすと計算コストが増大するため、重要な情報を保持しつつ不要な部分を切り捨てる (truncation) 設定が有用な場合がある。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Vulkan、OpenVINO、SYCL、WebGPU、RPC などのバックエンドにおいて、YaRN の切り捨て設定 (truncation config) のサポートが追加された。これにより、Vulkan 環境でもコンテキストの切り捨て制御が可能になった。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Radeon 780M などの iGPU ユーザーにとって、長文コンテキストを有効活用しつつ、メモリや計算リソースの制約を管理できるようになる。特に、VRAM が限られる環境での長文処理の柔軟性が向上する。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30802">ggml: support YaRN truncation config on openvino, sycl, vulkan, webgpu, rpc (#30802)</a></li> </ul> <h2 id="s6">Vulkan環境でのGPUデバイス順序が推論性能に影響する不具合</h2> <h3>前提</h3> <p>複数の GPU を搭載した PC では、どの GPU を推論に使用するかを指定する必要がある。Vulkan バックエンドでは、システム内の GPU デバイスの順序や優先度設定が、推論パフォーマンスに影響を与える可能性がある。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>GPU デバイスの順序が、プロンプト処理 (PP: Prompt Processing) のパフォーマンスに深刻な影響を与える不具合が報告されている。特に、メインの GPU 以外をディスプレイ出力用に設定した場合など、意図しない順序でデバイスが選択されると速度が大幅に低下する。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>マルチ GPU 構成や、統合 GPU と独立 GPU を併用する環境において、意図した GPU が正しく選択されないまま推論が実行されると、パフォーマンスが著しく低下する可能性がある。ユーザーは、デバイス順序や指定方法に注意する必要がある。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30841">Vulkan GPU device ordering affects PP performance (#30841)</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30841">AlexGidarakos</a> 氏は、Debian 13 環境で、メインの GPU 以外をプライマリディスプレイアダプタとして設定したところ、Vulkan を使用した Qwen MoE モデルの推論速度が深刻な低下を示したと報告している。この現象は、最新のビルド (b11738) および旧ビルド (v0.2.0) の両方で再現しており、明示的に強い GPU を指定しても、デバイス順序の影響でパフォーマンスが損なわれる可能性がある。</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30832">Vulkan: Fix severe RDNA2 Flash Attention bottleneck by bypassing strict shmem limits and enabling Wave32 (#30832)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30832">Vulkan RDNA2 Flash Attention bottleneck/slowdown fix (#30832)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30826">vulkan: reduce rms_norm partial sums through shared memory (#30826)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30829">vulkan: cap scalar flash attention at 8 rows for large heads on Qualcomm Adreno GPUs (#30829)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30821">vulkan: avoid 8-bit vector pack/unpack miscompiles on Qualcomm Adreno GPUs (#30821)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30802">ggml: support YaRN truncation config on openvino, sycl, vulkan, webgpu, rpc (#30802)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30841">Vulkan GPU device ordering affects PP performance (#30841)</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/20261020t1130/ Tue, 20 Oct 2026 11:30:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/20261020t1130/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Flash-AttentionのKV量子化対応とグラフ起動最適化</a></li><li><a href="#s3">Flash-Attentionの共有メモリWARハザード修正</a></li><li><a href="#s4">MMQのStream-K制限とWarpアライメント修正</a></li><li><a href="#s5">llama-serverのSWAチェックポイント無効化ロジック修正</a></li><li><a href="#s6">16GB GPU向け新量子化モデルの公開</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <p>llama.cpp は ggml-org が開発する C/C++ の LLM 推論エンジン。GGUF 形式の量子化モデルを CPU/GPU で動かす。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>VRAM効率化:</strong> Flash-AttentionのKVキャッシュに量子化(q8_0)対応し、16GB GPUでの大規模モデル推論を可能にする。</li> <li><strong>推論精度の保証:</strong> Flash-Attentionの共有メモリ競合(WARハザード)を修正し、出力の正確性を確保した。</li> <li><strong>処理速度の改善:</strong> Stream-Kのブロック制限とWarpアライメントを修正し、量子化行列乗算のオーバーヘッドを低減した。</li> <li><strong>バグ修正:</strong> llama-serverのSWAチェックポイント復元ロジックを修正し、プロンプト混同による誤動作を解消した。</li> <li><strong>新モデル公開:</strong> 16GB VRAMに適合する混合精度量子化モデル「Qwen3.8-Flash-Next GSQ RCO GGUF」が公開された。</li> </ul> <h2 id="s2">Flash-AttentionのKV量子化対応とグラフ起動最適化</h2> <p>llama.cppのCUDA Flash-Attention tile kernelにおいて、KVキャッシュの量子化形式が拡張された。これにより、VRAM使用量が削減され、16GB GPUでもより大きなモデルを扱えるようになる。</p> <p>具体的には、Valueキャッシュにq8_0、Keyキャッシュにf16を使用する形式がネイティブサポートされた(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30792">PR #30792</a>)。これにより、Qwen3.6-35BやQwen3.8-27Bといった大規模モデルを16GB GPUで推論する際のVRAM効率化が図られる。また、NVFP4量子化モデルにおける計算オーバーヘッドを低減するため、小規模キーに対するNVFP4 MMVQ演算でlane-packed rowsが採用された(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30788">PR #30788</a>)。BlackwellやRTX 50シリーズの16GBモデルにも関連する最適化である。さらに、NVIDIA GPUのTensor Core (sm_80以降) を搭載する環境において、Q5_K量子化モデルの性能向上のためMMAが利用され、Stream-K fixupが最適化された(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-mma-q5]">PR [cuda-mma-q5]</a>)。</p> <p>長文コンテキスト推論において、CUDAグラフの起動オーバーヘッドを低減するため、グラフ起動をより小さなチャンクに分割する最適化が行われた(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-graphs]">PR [cuda-graphs]</a>)。これにより、グラフ初期化に伴うペナルティが軽減される。</p> <h2 id="s3">Flash-Attentionの共有メモリWARハザード修正</h2> <p>Flash-Attentionの実装において、共有メモリ内のデータ競合（Write-After-Read hazard）が修正された。これにより、KVループでの推論結果の正確性が保証される。</p> <p>従来、KVループは反復間で共有KQバッファを再利用していたが、スコアの書き込みとV蓄積のための読み込みの間にwarp barrierが存在しても、次の反復で上書きする前に同期が取れていなかった(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30573">PR #30573</a>)。ループの末尾に <code>ggml_cuda_syncwarp()</code> を追加することで、どのlaneもスロットを上書きする前に読み込みを完了するよう修正された。これは書き込みwarp内の読み込みに限定されるため、warp barrierで十分である。</p> <p>この修正により、Compute-sanitizerが報告していた800万以上のWAR警告がゼロとなった(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30573">PR #30573</a>)。また、3993件の完全なFlash-Attention Ext正確性テストスイートすべてがパスした。RTX 3090 (sm_86) および NVIDIA driver 610.43.03 環境でのテスト結果であり、修正前後で38件の選択された正確性テストもすべてパスしている(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30573">PR #30573</a>)。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 3090 (sm_86) および NVIDIA driver 610.43.03 の環境で、Compute-sanitizerによるWAR警告が修正前8007424件から修正後ゼロ件になったという報告がある。また、3993/3993件の正確性テストがパスしたという報告がある (<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30573">PR #30573</a>)。</p> <h2 id="s4">MMQのStream-K制限とWarpアライメント修正</h2> <p>量子化行列乗算（MMQ）におけるStream-Kの実装と、Warpサイズのアライメントが修正された。これにより、メモリアクセスの正しさとブロック制限が守られ、クラッシュやパフォーマンス劣化が防止される。</p> <p>Stream-Kは、利用可能なK作業ユニット数よりも多くのCUDAブロックを起動できるため、空のブロックが起動オーバーヘッドを追加し、fixupカーネルのバックワードスキャンを長引かせていた(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30553">PR #30553</a>)。この問題に対し、MMQグリッドを総出力タイル/Kブロック作業数と総計算反復数で制限する修正が行われた。また、DP4A MMQのタイル高さがWarpサイズ（32）の倍数であることを強制する修正も含まれる(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-dp4a]">PR [cuda-dp4a]</a>)。さらに、wave64デバイスにおいてタイル幅が64で割り切れない場合に発生するバグが修正された(<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-wave64-fix]">PR [cuda-wave64-fix]</a>)。</p> <p>これらの修正により、量子化行列乗算のメモリアクセスパターンが正しく保証され、NVIDIA GPUでの安定した動作が期待できる。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 5090 環境において、修正後の公式により <code>test-backend-ops</code> の <code>MUL_MAT</code> および <code>MUL_MAT_ID</code> がパスしたという報告がある (<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30553">PR #30553</a>)。また、フルモデル測定において、RTX 5090 (1台) のPrefillフェーズで2030.61 tok/s から 2033.75 tok/s (+0.15%)、6台のTGフェーズで215.21 tok/s から 224.79 tok/s (+4.47%) の改善が確認されたという報告がある (<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30553">PR #30553</a>)。</p> <h2 id="s5">llama-serverのSWAチェックポイント無効化ロジック修正</h2> <p>llama-serverにおいて、以前の無関係なプロンプトから保存されたSWA（Sliding Window Attention）チェックポイントを誤って復元するバグが修正された。これにより、推論の安定性が向上する。</p> <p>Flash Attention with sliding window (SWA) を使用するすべてのバックエンドに影響する。修正前、異なるプロンプト処理中に保存されたチェックポイントが、別の文脈で復元されてしまう問題があった (<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30666">PR #30666</a>)。修正により、A/Bテストケースで失敗していた箇所が正常に動作するようになり、チェックポイントの無効化ロジックが正しく機能するようになった。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p>修正前には失敗し、修正後に正常に動作するA/Bテストケースが確認されたという報告がある (<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30666">PR #30666</a>)。</p> <h2 id="s6">16GB GPU向け新量子化モデルの公開</h2> <p>16GB VRAMのGPU向けに最適化された混合精度量子化モデルがHugging Faceに公開された。</p> <p>ISTA-DASLabのQwen3.8-27B-GSQファミリーから派生した「Qwen3.8-Flash-Next GSQ RCO GGUF」が公開された (<a href="https://huggingface.co/BureauOfReadiness/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF">HF: Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF</a>)。これは混合精度量子化（IQ3_S 2-part split）を採用しており、gsq、rco、quantization、mixed-precisionのタグが付いている。また、bartowskiにより公開されたInternScience_MLExpert-GGUFでは、Q3_K_Mが16.2GBと16GBをわずかに超える一方、Q3_K_Sが15.2GBで単一GPUに適合する (<a href="https://huggingface.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF">HF: bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF</a>)。</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30792">CUDA: native q8_0 KV (and f16 K / q8_0 V) in the flash-attn tile kernel</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30788">CUDA: use lane-packed rows for small-K NVFP4 MMVQ</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-mma-q5]">ggml-cuda use MMA for Q5_K J128 minimum correction and optimize Stream-K fixup</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-graphs]">CUDA chunk graphs to amortize graph launch</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30573">CUDA: fix shared-memory WAR hazard in flash_attn_ext_vec</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30553">cuda: cap MMQ Stream-K blocks at available work</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-dp4a]">ggm-cuda enforce DP4A MMQ tile height multiple of warp size</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/[cuda-wave64-fix]">HIP/CUDA Fix reduction in mmf getting tile widths not divisible by 64 in mul_mat_id on wave64 devices</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30666">server: fix swa checkpoint invalidation logic</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/BureauOfReadiness/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF">HuggingFace: Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF">HuggingFace: bartowski/InternScience_MLExpert-GGUF</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261020t0000/ Tue, 20 Oct 2026 00:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261020t0000/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Mozilla AIがLLMゲートウェイ「Otari」を公開</a></li><li><a href="#s3">LLMのアンラーニングと安全性評価に関する最新研究</a></li><li><a href="#s4">拡散言語モデルの推論精度を改善するLookahead Editing手法</a></li><li><a href="#s5">NVIDIAがロボット用エージェントスキル発見フレームワークASPIREを公開</a></li><li><a href="#s6">OpenAIが低リソース言語のコーディング支援を改善</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>Mozilla AI</strong>が、40以上のLLMプロバイダを1つのエンドポイントで統合するゲートウェイ「Otari」を公開した。仮想キーや予算管理機能を持つ。</li> <li><strong>LLMのアンラーニング</strong>に関する研究「CoLU」が発表された。モデル全体を再学習するのではなく、層ごとの信頼度に基づいて情報を消去する手法で、保持知識の劣化を防ぐ。</li> <li><strong>拡散言語モデル</strong>の推論効率化手法「LED」が提案された。マスクされた拡散モデルの最適化を容易にするLookahead Editingにより、推論精度を改善する。</li> <li><strong>NVIDIA</strong>がロボット用エージェントのスキル発見フレームワーク「ASPIRE」を公開した。勾配降下ではなくスキル洗練を行う継続学習の新しいパラダイムを提供する。</li> <li><strong>OpenAI</strong>はChatGPTにおける低リソース言語のコーディング支援能力を改善するための取り組みと、SQLiteやCOBOL移行に関する新評価を発表した。</li> </ul> <h2 id="s2">Mozilla AIがLLMゲートウェイ「Otari」を公開</h2> <h3>前提</h3> <p>LLMゲートウェイは、アプリケーションとモデルプロバイダの間に位置し、認証やルーティング、使用量追記などの管理機能を提供するインフラです。複数のプロバイダを統合することで、単一エンドポイントからのアクセスを可能にします。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Mozilla AIが、OpenAI互換のLLMゲートウェイ「Otari」を公開しました。このゲートウェイは、40以上のプロバイダを統合し、1つのエンドポイントからアクセスできるように設計されています。仮想キーの発行、予算の強制、使用量の追跡機能が含まれています。プロバイダへの呼び出しは「any-llm」を通じて行われます。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>開発者は、複数のプロバイダに個別に接続する代わりに、1つのゲートウェイを通じてリソースを管理できます。これにより、予算管理や使用量の可視化が一元化され、運用負荷が軽減されます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/mozilla-ai/otari">mozilla-ai/otari (GitHub)</a></li> </ul> <h2 id="s3">LLMのアンラーニングと安全性評価に関する最新研究</h2> <h3>前提</h3> <p>LLMのアンラーニングは、特定の情報を忘却しつつ他の知識を保持する技術です。従来の手法では、忘却処理が保持知識にも悪影響を与えるトレードオフが存在していました。</p> <h3>CoLU: 信頼度重み付き層別アンラーニング</h3> <p>「CoLU」は、層ごとの信頼度に基づいてアンラーニングを行う手法です。既存の手法（NPO, SimNPO, SatImp）はモデル全体を微調整しますが、CoLUは層ごとの選択的な更新を探ります。これにより、同じ忘却損失下でも層によってトレードオフが異なる問題を解決し、保持知識の劣化を防ぎます。</p> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.22721">CoLU: Confidence-Weighted Layerwise Unlearning for Large Language Models (arXiv)</a></li> </ul> <h3>安全性評価: AIMSデータセット</h3> <p>「AIMS」は、1,724件の困難な安全性プロンプトを含む人手アノテーションデータセットです。各プロンプトには意図の説明と危害ラベルがペアになっています。これにより、安全性分類器がユーザーの意図を明示的なシグナルとしてモデル化できるようになり、様々な学習レジームで安全性分類が改善されます。</p> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2606.27210">Paved with True Intents: Intent-Aware Training Improves LLM Safety Classification (arXiv)</a></li> </ul> <h3>論理的推論の評価: Competence-Based Evaluation</h3> <p>現在のベンチマークは単一の正確性数値を報告するのみですが、この研究はLLMの論理的推論能力を正確に測定するための「Competence-Based Evaluation」を提案しています。言語的多様性に対する一貫性の欠如など、推論能力の短所をより詳細に把握することを目的としています。</p> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.22894">Competence-Based Evaluation of Logical Reasoning in Large Language Models (arXiv)</a></li> </ul> <h2 id="s4">拡散言語モデルの推論精度を改善するLookahead Editing手法</h2> <h3>前提</h3> <p>拡散言語モデル（dLLMs）は、自己回帰モデルに代わるものとして、並列デコーディングによる非自己回帰的テキスト生成を可能にします。主にマスクされた拡散モデル（MDMs）と均一拡散モデル（UDMs）に分類されます。</p> <h3>LED: Lookahead Editingによる改善</h3> <p>「LED」は、マスクされた拡散モデル（MDMs）の推論効率化と精度向上を目的とした手法です。理論的に、MDMsはマスクベースのトレーニングにより最適化が容易であることが示されています。LEDはLookahead Editingを導入することで、推論時の精度を改善します。</p> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.23122">LED: Improving Masked Diffusion Language Models by Lookahead Editing (arXiv)</a></li> </ul> <h2 id="s5">NVIDIAがロボット用エージェントスキル発見フレームワークASPIREを公開</h2> <h3>前提</h3> <p>ロボティクスにおけるエージェントは、環境との相互作用を通じてスキルを習得する必要があります。従来の継続学習は勾配降下に基づいていますが、ASPIREは異なるアプローチを採用しています。</p> <h3>ASPIRE: スキル発見と洗練</h3> <p>NVIDIAが公開した「ASPIRE」は、ロボティクス向けのアジェンティック/スキル発見フレームワークです。このフレームワークでは、「トレーニング」は勾配降下ではなくスキル洗練を指し、「学習済みモデル」は浮動小数点の重みではなくセンサーモータースキルのリポジトリを指します。「分散トレーニング」は、シャードされたミニバッチではなく、異なるスキルを練習するエージェントのパネルを指します。ASPIRE v1.0では、ルービックキューブの解決やLIBERO-Proタスクの99%の成功率が達成されています。</p> <ul> <li><a href="https://github.com/NVlabs/ASPIRE">NVlabs/ASPIRE (GitHub)</a></li> </ul> <h2 id="s6">OpenAIが低リソース言語のコーディング支援を改善</h2> <h3>前提</h3> <p>ChatGPTなどのLLMは、主要なプログラミング言語だけでなく、低リソース言語のコーディング支援においても進化を続けています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>OpenAIは、低リソースプログラミング言語におけるChatGPTの能力を改善するための取り組みを発表しました。これには、ソフトウェアエンジニアリング、SQLite、COBOL移行に関する新しい評価が含まれています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>既存のシステムやレガシーコードの維持において、COBOLやSQLiteなどの低リソース言語は依然として重要です。これらの言語に対するLLMの支援能力が向上することで、開発者の生産性向上と移行コストの削減が期待できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://openai.com/index/low-resource-programming-languages">Advancing coding in low‑resource programming languages (OpenAI Blog)</a></li> </ul> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/mozilla-ai/otari">mozilla-ai/otari (GitHub)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.22721">CoLU: Confidence-Weighted Layerwise Unlearning for Large Language Models (arXiv)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2606.27210">Paved with True Intents: Intent-Aware Training Improves LLM Safety Classification (arXiv)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.22894">Competence-Based Evaluation of Logical Reasoning in Large Language Models (arXiv)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.23122">LED: Improving Masked Diffusion Language Models by Lookahead Editing (arXiv)</a></li> <li><a href="https://github.com/NVlabs/ASPIRE">NVlabs/ASPIRE (GitHub)</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/low-resource-programming-languages">Advancing coding in low‑resource programming languages (OpenAI Blog)</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-it13-max/ Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-it13-max/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月20日/最終更新: 2026年10月20日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261019t2045/ Mon, 19 Oct 2026 20:45:02 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261019t2045/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">DeepSeek-V4.1-Flash-1017のサポートと独自量子化</a></li><li><a href="#s3">L40S vGPU環境での推論速度実測</a></li><li><a href="#s4">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>Project Maya v1.1.16がリリースされ、独自量子化モデル「Maya-S」を含むDeepSeek-V4.1-Flash-1017のサポートが始まった。</li> <li>独自エンジン「maya-ds4」により、3.5bit量子化や4/8GPUでのTP（Tensor Parallelism）が利用可能。</li> <li>EXL3量子化モデル使用時、推論が最大トークン数まで停止しないままループする報告と、その回避策が共有された。</li> <li>L40S vGPU環境では、Unsloth UD-Q5_K_XLモデル使用時に約21〜25 tok/sの推論速度が実測された。</li> </ul> <h2 id="s2">DeepSeek-V4.1-Flash-1017のサポートと独自量子化</h2> <p>Project Maya v1.1.16では、GLM-5.3-Flashに加え、DeepSeekの748Bパラメータモデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」がサポートされた。このモデルは、Project Maya独自のエンジン「maya-ds4」上で動作し、スライディングウィンドウや圧縮スパースアテンション、2段階インデクサー、ハイパーコネクション、Engram n-gramテーブル、DSpark drafter、ビジョンタワーなどの機能に対応している。設定は「./maya.sh --setup」または「--model DeepSeek-V4.1-Flash-1017」で行える<a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.16">[1]</a>。</p> <p>量子化形式としては、デフォルトの独自量子化「Maya-S（--ds4-quant maya-s）」が採用されている。これはルータードエキスパートを2〜3bit、アテンションや共有エキスパート、密な重みを8bitに量子化し、178 GBのメモリで動作する。元のモデルと同じ次のトークンを92.6%の確率で選択できる。また、UnslothのGGUF形式（q8/q4）やLibertAIDAIのEXL3量子化（2.9bit、RTX 30/A100以降対応）も選択可能だ<a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.16">[1]</a>。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p>EXL3量子化モデルを使用する環境において、推論が最大トークン数まで停止しないままループする現象が報告されている。eliaskg氏は、Project Maya v1.1.15、GLM-5.3-Flash（turboderp製EXL3 3.05bpw量子化）、コンテキスト262144、温度0の環境で、マルチターンコーディングエージェントセッション実行時にこの事象を確認した。多くのプロンプトで最初のターンが終了せず、約35分間（40 tok/s）推論が続いた後、「finish_reason: length」で終了した<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/273">[2]</a>。</p> <p>開発者のmw00氏は、この現象について以下の原因と回避策を提示した。まず、GLMエンジンではrepeat_penaltyやpresence_penalty、frequency_penaltyがドロップされており、効果がないというバグがある。また、温度0でのグリディデコーディングは推論モデルでループを引き起こしやすい。推奨されるサンプリング（ダッシュボードChatのデフォルト）を使用するか、thinking_budget（デフォルト32768）を低く設定（例：16384）することで、ループするターンにかかる時間を制限できる<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/273#issuecomment-6276063044">[3]</a>。</p> <h2 id="s3">L40S vGPU環境での推論速度実測</h2> <p>L40S vGPU（48 GB）とXeon 8580 CPUを搭載する環境において、Unsloth UD-Q5_K_XL（225 GBのエキスパート）モデルを使用した推論速度の実測値が報告された。Project Maya v1.1.15、CUDA 12.9、Ubuntu 22.04.5の環境で、sampledかつthinking有効の実際の使用時（glm stat:）に、デコード速度は安定して20〜25 tok/sであった。当初50+ tok/sを期待していたが、このマシンと量子化では約21 tok/sが上限に近いと推測されている<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/272">[4]</a>。</p> <h2 id="s4">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.16">Project Maya v1.1.16</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/273">Issue #273: EXL3 quant: long thinking loops run to max_tokens</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/273#issuecomment-6276063044">Comment on Issue #273</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/272">Issue #272: Single L40S-48Q (vGPU) + Xeon 8580, unsloth UD-Q5_K_XL, 512K ctx, KV int8: decode ~21 tok/s</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261019t2000/ Mon, 19 Oct 2026 20:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261019t2000/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">RDNA4 (gfx12) 向けHIPカーネルの大幅最適化</a></li><li><a href="#s3">VRAM確保、レイヤ分割、メモリ管理の不具合と最適化</a></li><li><a href="#s4">Strata v0.2.0ベータリリースとQwen3.8対応</a></li><li><a href="#s5">ベンチマークツールの改善とモニタリング機能の強化</a></li><li><a href="#s6">Intel Arc Pro B70 (SYCL) のサポートとベンチマーク</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <p>Strataは、Niko1221 (@coldniko) によって開発されたQwen3.8-Flash-Next (125B MoE) を8GB以上のNVIDIA GPUとシステムRAMで動作させるローカル推論エンジンです。OpenAI/Anthropic互換APIを提供し、MITライセンスで公開されています。今回のv0.2.0ベータ版では、RDNA4 (gfx12) 向けカーネルの大幅な最適化やVRAM管理の仕組み変更が入る一方で、既存ユーザーの環境では予期せぬ不具合や速度低下も報告されています。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>RDNA4 (gfx12) 向け最適化:</strong> QSA、WMMA、GDNカーネルが最適化され、デコード速度が向上しました。</li> <li><strong>VRAM管理の不具合:</strong> v0.2.0-betaではVRAM reserveが強制上書きされ、専用GPU環境で速度が低下する報告があります。</li> <li><strong>Linux環境でのクラッシュ:</strong> PipeWire環境下でRTTIME制限が原因の「exit code -9」が発生しています。</li> <li><strong>ベンチマークツールの修正:</strong> サーバー起動時のNameErrorや、環境情報の正確な取得が改善されました。</li> <li><strong>Intel Arc Pro B70 (SYCL) サポート:</strong> 速度向上とコピーエンジンハングの修正が行われています。</li> </ul> <h2 id="s2">RDNA4 (gfx12) 向けHIPカーネルの大幅最適化</h2> <h3>前提</h3> <p>RDNA4 (gfx12) はNVIDIAの最新アーキテクチャであり、StrataではHIP (CUDA互換) 経由で動作します。今回の変更は、このアーキテクチャ特有の命令セット (WMMA, QSA) を活用し、カーネルの効率を高めるものです。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>複数のプルリクエスト (#3233, #3230, #3225, #3223) により、RDNA4 (gfx12) 向けの最適化が実施されました。具体的には、QSA (Quantized Softmax Attention) ブロックスコアリングとtop-k選択の最適化、wave32 QSAデコードアテンションの有効化、MMVQ行再利用、そしてFP16/BF16 WMMAカーネルとGDNプリフィル再帰のポートが行われています。これにより、グローバルKV VMEMロード時のストール回避や、LDS (Local Data Share) バリアーの最適化が図られています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>RDNA4 (例: RTX 50シリーズ) を搭載しているユーザーにとって、これらの最適化はデコード速度とプロンプト読み込み速度の向上に直結します。特に、wave32モードの有効化は、新しいアーキテクチャの特性を最大限に引き出すために重要です。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3233">#3233 [Engine] perf(hip): optimize exact QSA block scoring and top-k selection on gfx12</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3230">#3230 [Engine] perf(hip): enable wave32 QSA decode attention and MMVQ row reuse on gfx12</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3225">#3225 [Engine] perf(hip): enable fused_gr tsum on gfx12, fix q8_inject guard, and use LDS-only barriers</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3223">#3223 [Engine] perf(prefill): port wmma_gemm and gdn_chunked WMMA kernels to RDNA4 gfx12</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <ul> <li>NVIDIA RTX A6000 (48GB), CUDA 13.0, Strata 0.1.44.1 環境でベンチマークを実施。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2424">Mohongzhi</a></li> <li>NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell (24GB), CUDA 13.0, Strata 0.1.43.1 環境でベンチマークを実施。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2180">DrLove73</a></li> <li>2x RTX 3090 環境で連続動作テストを実施し、エラーなしで正常に動作したと報告。<a href="https://github.com/noonghunna/club-3090/issues/1695">alexanderjacuna</a></li> <li>NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti (16GB), Windows 11 環境でベンチマークを実施。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2202">williamckl</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 5060 Ti (16GB) を使用するユーザー (@wycoconut) は、モデルダウンロード段階で「command failed (exit 1): python.exe」エラーが発生し、mtpファイルのダウンロードタイムアウトが原因でインストールが止まる報告をしています。再試行を繰り返すことで回避可能ですが、長期的な解決策が必要です (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3214">Issue #3214</a>)。</p> <p>また、開発者 (@bsorensen110) 自身による実装報告では、gfx12における共有メモリバリアーの改善により、グローバルKV VMEMロード時のストールが回避され、デコード性能が向上したとされています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3230">PR #3230</a>)。</p> <h2 id="s3">VRAM確保、レイヤ分割、メモリ管理の不具合と最適化</h2> <h3>前提</h3> <p>Strataは、モデルの重み (エキスパート) をGPU VRAMとCPU RAMに分割して配置します。NUMA (Non-Uniform Memory Access) 環境では、CPUソケットごとのメモリアクセス効率を最適化するために「NUMA分割」が有効になることがあります。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>v0.2.0ベータ版では、VRAM reserve (確保) の挙動が変更されました。特に、ユーザーが `--vram-reserve-mib 0` を指定しても、エンジンが強制的に 1536 MiB を reserve するよう上書きされる現象が報告されています。また、Linux環境ではファイルティア (ファイルキャッシュ) の選択ルールに問題があり、アンバッファードリードと比較してデコード速度が 3〜4 倍遅くなるケースが見つかっています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3237">Issue #3237</a>)。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>VRAM reserveが強制的に確保されることで、エキスパートキャッシュの領域が削られ、デコード速度が大幅に低下する可能性があります。特に、ディスプレイ出力をCPU内蔵GPUに任せてVRAMを全て推論に使う「専用計算GPU」環境では、この影響が顕著です。また、Linuxユーザーはファイルキャッシュの選択ミスにより、意図せず低速な読み込み経路が使われるリスクがあります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3215">#3215 [Engine] Forced 1536 MiB VRAM reserve overwrites user config on 0.2.0-beta, dropping decode speed from 80 to 50 tok/s</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3237">#3237 [Engine] Linux file tier: the room rule still picks the file cache on 0.2.0-beta, 2x slower prefill and 3-4x slower decode than unbuffered reads</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3238">#3238 [Engine] Linux: "exit code -9" with no OOM when started from a PipeWire desktop without rtkit (RLIMIT_RTTIME hard limit 0)</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 5070 (12GB) + Ryzen 7 7700 (iGPU使用) の環境で、@mesosomeso は `--vram-reserve-mib 0` を指定しても 1536 MiB が確保され、デコード速度が 80 tok/s から 50 tok/s へ約 37% 低下したと報告しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3215">Issue #3215</a>)。同様に、@elusuario73 も 12GB VRAM環境で reserve 値の変更がエラーになることを報告しています。</p> <p>Linux環境では、@vthomasino が PipeWireデスクトップ環境で `RLIMIT_RTTIME` 制限が原因の「exit code -9」クラッシュを報告しています。OOM (Out of Memory) ではなく、リアルタイム制限による強制終了でした (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3238">Issue #3238</a>)。</p> <p>NUMA分割の効果については、環境によって結果が分かれています。HP Z6 G4 (Dual Xeon Gold 6226 + RTX 3090) の @baptisterajaut は、NUMA分割有効化でデコード速度が 52.6 tok/s から 60.0 tok/s へ向上したと報告しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201">Issue #3201</a>)。一方、Dual Xeon E5-2670 v2 + 2x CMP 50HX の @xrip は、分割なしの方が 12.6% 高速だったと報告しており、CPU世代やGPU構成によって最適解が異なることが示唆されています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201#issuecomment-6274173855">Issue #3201 Comment</a>)。</p> <h2 id="s4">Strata v0.2.0ベータリリースとQwen3.8対応</h2> <h3>前提</h3> <p>StrataはQwen3.8-Flash-Next (125B MoE) に対応しており、VRAM効率を高めるためにK/Vキャッシュの精度 (FP16/INT8等) や、エキスパートのオフロード設定が重要です。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>v0.2.0ベータ版では、Qwen3.6/3.5系エンジンでFP32だったK/Vキャッシュが、デフォルトでFP16 (6.0 GiB at 262144) に変更されました。また、`--kv-q8` オプションでINT8 (3.1 GiB) での保存が可能になり、16GBカードでも262Kコンテキストが収まるようになりました (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3084">PR #3084</a>)。さらに、DFlash2 (7トークンドラフター) のサポート要望や、HyperQwen (lookup augmented block drafter) による速度向上の可能性が議論されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>K/Vキャッシュの精度変更により、VRAMの節約とコンテキスト長の拡大が実現します。また、DFlash2等のドラフター技術のサポートは、推論速度を大幅に向上させる可能性があります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3084">#3084 qwen35: FP16 K/V cache by default, int8 with --kv-q8 (262144 fits a 16 GiB card)</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183">#3183 [Other] Dflash2 support</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>@apdogod123321-ops は、RTX 2080 Ti (11GB) 環境でDFlash2のサポートを要望しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183">Issue #3183</a>)。@Meetsch は、DFlash2とHyperQwenを組み合わせることで、RTX 3090上で最大 380 tok/s の速度向上が期待できると報告しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183#issuecomment-6275350607">Issue #3183 Comment</a>)。</p> <h2 id="s5">ベンチマークツールの改善とモニタリング機能の強化</h2> <h3>前提</h3> <p>Strataには `tools/strata_bench.py` および `BENCH.bat` といったベンチマークツールが含まれており、ユーザーが自分の環境での性能を測定・報告するために使われます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>v0.2.0ベータ版では、ベンチマークツールにいくつかのバグが見つかりました。特に、サーバーを起動する際に `NameError: name 'port' is not defined` が発生し、ベンチマークが実行できない状態でした (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188">Issue #3188</a>)。また、環境情報の取得について、CUDA UMDバージョンやストレージ情報、GPUの詳細 (電力、PCIeリンク等) が正しく取得されない問題があり、これらが修正されました (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3250">PR #3250</a>)。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>ベンチマークツールは、ユーザーが自分の環境での性能を評価し、開発者にフィードバックを与えるための重要な手段です。ツールのバグ修正により、正確なベンチマーク結果の取得が可能になります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188">#3188 [Benchmark] BENCH.bat / strata_bench.py crashes with NameError when it starts the server</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3250">#3250 [Benchmark] strata_bench: read CUDA UMD version, storage and GPU power/PCIe detail</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 5090 (Windows 11) の @ZrDaniel07 と、RTX 4060 Ti (Windows 11) の @JoShMiQueL は、ベンチマークツールがサーバー起動時にクラッシュすることを報告し、修正パッチや回避策を提示しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6274188230">Issue #3188 Comment</a>, <a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6275908460">Issue #3188 Comment</a>)。</p> <h2 id="s6">Intel Arc Pro B70 (SYCL) のサポートとベンチマーク</h2> <h3>前提</h3> <p>StrataはNVIDIA GPUだけでなく、Intel Arc GPU (SYCL経由) のサポートも進めています。Arc Pro B70/B65 (Battlemage) は、32GB VRAMを搭載し、大規模モデルの推論に適しています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Intel Arc Pro B70/B65向けに、SYCLエンジンが最適化されました。プロンプト速度が 10-35% 向上し、コピーエンジンのハング (カードのフリーズ) が修正されました。また、INT8クロスオーバーキャッシュの実装や、テストの失敗修正が行われています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3248">PR #3248</a>)。単一B70環境で、IQ2_XS量子化モデルを用いたデコード速度は、最適化前 (67.10 tok/s) から最適化後 (94.85 tok/s) へ向上しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3153">PR #3153</a>)。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Intel Arcユーザーにとって、これらの最適化は推論速度の向上と安定性の確保に直結します。特に、コピーエンジンのハング修正は、長時間の推論やKVキャッシュの保存/復元において重要です。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3248">#3248 [Engine] SYCL: +10-35% prompt speed on Arc Pro B70/B65, copy-engine hang fix, int8 crossover cache, failing tests fixed</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3153">#3153 [Engine] [SYCL] Qwen3.8-Flash-Next IQ2_XS single-B70 E2E preview</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>Intel Arc Pro B70 (32GB VRAM) + Xeon w5-3435X の環境で、@xiangyuT は最適化後のSYCLエンジンで、32Kワークロードにおいて 94.85 tok/s のデコード速度を達成したと報告しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3150">Issue #3150</a>)。開発者 (@maxfridbe) は、コピーエンジンのハング修正により、テストが正常に通過し、カードのフリーズが解消されたことを報告しています (<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3248">PR #3248</a>)。</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3233">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3233</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3230">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3230</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3225">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3225</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3223">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3223</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3214">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3214</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3215">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3215</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3237">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3237</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3238">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3238</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201#issuecomment-6274173855">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201#issuecomment-6274173855</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201#issuecomment-6274837452">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3201#issuecomment-6274837452</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3084">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3084</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183#issuecomment-6275350607">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3183#issuecomment-6275350607</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6274188230">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6274188230</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6275908460">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3188#issuecomment-6275908460</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3250">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3250</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3248">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3248</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3153">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/3153</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3150">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/3150</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261019t1134/ Mon, 19 Oct 2026 11:34:33 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261019t1134/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Mesa 26.2.5によるRADVクラッシュと780Mへの影響</a></li><li><a href="#s3">gfx1103 (780M) でのVulkan GDNパイプラインハング</a></li><li><a href="#s4">Vulkan Qwen4exp用Fused Kernel統合による性能向上</a></li><li><a href="#s5">Vulkanデバイス保持機能でアイドル時消失を防ぐ</a></li><li><a href="#s6">Vulkan量子化K/V用スパースFlash Attention</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>Mesa 26.2.5でRADVの既知のクラッシュ（nir_opt_varyings）とレイトレーシング不具合が修正された。</li> <li>gfx1103（780M）でVulkan GDNモデル使用時、CPU 100%ハングする不具合が報告されている。</li> <li>Qwen4expモデル向けにシェーダーディスパッチを削減するFused Kernelが統合された。</li> <li>常時稼働環境向けに、アイドル時にVulkanデバイスが消失する問題を防ぐKeepalive機能が追加された。</li> </ul> <h2 id="s2">Mesa 26.2.5によるRADVクラッシュと780Mへの影響</h2> <p>Linuxのグラフィックスライブラリ「Mesa」は、VulkanドライバーRADVを通じてAMD内蔵GPU（iGPU）の性能を制御している。最新のMesa 26.2系では、最適化処理の過程でRADVがクラッシュする既知のバグが存在し、RDNA3以降のアーキテクチャを含むAMD iGPU環境に影響が及んでいた。</p> <p>2026年10月19日にリリースされたMesa 26.2.5では、このクラッシュの原因となる「nir_opt_varyings」最適化パスに関連する問題への対策が含まれている。これにより、RADV搭載のRadeon 780Mなどでも、推論エンジン起動時の安定性が向上する可能性がある。また、同リリースではレイトレーシングの信頼性向上や浮動小数点精度の修正も実施されており、Vulkanドライバー全体の安定性が改善されている。</p> <p>この変更は、Vulkan経由でローカルLLMを動作させるユーザーにとって、ドライバーレベルでの予期せぬクラッシュリスクを低減する重要な修正である。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/releases/26.2.5">Mesa 26.2.5 released TODAY (Oct 19)</a></li> <li>出典: <a href="https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/issues (nir_opt_varyings crash)">RADV nir_opt_varyings crash on Mesa 26.2+</a></li> <li>出典: <a href="https://9to5linux.com/mesa-26-2-5-is-out-with-bug-fixes-for-radv-nvk-anv-panvk-freedreno-and-zink">Mesa 26.2.5: RADV ray-tracing/FP/race condition fixes</a></li> </ul> <h2 id="s3">gfx1103 (780M) でのVulkan GDNパイプラインハング</h2> <p>llama.cppのVulkanバックエンドを使用する際、特定のモデルアーキテクチャ（GDN: Gated Delta Network）において、gfx1103（Radeon 780M）上で処理が完全に停止する現象が報告されている。</p> <p>この不具合は、モデル読み込み時（load_model）にCPU使用率が100%になり、その後も処理が進まない状態（ハング）を引き起こす。具体的には、ヘッドサイズ128のGDNパイプラインがgfx1103のVulkanドライバーと互換性を持たないことが原因と推測されている。ただし、同じ780M環境でも、より小さなGDNモデル（Qwen3.6-35B-A3Bなど）を使用する場合は正常に動作するため、モデルの特定のパラメータや構造に起因する問題である。</p> <p>この問題は、780M搭載機でGDNアーキテクチャのモデルをVulkan経由で実行するユーザーに影響する。回避策としては、異なるモデルサイズの使用や、ドライバー/エンジン側の修正待ちが考えられる。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/27998">llama.cpp #27998: Vulkan GDN pipeline hang on gfx1103 (RADV 780M)</a></li> </ul> <h2 id="s4">Vulkan Qwen4exp用Fused Kernel統合による性能向上</h2> <p>llama.cppでは、Qwen4expアーキテクチャのモデル推論を最適化するFused Kernelの統合が進められている。これは、複数の計算ステップ（SCALE→SIGMOID→SCALE→hc_post）を単一のVulkanカーネルに統合し、シェーダーディスパッチのオーバーヘッドを削減する技術である。</p> <p>2026年9月28日にマージされたPR#29520、および2026年10月19日時点でのPR#30602により、この最適化が適用された。これにより、AMD iGPU上でもメモリ転送の削減と推論レイテンシの低下が期待できる。特にQwen3.8-Flash-NextなどのQwen4exp系モデルを使用する場合、Vulkanバックエンドでのパフォーマンス向上に寄与する。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30602">llama.cpp Vulkan Qwen4exp fused kernel #30602</a></li> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29520">llama.cpp #29520: Vulkan Qwen4exp SCALE-SIGMOID fused kernel (merged Sep 28)</a></li> </ul> <h2 id="s5">Vulkanデバイス保持機能でアイドル時消失を防ぐ</h2> <p>常時稼働するAMD iGPUサーバー（ミニPCなど）において、アイドル状態時にVulkanデバイスが「消失（device lost）」する問題への対策がllama.cppに追加された。これは、GPUが省電力モードなどに遷移した際、ドライバーがデバイスを無効化してしまうことが原因で、推論セッションが予期せず終了する要因となっていた。</p> <p>PR#29267およびPR#30664により、Vulkanデバイスを保持するオプション機能が導入された。これにより、アイドル時でもデバイスが消失せず、常時稼働環境での推論ノードとしての安定性が向上する。mini-PCなどで24時間稼働させるユーザーにとって、重要な安定化修正である。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29267">ggml-vulkan: add optional device keepalive</a></li> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30664">llama.cpp #30664: Vulkan keepalive device</a></li> </ul> <h2 id="s6">Vulkan量子化K/V用スパースFlash Attention</h2> <p>llama.cppのVulkanバックエンドにおいて、量子化されたK/V（Key/Value）キャッシュを用いたスパースFlash Attentionの実装が進められている。これは、単一ヘッドで量子化されたKデータを用い、Vulkan上でMMQ（Multi-Matrix Multiplication）演算を最適化する技術である。</p> <p>この最適化（コミットb3daa07）により、メモリ帯域の効率的な利用と推論速度の向上が期待できる。特に、VRAMが限られるAMD iGPU環境において、長文コンテキストの処理効率を高める可能性がある。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/b3daa07">llama.cpp: Vulkan sparse flash attention for quantized K/V (Baked commit)</a></li> </ul> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/releases/26.2.5">Mesa 26.2.5 released TODAY (Oct 19)</a></li> <li><a href="https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa/-/issues (nir_opt_varyings crash)">RADV nir_opt_varyings crash on Mesa 26.2+</a></li> <li><a href="https://9to5linux.com/mesa-26-2-5-is-out-with-bug-fixes-for-radv-nvk-anv-panvk-freedreno-and-zink">Mesa 26.2.5: RADV ray-tracing/FP/race condition fixes</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/27998">llama.cpp #27998: Vulkan GDN pipeline hang on gfx1103 (RADV 780M)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30602">llama.cpp Vulkan Qwen4exp fused kernel #30602</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29520">llama.cpp #29520: Vulkan Qwen4exp SCALE-SIGMOID fused kernel (merged Sep 28)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29267">ggml-vulkan: add optional device keepalive</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30664">llama.cpp #30664: Vulkan keepalive device</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/b3daa07">llama.cpp: Vulkan sparse flash attention for quantized K/V (Baked commit)</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/20261019t1130/ Mon, 19 Oct 2026 11:30:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/20261019t1130/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">CUDA/Vulkan/HEXAGONの主要バグ修正とレジション対応</a></li><li><a href="#s3">Qwen3.8-Flash-Next (125B) の16GB GPU実測と最適化技術</a></li><li><a href="#s4">MoE推論の高速化：SLRUキャッシュとホストRAM expert配置</a></li><li><a href="#s5">vLLM/SGLangのNVFP4対応と最新リリース</a></li><li><a href="#s6">Unslothのメモリ削減技術とStudio新機能</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>バグ修正:</strong> RTX 5090等におけるCUDA Flash Attentionの長文prefill遅延（最大40%）が修正された。また、Vulkan環境での文字化けやMTP（多トークン予測）の動作不良も報告されている。</li> <li><strong>16GB GPUでの超大規模推論:</strong> Qwen3.8-Flash-Next (125B) が、RTX 5060 Ti 16GB 1枚や、RTX 5070 12GB + 5060 Ti 16GB の2枚構成で動作し、実用的な速度（50-100 tok/s）で推論可能であることが実測されている。</li> <li><strong>MoE最適化:</strong> llama.cppにおいてMoE推論のキャッシュ機構がSLRU方式に変更され、VRAM不足解消のためのホストRAM expert配置や、推論エンジン（Unsloth等）のメモリ削減技術が強化された。</li> <li><strong>推論エンジンの動向:</strong> vLLM 0.32.0でNVFP4 KVキャッシュ対応、SGLang v0.5.21でCUDA 13対応とMTPサポートが強化された。</li> </ul> <h2 id="s2">CUDA/Vulkan/HEXAGONの主要バグ修正とレジション対応</h2> <h3>前提</h3><p> llama.cppは、GGUF形式の量子化モデルをCPUやGPUで高速に推論するためのC/C++エンジンである。CUDAやVulkanなどのバックエンドを通じて、ユーザーのハードウェア環境に合わせた推論が可能だが、新バージョンやハードウェアの登場に伴い、特定の条件下で不具合が発生することがある。 </p><h3>何が変わったか</h3><p> 今回の更新・修正では、主に以下の不具合が対象となっている。 </p><table> <tr><th>不具合内容</th><th>影響環境</th><th>修正状況</th></tr> <tr><td>CUDA FA stream-kブロック数不整合</td><td>RTX 5090 (170 SMs)</td><td>修正により速度回復</td></tr> <tr><td>Vulkan RADV転送キュー文字化け</td><td>AMD GPU (Vulkan)</td><td>報告中</td></tr> <tr><td>MTP (多トークン予測) 動作不良</td><td>SYCL / Intel Arc</td><td>報告中</td></tr> <tr><td>OpenAI APIツール呼び出しの終了通知欠落</td><td>/v1/responses エンドポイント</td><td>報告中</td></tr> </table><p> 特に重要なのは、RTX 5090におけるFlash Attention (FA) パスの遅延問題だ。長文コンテキスト（65K〜131Kトークン）でのprefill処理が、RTX 4090と比較して10〜13%遅くなる現象が発生していた。修正後は、この遅延が解消され、RTX 4090と比較して約37〜40%の高速化が確認されている。 </p><h3>なぜ重要か</h3><p> 16GBクラスのGPUユーザーにとって、長文コンテキストの処理速度は実用性を左右する。また、RTX 5090のような高性能GPUを使用している場合、ソフトウェア側の不具合により本来の性能が発揮されない可能性がある。今回の修正により、長文処理における推論速度の安定性が確保された。 </p><h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30784">llama.cpp #30784: CUDA FA stream-k block count not a multiple of ntiles_dst on RTX 5090</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30782">llama.cpp #30782: MTP working broken after update</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30768">llama.cpp #30768: Vulkan RADV slash spam</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3><p> <strong>RTX 5090における長文prefillの遅延と修正効果</strong> ユーザー <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30784">@Nebiforever</a> による報告では、RTX 5090 (170 SMs) において、CUDA 13.4.59、ドライバー 595.91.07、llama.cpp b11674 の環境で、Qwen3.5-9B-Q4_K_Mモデルを用いた長文prefill（-d 65536/131072）がRTX 4090より遅いという現象が確認された。 原因は、MMAカーネル（ncols=64, nbatch_fa=32）の実行ブロック数が、stream-kアルゴリズムにおいてRTX 5090のSM数（170）に対して割り切れない値（340ブロック）になっていたことにある。これにより、RTX 4090（128 SMs, 256ブロック）と比較して効率的に処理できなかった。修正後は、この不整合が解消され、短文コンテキストやトークン生成時と同様に、RTX 5090がRTX 4090に対して約20%高速なパフォーマンスを発揮するようになった。 <strong>MTP (Multi-Token Prediction) の動作不良</strong> ユーザー <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30782">@shansen008</a> は、Ryzen 9 5900XT / Intel Arc Pro B70、SYCLバックエンドの環境で、最新リリースへの更新後、MTP（多トークン予測）が機能しなくなったと報告している。Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XLモデルとmtp-Qwen3.8-27B-Q4_0ドラフトモデルを使用しているが、トークン生成速度が10 tok/s程度に低下し、思考ボックスがガビッジを出力する無限ループに陥る現象が発生した。 </p><h2 id="s3">Qwen3.8-Flash-Next (125B) の16GB GPU実測と最適化技術</h2> <h3>前提</h3><p> Qwen3.8-Flash-Nextは、125Bパラメータ（アクティブ51B）のMoE（Mixture of Experts）モデルである。通常、このような超大規模モデルは複数のGPUや大量のVRAMを必要とするが、量子化技術や推論エンジンの最適化により、16GBクラスのGPUでも動作可能となってきた。 </p><h3>何が変わったか</h3><p> コミュニティによる実測では、16GB VRAMのGPU単体、あるいは16GBを含む複数GPU構成で、Qwen3.8-Flash-Nextが実用的な速度で動作している。 </p><table> <tr><th>環境</th><th>推論エンジン</th><th>量子化</th><th>速度 (tok/s)</th></tr> <tr><td>RTX 5060 Ti 16GB (1枚)</td><td>Strata</td><td>Q3</td><td>52</td></tr> <tr><td>RTX 5070 12GB + 5060 Ti 16GB (2枚)</td><td>Strata v0.1.45</td><td>IQ3_S</td><td>50-64 (decode)</td></tr> <tr><td>RTX 4090 (1枚)</td><td>llama.cpp (UD)</td><td>IQ3_XXS</td><td>86.5 (decode)</td></tr> <tr><td>RTX 4090 (1枚)</td><td>vLLM</td><td>FP4</td><td>174.8</td></tr> </table> <h3>なぜ重要か</h3><p> 16GB GPUを持つユーザーにとって、MoEモデルは「VRAM不足で動かない」というイメージが強かった。しかし、Qwen3.8-Flash-Nextのようなモデルが、単一の16GB GPUや、16GBを含む混合構成で動作することは、ローカルLLMの利用範囲を大幅に広げる。特に、StrataなどのエンジンがNVIDIAとAMDの混合GPU構成をサポートしたことで、既存のGPUを有効活用した推論環境の構築が可能になった。 </p><h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://llm-bench.io/models/qwen3-8-flash-next">Qwen3.8-Flash-Next community benchmarks</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/1512">Strata dual-GPU tensor-split report</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3><p> <strong>RTX 5060 Ti 16GB 単体での動作</strong> ユーザー <a href="https://x.com/Indy_triguy/status/2111874234678911249">@Indy_triguy</a> は、RTX 5060 Ti 16GB、DDR4 64GBの環境で、Qwen3.8 Flash Next (Q3量子化) を動作させ、52 tok/s の推論速度を記録した。また、Qwen3.8 27BをSpark環境で併用し、複数エージェントによる256Kコンテキストセッションと、Flash Nextを批評役として使用するハイブリッドな運用も可能であると報告している。 <strong>RTX 5070 12GB + 5060 Ti 16GB 混合構成での動作</strong> ユーザー <a href="https://x.com/murasametech/status/2111793718852514041">@murasametech</a> は、RTX 5070 12GB と RTX 5060 Ti 16GB の2枚構成（VRAM合計28GB）、RAM 64GB（WSL2に56GB）で、Strata v0.1.45 を使用して Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_S (約84GB) を動作させた。GPUに収まらないモデル部分はRAMとSSDに配置している。実測では、Decodeが約50〜64 tok/s、1.4万トークン入力のPrefillが417〜440 tok/s となった。文章が流れていく速度は実用的であり、待たされる感じはないと評価している。 <strong>RTX 4090 における高速推論</strong> ユーザー <a href="https://x.com/PotatoLordsLab/status/2111867831402844376">@PotatoLordsLab</a> は、Dell C4130 (3× V100 16GB + 1× Tesla M10) という複数GPU構成で、Qwen3.8-Flash-Next (NVIDIA FP4) をテストし、MTPドラフト有効時に102.4 tok/s、最良のチャット応答で112.7 tok/s、262Kコンテキストで55.1 tok/s を記録した。 </p><h2 id="s4">MoE推論の高速化：SLRUキャッシュとホストRAM expert配置</h2> <h3>前提</h3><p> MoE（Mixture of Experts）モデルは、入力に応じて複数の「専門家（Expert）」パラメータを動的に選択して推論を行う。この際、頻繁にアクセスされるExpertを高速に保持するキャッシュ機構が重要となる。また、VRAMが不足する場合、ExpertをホストRAM（CPUメモリ）に配置し、GPUとの間でデータ転送を行う手法も検討されている。 </p><h3>何が変わったか</h3><p> llama.cppにおいて、MoE用の単純なLRU（Least Recently Used）キャッシュが、50/50に分割されたSLRU（Second Chance LRU）キャッシュに置き換えられた。これは、ガーベジコレクションの世代別GCに似た仕組みで、安定した「古い」セットと、変動の大きい「若い」セットを分離することで、単純LRUと比較して1〜5%の性能向上を実現した。 また、ホストRAMにExpertを配置するパイプライン並列化のプルリクエスト（#29963）や、512 ExpertのMTPドナーを256 Expertのアーキテクチャに適応するツール（#30770）も開発されている。 </p><h3>なぜ重要か</h3><p> 16GB GPUユーザーがMoEモデルを扱う際、キャッシュの効率は推論速度に直結する。SLRUキャッシュへの移行により、同じVRAM環境でもより安定した高速推論が可能になる。また、ホストRAMを活用する技術の進展は、VRAM不足による推論失敗を回避する手段として注目される。 </p><h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30637">llama.cpp #30637: Replace MoE LRU cache with a 50/50 SLRU cache</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29963">ggml : pipeline parallelism with MoE experts in host RAM</a></li> </ul> <h2 id="s5">vLLM/SGLangのNVFP4対応と最新リリース</h2> <h3>前提</h3><p> vLLMとSGLangは、大規模言語モデルの推論を高速化するための主要な推論エンジンである。NVFP4（NVIDIA FP4）は、4ビット浮動小数点量子化の一種で、メモリ使用量を大幅に削減しつつ、推論速度の向上を目指す技術。 </p><h3>何が変わったか</h3><p> vLLM 0.32.0（2026年10月17日リリース）では、NVFP4 KVキャッシュが正式にサポートされた。これにより、注意機構のヘッドテンソルを4ビットFP精度で保存し、FP8と比較してKVメモリを約4倍削減。A100環境では約3.75倍長いシーケンスを処理可能となった。また、Model Runner V2の導入により、MoE、ハイブリッド注意機構、MTP、マルチ入力などを統一してサポートするようになった。 SGLang v0.5.21では、CUDA 13とTorch 2.11をベースとし、Qwen3.6 NVFP4やQwen3.8-Flash-Nextなどの新モデルサポート、およびMTP（Multi-Token Prediction）対応が強化された。 </p><h3>なぜ重要か</h3><p> 16GB GPUユーザーにとって、VRAMの効率的な使用は必須である。NVFP4 KVキャッシュの導入により、より長いコンテキストやバッチサイズでの推論が可能になる。また、vLLMとSGLangの両方でMTPサポートが強化されたことで、推論速度のさらなる向上が期待できる。 </p><h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.32.0">vLLM 0.32.0 release</a></li> <li><a href="https://github.com/sgl-project/sglang/releases/tag/v0.5.21">SGLang v0.5.21 release</a></li> </ul> <h2 id="s6">Unslothのメモリ削減技術とStudio新機能</h2> <h3>前提</h3><p> Unslothは、ファインチューニングと推論を高速化するためのライブラリ。特に、VRAM使用量の削減と推論速度の向上に注力しており、16GB GPUでの大規模モデル操作を可能にする技術を提供している。 </p><h3>何が変わったか</h3><p> Unsloth v2026.10.6（2026年10月15日リリース）では、NVIDIA Nemotron 3.5 Boltが24GBメモリで動作可能となった。また、Meta Muse Spark Open (816B) が256GBメモリで動作するよう最適化された。 LoRAトレーニングにおいては、NVFP4、INT4、MXFP4のチェックポイントに対して、元のパックされた重みから直接トレーニングを行うことで、VRAM使用量を削減しつつ精度を保持する技術が導入された。例えば、Qwen3.8-27B-NVFP4の場合、ピークメモリ使用量が72.9 GBから40.2 GBに約44%削減された。 Unsloth Studioでは、llama.cpp RPCプロトコルを使用したGGUFモデルの分散推論（PR#13726）や、REAP Expert Pruning（PR#14130）などの新機能が追加された。 </p><h3>なぜ重要か</h3><p> 16GB GPUユーザーにとって、LoRAトレーニング時のVRAM不足は大きな障壁であった。パックされた重みからの直接トレーニングにより、より大きなモデルや複雑なファインチューニングが、消費メモリを抑えて実行可能になる。また、分散推論機能により、複数マシンを活用した大規模モデルの推論環境構築が容易になる。 </p><h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://unsloth.ai/docs/new/changelog">Unsloth v2026.10.6 update</a></li> <li><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/pull/13726">Unsloth Studio GGUF cross-machine serving</a></li> </ul> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30784">llama.cpp #30784</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30782">llama.cpp #30782</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30768">llama.cpp #30768</a></li> <li><a href="https://llm-bench.io/models/qwen3-8-flash-next">Qwen3.8-Flash-Next community benchmarks</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/1512">Strata dual-GPU tensor-split</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30637">llama.cpp #30637</a></li> <li><a href="https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.32.0">vLLM 0.32.0 release</a></li> <li><a href="https://github.com/sgl-project/sglang/releases/tag/v0.5.21">SGLang v0.5.21 release</a></li> <li><a href="https://unsloth.ai/docs/new/changelog">Unsloth v2026.10.6 update</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-k11/ Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-k11/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月19日/最終更新: 2026年10月19日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-k8-plus/ Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-k8-plus/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月20日/最終更新: 2026年10月20日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/um870-slim/ Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/um870-slim/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月19日/最終更新: 2026年10月19日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/um890-pro/ Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/um890-pro/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月19日/最終更新: 2026年10月19日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261018t2045/ Sun, 18 Oct 2026 20:45:02 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/maya/20261018t2045/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">v1.1.15 リリースと H100/CMP 170HX 等新ハードウェア性能報告</a></li><li><a href="#s3">Maya v1.1.14 リリース: Pascal GPU 実験的サポートと Unsloth 量子化対応</a></li><li><a href="#s4">GLM エンジン: DFlash によるマルチトークン検証と複数会話スケジューリング</a></li><li><a href="#s5">GLM Prefill の VRAM 管理とストリーミング最適化</a></li><li><a href="#s6">Maya v1.1.11 リリースと監視機能の更新</a></li><li><a href="#s7">Volta 向けグループ WMMA カーネルの追加</a></li><li><a href="#s8">Pascal sm_60 (Tesla P100, GP100) のエンジンビルドとデコード最適化</a></li><li><a href="#s9">2026-10-16 のリリース (Project Maya v1.1.13 〜 v1.1.15・2 版)</a></li><li><a href="#s10">GLM エンジン: gfx1201 環境での NaN 発生と無効な Expert ID 不具合修正</a></li><li><a href="#s11">Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) での動作検証</a></li><li><a href="#s12">EXL3 量子化: 半整数ビットレート (K 1.5/2.5/3.5) と exllamav3 互換性テスト</a></li><li><a href="#s13">Volta 向け GLM プロンプト高速化と AVX-512 CPU 最適化</a></li><li><a href="#s14">EXL3 4.10bpw 量子化対応と GPU/CPU エキスパートルーティング</a></li><li><a href="#s15">1Mコンテキスト実測とWindowsビルド不具合報告</a></li><li><a href="#s16">HIPバックエンドにgfx908 (MI100) 実験的サポートとベンチマーク</a></li><li><a href="#s17">GLMプロンプト処理の高速化: DSAインデクサーと短プロンプトバッチ化</a></li><li><a href="#s18">GLMのexpertスキップ機能とCPUレーンでの再現性確保</a></li><li><a href="#s19">Tesla P40およびRTX 3060搭載環境でのベンチマーク報告</a></li><li><a href="#s20">GLM エンジン: レイヤ分割時の PCIe 経由专家ステージング最適化</a></li><li><a href="#s21">HIP 環境: Web UI Monitor での GPU 計測を amdgpu sysfs に変更</a></li><li><a href="#s22">HIP 環境: 共有 CPU プールによる RX 7900 XTX 2 枚構成のデコード高速化</a></li><li><a href="#s23">DeepSeek-V4.1-Flash: Maya 上での実験的サポートと独自エンジン</a></li><li><a href="#s24">GLM Recurrent State Backup の確保不具合修正</a></li><li><a href="#s25">RTX 3090/3060/V100 混合 4GPU 構成でのエージェント実装報告</a></li><li><a href="#s26">Pascal (sm_6x) GPU 向けビルドと L1 キャッシュ最適化</a></li><li><a href="#s27">Responses APIとバックグラウンドジョブの追加</a></li><li><a href="#s28">CUDA環境でのGLMプロンプト共有専門家サブバッチ最適化</a></li><li><a href="#s29">マルチGPU構成の改善</a></li><li><a href="#s30">READMEと主要ドキュメントの簡体中国語翻訳追加</a></li><li><a href="#s31">GLMモデルにおける動画入力サポートの機能リクエスト</a></li><li><a href="#s32">プリフィルステージの分離</a></li><li><a href="#s33">Unsloth UD量子化モデルのQ8_0 Expert対応とロード失敗修正</a></li><li><a href="#s34">出典</a></li></ol></details> <article> <p>Project Maya は mw00 が開発する、GLM-5.3-Flash (zai-org・321B MoE・MIT ライセンス) を自分の NVIDIA GPU (1 枚から最大 16 枚) で動かすローカル推論エンジン・サーバー・ダッシュボード・量子化ツール。よく使うエキスパートを GPU、次を RAM、残りを NVMe SSD に置いて動かす。Strata (Niko1221/Strata) のエンジンとサーバーを元に GLM-5.3-Flash 向けに作り直したもの。OpenAI/Anthropic 互換 API、MIT ライセンス。AMD GPU と Windows は実験的な対応。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>v1.1.15 リリース：RTX 3090 + RTX 5060 Ti 8 枚で EXL3 と DFlash2 によるデコードの高速化を確認</li> <li>Pascal GPU (P100/P40) が実験的サポートに昇格、Unsloth UD 量子化モデルのロード失敗を修正</li> <li>GLM エンジンの VRAM 管理を最適化：プロンプト処理中の不要 VRAM を解放し、OOM 対策を強化</li> <li>動画入力やアイドル時アンロードなど、サーバー運用に便利な新機能を追加</li> <li>Volta アーキテクチャ向けに WMMA カーネルを追加し、プロンプト処理を高速化</li> </ul> <h2 id="s2">v1.1.15 リリースと H100/CMP 170HX 等新ハードウェア性能報告</h2> <p>v1.1.15 がリリースされました。H100 2 枚でのベンチマークでは、Maya-L モデルで 124 tok/s のデコード速度、1M コンテキストで 2099 tok/s のプリフィル速度を記録しています <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/258">https://github.com/mw00/project-maya/issues/258</a>。H100 1 枚でも 61.4 tok/s を達成 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/260">https://github.com/mw00/project-maya/issues/260</a>。また、NVIDIA CMP 170HX 2 枚 (40GB ずつ) では 54.3 tok/s、プリフィル 465/831 tok/s を記録 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/263">https://github.com/mw00/project-maya/issues/263</a>。これは PCIe Gen2 x16 環境での結果です。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/259">@Molyleaf</a> は H100 2 枚 (80GB) で Maya-M-Derisked (IQ2_S) をテストし、1M コンテキストで 123.7 tok/s、プリフィル 1411/1986 tok/s を報告 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/259">https://github.com/mw00/project-maya/issues/259</a>。H100 1 枚では 61.4 tok/s <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/260">https://github.com/mw00/project-maya/issues/260</a>。H100 2 枚の報告は v1.1.11 のインストーラービルド (sm_90)、1 枚の報告は v1.1.15 のインストーラービルドで、両方とも Xeon Platinum 8488C (192 スレッド)、504 GB RAM 環境です。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/263">@nvsofts</a> は NVIDIA CMP 170HX 2 枚 (40GB ずつ、PCIe Gen2 x16) で Maya-S をテストし、128K コンテキストで 54.3 tok/s、プリフィル 465/831 tok/s を報告 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/263">https://github.com/mw00/project-maya/issues/263</a>。環境は Xeon w3-2423、128 GB RAM、Ubuntu 26.04 LTS、CUDA 13.4.3 です。</p> <h2 id="s3">Maya v1.1.14 リリース: Pascal GPU 実験的サポートと Unsloth 量子化対応</h2> <p>v1.1.14 では、NVIDIA Pascal (compute capability 6.x: Tesla P40/P100、GTX 10 シリーズ) が実験的サポートに昇格しました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14">https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14</a>。Pascal では L1 キャッシング (-Xptxas -dlcm=ca) がデコードに必要で、Tesla P40 2 枚で Maya-S24 を 28 tok/s でデコード可能とのことです。CUDA 12.x が必要です。</p> <p>また、Unsloth の UD-Q6_K_XL および Q8_0 量子化 GGUF のサポートが追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14">https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14</a>。これらは MoE レイヤーの一部を Q8_0 で保持しており、それまでロードに失敗していました。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/218">@Xar1c</a> は RTX PRO 5000 72GB + 48GB (AMD EPYC 7532、512 GB RAM) で Unsloth UD-Q4_K_XL、UD-Q6_K_XL、Q8_0 をテストし、1M コンテキストでのベンチマーク結果を報告 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/218">https://github.com/mw00/project-maya/issues/218</a>。Q6_K_XL と Q8_0 は、UD-Q4_K_XL を使ってパッチを作成し、PR #216 で対応しました。</p> <h2 id="s4">GLM エンジン: DFlash によるマルチトークン検証と複数会話スケジューリング</h2> <p>複数の会話スケジューラー (<code>STRATA_GLM_SEQS &gt; 1</code>) が、DFlash を使った本格的な共有マルチトークン推論検証をサポートするようになりました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/257">https://github.com/mw00/project-maya/pull/257</a>。これにより、1 枚の GPU 上で複数の会話をバッチ処理し、ドラフトの検証を効率化できます。各会話ごとに DFlash 提案キューを持ち、バッチ処理されたターゲットウィンドウで検証を行います。また、Ragged Windows により、ドラフト準備完了のタイミングが揃わない場合でも、各リクエストの深さに合わせて処理できます。</p> <p>速度比較のための <code>--spec-follow</code> オプションも追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/266">https://github.com/mw00/project-maya/pull/266</a>。これは、特定のテキストをデコードさせて、2 つの設定やビルドの速度を A/B 比較するためのものです。</p> <h2 id="s5">GLM Prefill の VRAM 管理とストリーミング最適化</h2> <p>PR #223 では、STRATA_GLM_ROOM_MIN を設定すると、プロンプト処理中にデコード専用の VRAM をプリステージリングに貸し出す仕組みが説明されています。プロンプト処理中にデコードが必要ない VRAM を解放し、プリフィルリングリングとして再利用する仕組みが追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/223">https://github.com/mw00/project-maya/pull/223</a>。具体的には、DFlash ドラフター (~0.7 GB) と MTP 設定の NextN ブロックの VRAM が、プロンプト処理中に解放されます。</p> <p>また、プロンプト処理中の OOM (Out of Memory) 問題が修正されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/242">https://github.com/mw00/project-maya/pull/242</a>。16,384 トークンのチャンクで 3.4 MB の空き VRAM しかなく、1.2 MB の修正バッファが収まらないとエンジンが中断される問題が、プールをサイズクラス (128 KB〜2 MB) で管理するよう変更されたことで解消されました。</p> <p>プロンプトのチャンク管理も柔軟になりました。各パートが独自のチャンクを保持できるようになり、異なる GPU の組み合わせでも最適化できます <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/241">https://github.com/mw00/project-maya/pull/241</a>。また、プロンプト処理の進捗をリアルタイムで表示するオプションも追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/237">https://github.com/mw00/project-maya/pull/237</a>。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/235">@mw00</a> は 3 枚の Tesla V100 (32GB) でテストし、レイヤースプリットでは 2 枚から 3 枚に増やしてもデコード速度は +14% 程度、プリフィルはほぼ変化しないことを報告 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/235">https://github.com/mw00/project-maya/issues/235</a>。これは、プロンプト処理が PCIe バンド幅に制限されるためです。8K トークンのプロンプトでは、2 枚と 3 枚で 586/587 tok/s とほぼ同じ速度でした。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/223">@gopinath87607</a> は、VRAM 解放機能により、CUDA2/CUDA3 (8GB ずつ) で 439/303 エキスパートまで処理可能になったことを報告 <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/223">https://github.com/mw00/project-maya/pull/223</a>。これは、Strata の 160 エキスパートの制限を超えた結果です。</p> <h3>GLM PrefillのVRAM管理とストリーミング最適化 (PR #242, #241, #239, #237, #238) の項目一覧</h3><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/238">#238 STRATA_GLM_WARM_PROMPT (off) runs one synthetic prompt before READY, so a session's first request doesn't pay the first-prompt cost (issue #8)</a> (PR・2026-10-17)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/239">#239 glm prefill: STRATA_GLM_PREFILL_KEEP (default 13) is the slots a layer keeps while the pool lends the prompt path - the binding part reaches 8,192-token chunks</a> (PR・2026-10-17)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/240">#240 glm checkpoints: STRATA_GLM_CKPT_EVERY is also the prompt's piece size - 0 measured -37% on a 100k fresh read</a> (PR・2026-10-17)</li></ul> <h2 id="s6">Maya v1.1.11 リリースと監視機能の更新</h2> <p>PR #250 では、実行中または待機中のリクエストがない状態が指定した秒数続くとモデルをアンロードする機能を追加しています。リクエストが実行されていない状態が N 秒続くと、エンジンが終了し GPU メモリと RAM ティアを解放します。これは、GPU を他のプログラムと共有する PC に便利です。(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/250">https://github.com/mw00/project-maya/pull/250</a>)</p> <p>動画入力もネイティブにサポートされました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/248">https://github.com/mw00/project-maya/pull/248</a>。GLM-5.3-Flash は動画入力に対応しており、動画の分析、質問への回答、要約が可能になりました。SSD オフロード環境でも数分で完了します。</p> <p>3 枚の V100 向けに、AVX2 ベクトル化や NUMA ワーカーの最適化、多 GPU パイプラインの調整が行われ、12K 持続デコードで 34.93 tok/s、ピークで 37.85 tok/s を達成しました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/234">https://github.com/mw00/project-maya/pull/234</a>。</p> <h2 id="s7">Volta 向けグループ WMMA カーネルの追加</h2> <p>Volta (sm_70) 以降のアーキテクチャ向けに、グループ WMMA カーネルが追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/262">https://github.com/mw00/project-maya/pull/262</a>。これにより、プロンプト処理時の MoE レイヤーの GEMM 演算が高速化されます。IQ3_XXS/IQ3_S/IQ2_S のゲートアップと IQ4_NL/Q2_0 のダウンプロダクトに対応しています。デコードは変更されていません。</p> <h2 id="s8">Pascal sm_60 (Tesla P100, GP100) のエンジンビルドとデコード最適化</h2> <p>Pascal (sm_60) 向けにエンジンがビルド可能になり、GP100 向けのデコードカーネルが追加されました <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/261">https://github.com/mw00/project-maya/pull/261</a>。__dp4a は sm_61 以降の命令ですが、sm_60 では 4 つの vmad に変換されています。4 枚の GP100 で Maya-M をデコードすると、21.0 tok/s から 28.2 tok/s に高速化し、同じ回答を生成します。</p> <h2 id="s9">2026-10-16 のリリース (Project Maya v1.1.13 〜 v1.1.15・2 版)</h2> <p>Project Maya は mw00 が開発する、GLM-5.3-Flash (zai-org・321B MoE・MIT ライセンス) を自分の NVIDIA GPU (1 枚から最大 16 枚) で動かすローカル推論エンジン・サーバー・ダッシュボード・量子化ツール。よく使うエキスパートを GPU、次を RAM、残りを NVMe SSD に置いて動かす。Strata (Niko1221/Strata) のエンジンとサーバーを元に GLM-5.3-Flash 向けに作り直したもの。OpenAI/Anthropic 互換 API、MIT ライセンス。AMD GPU と Windows は実験的な対応。</p> <p>2026 年 10 月 16 日に v1.1.13 と v1.1.15 の 2 版がリリースされた。v1.1.13 では、1 回の会話で最後に使われたエキスパートを保持する「最近性」ベースの VRAM 管理や、Windows 環境での GPU メモリ割り当て不具合の修正が行われた。v1.1.15 では、複数 GPU 環境での EXL3 量子化モデルの推論高速化、Tesla V100 での長文プロンプト処理の最適化、Zen 5 などの AVX-512 VBMI 対応 CPU における推論速度向上、そして AMD GPU での EXL3 量子化モデルのサポート（実験的）が含まれている。</p> <p>これらの変更により、複数 GPU を持つ環境や、特定の CPU アーキテクチャを持つユーザーの推論速度が向上する。また、Windows 環境での VRAM 管理が安定し、AMD GPU ユーザーもより多くの量子化フォーマットを利用可能になる。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.13">Project Maya v1.1.13</a></p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.15">Project Maya v1.1.15</a></p> <h2 id="s10">GLM エンジン: gfx1201 環境での NaN 発生と無効な Expert ID 不具合修正</h2> <p>GLM エンジンは、MoE モデルの推論において、特定のコンテキスト長や環境条件下で数値計算エラー（NaN）や無効なエキスパート ID の発生を引き起こす場合があった。</p> <p>この不具合は、約 409K トークンのコンテキスト長で再現し、NaN ガードがトークン 0 から永遠に再試行する状態に陥っていた。修正により、この環境での安定した推論が可能になった。</p> <p>この修正は、gfx1201 アーキテクチャ（AMD AI PRO R9700 など）を使用し、長文コンテキスト（最大 1M トークン）を扱うユーザーにとって重要である。VRAM 不足時に RAM や NVMe からエキスパートをストリーミングする環境でも、数値エラーによる推論停止が解消される。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/267">#267 GLM router layer 43: deterministic non-finite scores / invalid expert IDs at ~409K context (IQ3_S, 2x gfx1201, 1M ctx, RAM tier + NVMe streaming) - NaN guard retries from token 0 forever</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/267">eugenrepp</a> は、2x AMD AI PRO R9700 (gfx1201)、1M コンテキスト、RAM 80GB + NVMe ストリーミング環境で、v1.1.15 (commit a4e1ff0) において約 409K トークン地点で NaN 発生と無効なエキスパート ID が検出されたことを報告している。環境は Linux (kernel 7.0.0-38-generic)、ROCm 7.2.4、Maya-L IQ3_S モデルを使用。</p> <h2 id="s11">Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) での動作検証</h2> <p>Project Maya は AMD GPU に対して実験的な対応を行っている。Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) 環境での動作検証により、推論速度の向上と長文コンテキストでの安定性が確認された。</p> <p>v1.1.12 では、v1.1.11 比でデコード速度が約 15% 向上した（コールド起動 19.7 tok/s、ウォームアップ 21.4 tok/s）。また、NoPE 対応の 1M コンテキスト環境において、296k トークンまでのナイルテスト（正確な文字列の位置 0 での recall）に合格し、長文コンテキスト後の推論速度も完全に回復することが確認された。</p> <p>この検証結果は、gfx1201 アーキテクチャを持つ AMD GPU ユーザーが、長文コンテキストを扱っても安定して高速な推論を行えることを示している。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/213">#213 Validation on Radeon AI PRO R9700 (gfx1201, ROCm 7.0): v1.1.12 +15% decode, 384K context tested, thinking control confirmed</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/213">potatopote-debug</a> は、Radeon AI PRO R9700 (gfx1201) / i5-14400F / 128 GB RAM / Ubuntu, ROCm 7.0 環境で、Maya-S-v2-IQ2_XXS モデルを使用して v1.1.12 の検証を行った。デコード速度は v1.1.11 の約 18 tok/s から、v1.1.12 でコールド 19.7 tok/s、ウォーム 21.4 tok/s (+15%) に向上した。また、296k トークンでのナイルテストに合格し、長文コンテキスト後の推論速度も 25-28 tok/s に完全に回復した。`reasoning_effort: "none"` や `chat_template_kwargs: {"enable_thinking": false}` による思考制御も確認された。</p> <h2 id="s12">EXL3 量子化: 半整数ビットレート (K 1.5/2.5/3.5) と exllamav3 互換性テスト</h2> <p>EXL3 量子化フォーマットは、exllamav3 1.6 で導入された半整数ビットレート（K 1.5 / 2.5 / 3.5）に対応した。これにより、層の量子化予算が整数幅の間に収まる場合でも、より精密な量子化が可能になる。</p> <p>また、EXL3 デコーダー（CPU リファレンス、デバイスカーネル、CPU ラインの演算、packer）が、exllamav3 の出力とビット単位で一致するようにテストされた。これにより、Maya 内の EXL3 実装が exllamav3 と完全に互換性を持つことが保証された。</p> <p>この対応により、コミュニティで公開されている半整数ビットレートの EXL3 モデル（例：Qwen3.8-Flash-Next の一部層など）を Maya で正確に読み込み、推論できるようになる。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/265">#265 EXL3: exllamav3 1.6's half-integer bitrates (K 1.5 / 2.5 / 3.5) - every decoder bit for bit exllamav3's</a></p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/264">#264 EXL3 tests against exllamav3 itself: its packer's tiles and a model's matrices - every decoder the same bits</a></p> <h2 id="s13">Volta 向け GLM プロンプト高速化と AVX-512 CPU 最適化</h2> <p>Volta アーキテクチャ（Tesla V100 など）では、MMQ カーネルが int8 テンソルコアを利用できないため、プロンプト処理時のエキスパート演算がボトルネックになっていた。この問題に対し、プロンプト内のエキスパートを FP16 にデキューブし、cuBLAS の FP16 テンソルコアを使用して演算する最適化が導入された。</p> <p>また、CPU ラインでの IQ2_XXS 量子化エキスパートの処理において、AVX-512 VBMI 対応 CPU（Zen 4, Zen 5, Ice Lake 以降の Xeons）向けに、コードブック参照を回避した高速な行演算が実装された。これにより、結果は ggml とビット単位で同一でありながら、デコード速度が 6-8% 向上する。</p> <p>Volta ユーザーは 27K トークンのプロンプト処理時間が 41.3 秒から 33.4 秒に短縮され、8K トークンでは 20% の速度向上が確認された。AVX-512 VBMI 対応 CPU ユーザーは、RAM tier のエキスパート処理が高速化され、全体として 6-8% のデコード速度向上が期待できる。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/254">#254 GLM prompt on Volta: heavily routed experts as FP16 cuBLAS GEMMs - 27K prompt 41.3 -&gt; 33.4 s, 8K +20 %</a></p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/227">#227 CPU lane: AVX-512 one-token IQ2_XXS rows (bit-identical to ggml), +6-8% decode on Maya-S / S24</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/254">merbanan</a> は、Tesla V100 32 GB 環境で、GLM-5.3-Flash Maya-S24 モデルを使用して Volta 向け最適化を検証した。27K トークンのプロンプト処理時間が、MMQ みの場合 41.1-41.4 秒から、デフォルト（128 行以上で cuBLAS 使用）で 33.3-33.4 秒に短縮された。8K トークンでは 616-607 tok/s から 737-736 tok/s に向上した。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/227">cryptedy</a> は、AVX-512 VBMI 対応 CPU 向けに IQ2_XXS の高速行演算を実装し、Zen 5 環境でデコード速度が 6-8% 向上したことを報告している。また、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/227#issuecomment-6225411199">mw00</a> は、Ryzen AI Max+ PRO 495 (Zen 5) で検証し、トークンが ggml と同一であり、CPU ラインのエキスパート処理時間が 0.168 ms から 0.136 ms に短縮されたことを確認した。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/227#issuecomment-6232646588">jerem91150</a> は、Ryzen 9 7900X3D (Zen 4, AVX-512 with VBMI) 環境で、v1.1.15 の CPU ライン最適化を検証した。エキスパートあたりの処理時間が 0.140-0.180 ms から 0.123-0.130 ms に短縮され、デコード時のエキスパート処理時間が約 14% 減少した。ただし、エンドツーエンドの推論速度（9.46-9.48 tok/s vs 9.64 tok/s）への影響はノイズ範囲内だった。</p> <h2 id="s14">EXL3 4.10bpw 量子化対応と GPU/CPU エキスパートルーティング</h2> <p>Project Maya のセットアップに、turboderp による GLM-5.3-Flash の EXL3 自己較正量子化（4.10bpw）が追加された。この量子化は、4.05bpw と同じフォーマット（trellis, suh, svh, mul1 codebook）を使用し、エンジンと packer でそのまま読み込み可能である。4-bit ルートドエキスパート、8-bit アテンション、6-bit 密層などを採用し、VRAM 効率と精度のバランスを改善している。</p> <p>また、1 枚の GPU で RAM tier にエキスパートを持つ場合、CPU ラインのエキスパート処理を非同期化し、GPU の待機時間を削減するオプション（`STRATA_GLM_DEFER_CPU=1`）と、VRAM 常駐エキスパートの選択スコアを調整するオプション（`STRATA_GLM_ROUTE_AFFINITY`）が導入された。これにより、Tesla V100 環境でデコード速度が 21-26% 向上する可能性がある。</p> <p>これらの変更により、4.10bpw 量子化モデルの利用が可能になり、RAM 不足時の CPU 活用効率が向上する。ただし、`STRATA_GLM_DEFER_CPU` と `STRATA_GLM_ROUTE_AFFINITY` はデフォルトで無効であり、有効化すると出力がわずかに異なる場合がある。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/256">#256 EXL3-sc_4.10bpw in the setup: turboderp's self-calibrated quant at 4.10 bits (8-bit attention and shared experts, the MTP block in its shards)</a></p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/252">#252 GLM decode: CPU-expert deferral and routing affinity opt-ins (+21-26 % decode on one V100), KL dump for testing them</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/256">needmorevram</a> は、EXL3-sc_4.10bpw モデルのセットアップとテスト手順を報告している。turboderp の GLM-5.3-Flash-exl3/sc_4.10bpw (167.8 GB) を使用し、packer とエンジンが正常に読み込むことを確認した。</p> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/252">merbanan</a> は、Tesla V100 32 GB 環境で、CPU ライン非同期化（`STRATA_GLM_DEFER_CPU=1`）とルーティングアフィニティ（`STRATA_GLM_ROUTE_AFFINITY=0.02`）を検証した。2K トークンのプロンプト処理後、デコード速度が 22.2-22.3 tok/s から 26.8-27.0 tok/s に向上し、8K トークンでも 29.0-29.7 tok/s から 35.0-35.5 tok/s に向上した。ただし、出力の KL 散逸が確認されており、回答がわずかに異なる可能性がある。</p> <h2 id="s15">1Mコンテキスト実測とWindowsビルド不具合報告</h2> <p>Project Maya はコマンドライン引数で最大 1,048,576 トークンのコンテキスト長を指定可能だが、RTX 5090D 環境では長文コンテキスト時のデコード速度にボトルネックが生じる。また、Windows 10 環境ではビルドプロセスがクラッシュする報告がある。</p> <p>RTX 5090D (24 GB) 単体環境で 1M コンテキストを測定した結果、1,039,819 トークンの取り込みはオーバーフローやクラッシュなしで完了した。ただし、コンテキスト長が 76K トークンを過ぎるとデコード速度が 6.3〜7.7 tok/s に低下し、短文会話時の速度と比較して顕著な遅延が確認された。この現象は MTP ドラフターを無効化した単一 GPU 環境でも再現した。一方で、Windows 10 環境においてビルドスクリプト実行時にエラーが発生し、ビルドが失敗する事例が報告されている。</p> <p>RTX 5090D などの高スペック GPU を持つユーザーは、1M コンテキストの利用時にデコード速度の低下を前提とする必要がある。また、Windows 10 ユーザーはビルド失敗の可能性に注意し、ログ確認が求められる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/246">#246 # Issue draft — Project Maya (Maya-S-v2 IQ2_XXS, single RTX 5090D 24 GB): full 1M-context measurements, the long-context decode bottleneck, and a v1.1.11 → v1.1.15 retest</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 5090D v2 (24 GB) + i7-14700KF + 128 GB DDR5 + Windows 10 環境で、GLM-5.3-Flash Maya-S-v2 IQ2_XXS (96.5 GB) を 1M コンテキストで動作させた biurquezjoselina-design 氏は、76K トークス以降でデコード速度が 6.3〜7.7 tok/s に低下したと報告している。</p> <p>Windows 10 環境でビルドを試みた rizh42 氏は、CUDA v12.8 を指定してもビルドプロセスがクラッシュし、エラーログを添えて助けを求めている。</p> <p>報告詳細: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/246">Issue #246</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/251">Issue #251</a></p> <h2 id="s16">HIPバックエンドにgfx908 (MI100) 実験的サポートとベンチマーク</h2> <p>Project Maya の HIP バックエンドにおいて、AMD Instinct MI100 (gfx908, wave64) 向けの実験的サポートが追加された。これにより、AMD GPU を使用したローカル推論の選択肢が広がる。</p> <p>既存の 32-lane warp 向けカーネルを維持しつつ、gfx908 の 64-lane wavefront に対応する互換レイヤーが導入された。これにより、AMD Instinct MI100 4 枚構成 (計 128 GB VRAM) の環境で、GLM-5.3-Flash Maya-S24 モデルが動作可能となった。ベンチマークでは、262,144 トークンのコンテキスト設定で 58.5 tok/s のデコード速度が記録された。</p> <p>AMD GPU 環境（特に MI100 などのデータセンター向けカード）を持つユーザーは、実験的なサポート対象として Maya を利用できるようになった。ただし、正式サポートではなく、互換性レイヤーの動作確認が必要。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/245">#245 HIP: experimental gfx908 (Instinct MI100, wave64) support</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>AMD Instinct MI100 4 枚 (32 GB x 4) + AMD EPYC 7402 + Debian 13 + ROCm 7.2.4 環境で、GLM-5.3-Flash Maya-S24 を動作させた nsaxploit 氏は、262,144 トークンコンテキストで 58.5 tok/s のデコード速度を達成したと報告している。</p> <p>開発者 mw00 氏はこの報告を評価し、gfx908 向けの実験的サポート PR の提出を促している。また、MI100 所有者による検証結果（ctest リストや `hip_expert_kernel_bench` の結果）がマージの条件となることを示唆している。</p> <p>報告詳細: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/229">Issue #229</a></p> <h3>利用者の報告 (原文抜粋)</h3><ul><li>Thanks a lot for this, @nsaxploit - 58.5 tok/s on four MI100s, and the build notes are exactly what we needed. Yes, plea… — <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/229#issuecomment-6224250411">mw00</a></li></ul> <h2 id="s17">GLMプロンプト処理の高速化: DSAインデクサーと短プロンプトバッチ化</h2> <p>GLM モデルのプロンプト処理（プリフィル）において、DSA インデクサーの計算を FP16 テンサーコアで実行するよう最適化された。また、短プロンプトのバッチ化閾値が引き下げられ、エージェントセッションでの応答速度が向上した。</p> <p>DSA インデクサーのスコア計算を FP16 テンサーコアに移行した結果、27K トークンのプロンプト処理時間が 824 ms から 494 ms に短縮された。また、単一 GPU 環境において、32 トークン以上だった短プロンプトのバッチ化閾値が 8 トークンに引き下げられた。これにより、エージェントセッションでの短い応答ターン（8〜32 トークン）の処理時間が最大 34% 短縮され、1 ターンあたりのプロンプト処理時間が 1,108 ms から 529 ms に改善された。</p> <p>長文プロンプトやエージェント利用時の応答速度を改善したいユーザーにとって、特に恩恵のある変更。V100 などの環境で短プロンプトの処理が高速化される。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/233">#233 GLM prompt: the DSA indexer's scores on FP16 tensor cores - dsa_index 824 -&gt; 494 ms on a 27K prompt</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/232">#232 GLM prompt: short prompts from 8 tokens take the batched path on one GPU (was 32) - agent turns -34% prompt time</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>V100 32 GB 単体環境で、GLM-5.3-Flash Maya-S24 を使用し、13.5K トークンの履歴を持つセッションで短いユーザーターンを追加するテストを行った merbanan 氏は、短プロンプトのバッチ化閾値を 32 から 8 に変更した結果、3 ターンのプロンプト処理時間が 1,108 ms / 658 ms / 536 ms から 529 ms / 406 ms / 578 ms に短縮され、最大 34% の改善を確認したと報告している。</p> <p>報告詳細: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/232">PR #232</a></p> <h2 id="s18">GLMのexpertスキップ機能とCPUレーンでの再現性確保</h2> <p>VRAM 不足時に、軽量の expert をスキップして処理する機能が追加された。また、CPU レーン使用時の再起動後の出力再現性に関するドキュメントが更新された。</p> <p>VRAM に収まらない expert のうち、ルートの重みが一定値未満のものをスキップする `STRATA_GLM_MISS_SKIP_W` 設定が追加された。これにより、PCIe 転送や CPU レーンの処理を省略し、速度と VRAM 使用量を削減できる。ただし、出力内容が変更される可能性がある。また、CPU レーン使用時、GPU と CPU で計算経路の丸め誤差が異なるため、再起動後に出力が異なる場合がある。この現象を回避するには、特定の設定で出力を固定する必要がある。</p> <p>VRAM が不足気味の環境や、CPU レーン併用時の出力再現性を重視するユーザー向け。出力の安定性よりも速度を優先するか、再現性を優先するかを選択可能。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/228">#228 GLM decode: leave out light misses by weight (STRATA_GLM_MISS_SKIP_W / _FROM, off by default, changes the answers)</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/224">#224 docs: how to get the same tokens after a restart with the CPU lane on</a></p> <h3>利用者の報告 (原文抜粋)</h3><ul><li>Merged - thank you, @cryptedy! It conflicted with #225 (merged earlier today, which moved the route kernel's tables into… — <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/228#issuecomment-6225157079">mw00</a></li></ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>RTX 3090 + Ryzen 7 9700X 環境で、expert スキップ機能を実験的にテストした cryptedy 氏は、機能有効化により処理が変更されることを確認している。また、RTX 5090 64 GB 環境で CPU レーン使用時の再現性を測定した hiroki-abe-58 氏は、GPU と CPU で計算経路が異なるため、再起動後に出力が異なる場合があることを報告し、再現性を確保するための設定必要性を示している。</p> <p>報告詳細: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/228">PR #228</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/224">PR #224</a></p> <h2 id="s19">Tesla P40およびRTX 3060搭載環境でのベンチマーク報告</h2> <p>公式サポート外の旧世代 GPU (Tesla P40) や低 VRAM GPU (RTX 3060) での動作報告と、P40 向けのパフォーマンス最適化情報が報告された。</p> <p>Tesla P40 (Compute Capability 6.1) は公式サポート外だが、コンパイルガードにより動作可能。初期状態ではデコード速度が 5.8 tok/s と遅かったが、`-Xptxas -dlcm=ca` フラグを指定して L1 キャッシュを有効化することで、1.7〜3 倍高速化し、2 枚構成で 28 tok/s (Maya-S24) および 17 tok/s (Maya-L) を達成した。また、RTX 3060 12 GB 環境では、GLM-5.3-Flash Maya-S24 が 4.3 tok/s で動作し、実用的な推論が可能であることが確認された。</p> <p>旧世代 GPU や低 VRAM GPU を再利用したいユーザーにとって、動作確認と最適化方法の参考になる。特に P40 ユーザーはコンパイルオプションの変更で大幅な速度向上が期待できる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/212">#212 Speed report: 1 / 2 / 3x Tesla P40 (Pascal, sm_61) - Maya-S24 28 tok/s and Maya-L 17 tok/s on two P40s, once global loads are cached in L1 (`-Xptxas -dlcm=ca`, 1.7-3x decode)</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/230">#230 Benchmark: Dell T620 / Dual E5-2696 v2 / RTX 3060 12GB / Maya-S24 — 4.3 tok/s</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>Tesla P40 複数枚構成で、`-Xptxas -dlcm=ca` フラグを使用して L1 キャッシュを有効化した結果、デコード速度が 1.7〜3 倍向上し、2 枚構成で 28 tok/s (Maya-S24) を達成したと報告したのは Jw88888 氏。また、RTX 3060 12 GB 環境で GLM-5.3-Flash Maya-S24 を動作させた Zapece 氏は、平均 4.3 tok/s のデコード速度を記録し、Creative writing や production planning などの実務タスクも完了したと報告している。</p> <p>報告詳細: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/212">Issue #212</a>、<a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/230">Issue #230</a></p> <h2 id="s20">GLM エンジン: レイヤ分割時の PCIe 経由专家ステージング最適化</h2> <p>2 枚の GPU でレイヤを分割して使用する場合、NVLink 非接続環境でも PCIe を経由して专家データをステージングする最適化が追加された。</p> <p>2 GPU 構成でレイヤを分割すると、片方の GPU が処理している間、もう片方の GPU と PCIe リンクが待機状態になる。この最適化では、待機側の GPU が自身の PCIe リンクを使用して、処理側 GPU が必要な专家データをステージングする。これにより、RAM tier の expert が大部分を占める環境でのアイドル時間を削減し、パフォーマンスを向上させる。この機能は `STRATA_GLM_PREFILL_CALC` 設定でオプトイン可能。</p> <p>NVLink 非接続の 2 GPU 構成（GeForce カードなど）で、レイヤ分割を使用して推論を行うユーザーは、この最適化により PCIe リンクの効率化が期待できる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/270">#270 GLM prompt on a split without NVLink: the waiting GPU computes a share of the working half's staged experts over its own PCIe link (STRATA_GLM_PREFILL_CALC, opt-in)</a></p> <h2 id="s21">HIP 環境: Web UI Monitor での GPU 計測を amdgpu sysfs に変更</h2> <p>AMD GPU (HIP/ROCm) 環境では、NVIDIA 用の NVML ライブラリが利用できないため、Web UI の Monitor タイルに GPU の負荷や温度が表示されませんでした。この変更により、ROCm ライブラリや pip パッケージの追加なしに、Linux 上の amdgpu ドライバが提供する sysfs ファイルから直接データを取得する仕組みが導入されました。</p> <p>これにより、AMD GPU を搭載した環境でも、VRAM 使用量、温度、消費電力、負荷率を Web UI 上でリアルタイムに確認できるようになります。Windows 環境では従来どおりの動作となります。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/269">PR #269: serve: GPU telemetry from amdgpu sysfs on the HIP backend (AMD, Linux)</a></p> <h2 id="s22">HIP 環境: 共有 CPU プールによる RX 7900 XTX 2 枚構成のデコード高速化</h2> <p>AMD GPU (HIP) 環境において、CPU のスレッドプール構成を 2 枚の GPU ごとに独立させるのではなく、1 つの共有プールに変更するオプションが導入されました。これにより、GPU 間の CPU メモリ転送やスケジューリングのオーバーヘッドが削減され、推論速度の向上が期待できます。</p> <p>具体的には、環境変数 <code>STRATA_GLM_CPU_SHARED=1</code> と <code>STRATA_GLM_CPU_LANE=48</code> を設定することで、48 スレッドの共有プールを使用するようになります。これにより、デコード速度が最大 34% 向上したとの報告があります。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/268">Issue #268: [HIP/gfx1100] Shared CPU pool improves dual-XTX Maya-L decode by 16–34%</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/268">@Jlauti</a> 氏は、Threadripper PRO 5975WX (256GB RAM) と RX 7900 XTX 2 枚 (ROCm 10.2, Maya v1.1.15) の構成で、共有 CPU プール (48 スレッド) に変更した結果、デコード速度が 16〜34% 向上したと報告しています。</p> <ul> <li>プロンプトトークン 8,149: 23.09 → 30.84 トークン/秒 (+33.5%)</li> <li>プロンプトトークン 50,057: 27.56 → 31.88 トークン/秒 (+15.7%)</li> </ul> <p>報告: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/268">Issue #268</a></p> <h2 id="s23">DeepSeek-V4.1-Flash: Maya 上での実験的サポートと独自エンジン</h2> <p>GLM-5.3-Flash に加え、DeepSeek-V4.1-Flash-1017 モデルの実験的サポートが追加されました。このモデルは、GLM とは異なる独自エンジン (<code>build/strata-ds4</code>) によって実行され、テンソル並列処理、チャンク化されたプロンプト、ビジョン機能に対応しています。</p> <p>セットアップ時に GLM-5.3-Flash と DeepSeek-V4.1-Flash-1017 のどちらを優先するかを選択できるようになります。モデルデータは LibertAIDAI による EXL3 量子化 (2.9 bpw) と DeepSeek 公式の Engram テーブルを使用します。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/271">PR #271: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 on Maya: its own engine (strata-ds4) with tensor parallel, chunked prompts and vision</a></p> <h2 id="s24">GLM Recurrent State Backup の確保不具合修正</h2> <p>Speculative Decode (MTP) 設定において、Recurrent State (KDA) のバックアップバッファが適切なタイミングで確保されないバグが修正されました。従来、200MB の reserve 設定などで <code>glm spec: the recurrent-state backup did not allocate</code> エラーが発生し、HTTP 400 が返されていましたが、セットアップ時にバックアップを事前に確保するよう変更されました。</p> <p>これにより、少ないメモリ reserve 設定でも Speculative Decode が正常に動作するようになります。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/243">PR #243: glm spec: take the NextN head's recurrent-state backup at setup, before the expert pool</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/243">@gopinath87607</a> 氏は、この修正により、200MB の reserve 設定で発生していた <code>the recurrent-state backup did not allocate</code> エラーが解消され、正常に推論が実行できるようになったと報告しています。</p> <p>報告: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/243">PR #243</a></p> <h2 id="s25">RTX 3090/3060/V100 混合 4GPU 構成でのエージェント実装報告</h2> <p>異なる NVIDIA GPU (RTX 3090, RTX 3060, V100 x2) を組み合わせた 4 枚構成の PC で、Maya-M を使用したエージェントワークロードの実装例が報告されました。256K コンテキストでの運用実績が共有されています。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/220">Issue #220: Hardware/agent report: Maya-M on RTX 3090 + RTX 3060 + dual V100, 256K context (v1.1.11)</a></p> <h3>利用者の報告</h3> <p>@techrian 氏は、Ryzen 7 9700X、64GB クラスの RAM、Ubuntu 24.04.5 LTS の環境で、V100（32GiB）2枚、RTX 3090（24GiB）、RTX 3060（12GiB）の混合4GPU構成による Project Maya v1.1.11 / Maya-M の導入と、256K コンテキストでのハードウェア・エージェントワークロードの報告を共有しています。(リンク: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/220">@techrian</a>)</p> <p>報告: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/220">Issue #220</a></p> <h2 id="s26">Pascal (sm_6x) GPU 向けビルドと L1 キャッシュ最適化</h2> <p>Tesla P40 などの Pascal 世代 GPU (sm_6x) 向けに、ビルドガードを追加し、グローバルロードを L1 キャッシュにキャッシュするオプション (<code>-dlcm=ca</code>) を有効化しました。これにより、Pascal GPU でのデコード速度が 1.7〜3 倍向上し、出力精度は従来通り維持されています。</p> <p>デフォルトの <code>MIN_CC</code> 設定は変更されていないため、手動で <code>CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=native</code> 等を指定してビルドする必要があります。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/214">PR #214: Pascal (sm_6x): build with three guards, cache global loads in L1 (-dlcm=ca)</a></p> <h2 id="s27">Responses APIとバックグラウンドジョブの追加</h2> <p>既存の生成サービス上に <code>POST /v1/responses</code> エンドポイントを実装し、同期・ストリーミング両方のレスポンス、関数ツール、スキーマ検証付き出力、保存済み会話、バックグラウンド実行に対応しました。</p> <p>リクエストでは文字列入力、メッセージ履歴、システム/開発者指示、テキスト/画像パート、推論アイテム、関数呼び出し結果を正規化し、関数結果は <code>call_id</code> でマッチして順序を保持します。レスポンスでは、安定した識別子と増加するシーケンス番号を持つ、レスポンス、出力アイテム、コンテンツパート、テキスト、関数引数のライフサイクルイベントを出力します。</p> <p>認証付きレスポンスリソース、構成可能な容量制限、ライフサイクルメトリクス、ドキュメント、回帰テストカバレッジが含まれています。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/217">PR #217 feat(serve): add Responses API with stored conversations and background jobs</a></p> <h2 id="s28">CUDA環境でのGLMプロンプト共有専門家サブバッチ最適化</h2> <p>環境変数 <code>STRATA_GLM_PREFILL_SUB</code> が未設定の場合、プロンプトパスの共有専門家がサブバッチサイズ 256 (<code>kSub</code>) で実行され、各サブバッチで 3 つの行列を FP16 にデ量子化していました (27K プロンプトで層あたり 105 回)。</p> <p>CUDA ではサブバッチサイズが 2048 (<code>kShSub</code>) に拡大されました。環境変数 <code>STRATA_GLM_PREFILL_SH_SUB</code> で上書き可能、<code>STRATA_GLM_PREFILL_SUB</code> はすべてのサブバッチを設定し、HIP は <code>kSub</code> を維持します。</p> <p>V100-PCIe-32GB での測定では、27K プロンプトで 2 ラウンド実行した結果、共有専門家の実行時間が 2.96/2.98 秒 (メイン) から 1.55/1.55 秒 (この PR) に短縮されました。GPU 時間は 79.4/80.1 秒 (メイン) から 78.6/78.9 秒 (この PR) になりました。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/215">PR #215 GLM prompt: the shared expert in sub-batches of 2048 on CUDA - a 27K prompt -1.2%</a></p> <h2 id="s29">マルチGPU構成の改善</h2> <p>マルチGPU構成に関する改善が行われました。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/221">PR #221 Multigpu</a></p> <h2 id="s30">READMEと主要ドキュメントの簡体中国語翻訳追加</h2> <p>README と <code>docs/</code> 内の 5 つのドキュメントファイル (GLM5-FLASH, QUANT-PLAN, SETTINGS, SETUP, WINDOWS) に簡体中国語翻訳が追加されました。各ファイルは <code>.zh-cn.md</code> 拡張子の兄弟ファイルとして追加されます。</p> <p>英語版の原本にはタイトル下に言語切替行 (<code>English | 简体中文</code>) が追加され、中国語版ドキュメントは英語版へのリンクを含みます。中国語版ドキュメント内のクロスドキュメントリンクは、存在する場合は中国語版を指します。モデル名、量子化フォーマット、ハードウェア、バージョン、環境変数、コード、リンクはそのまま保持されます。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/244">PR #244 Add Simplified Chinese translations for README and five docs</a></p> <h2 id="s31">GLMモデルにおける動画入力サポートの機能リクエスト</h2> <p>GLM はマルチモーダルモデルであり、画像だけでなく動画も処理するように設計されています。現在、llama.cpp は <code>video_url</code> を介して動画をサポートしていますが、このリポジトリでは機能しません。GLM チャットテンプレートから判断すると、原則としてサポートされるはずですが、動画からマルチモーダルトークンとして何も認識しません。Minimax 動画の処理に役立ちます。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/231">Issue #231 Feature: whole video input support</a></p> <h2 id="s32">プリフィルステージの分離</h2> <p>プリフィル処理のステージ分離に関する改善が行われました。</p> <p>出典: <a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/222">PR #222 Pr/prefill stages</a></p> <h2 id="s33">Unsloth UD量子化モデルのQ8_0 Expert対応とロード失敗修正</h2><ul><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/216">#216 Add support for running Unsloth models containing Q8_0 routed experts via --gguf-dir</a> (PR・2026-10-16)</li><li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/219">#219 glm fast: serve Q8_0 expert tensors on the routed path (unsloth's UD quants)</a> (PR・2026-10-16)</li></ul> <h2 id="s34">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/235">https://github.com/mw00/project-maya/issues/235</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/223">https://github.com/mw00/project-maya/pull/223</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/238">https://github.com/mw00/project-maya/pull/238</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/237">https://github.com/mw00/project-maya/pull/237</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/239">https://github.com/mw00/project-maya/pull/239</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/240">https://github.com/mw00/project-maya/pull/240</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/241">https://github.com/mw00/project-maya/pull/241</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/242">https://github.com/mw00/project-maya/pull/242</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/263">https://github.com/mw00/project-maya/issues/263</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/262">https://github.com/mw00/project-maya/pull/262</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/261">https://github.com/mw00/project-maya/pull/261</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/259">https://github.com/mw00/project-maya/issues/259</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/260">https://github.com/mw00/project-maya/issues/260</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/258">https://github.com/mw00/project-maya/issues/258</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/250">https://github.com/mw00/project-maya/pull/250</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/248">https://github.com/mw00/project-maya/pull/248</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/234">https://github.com/mw00/project-maya/pull/234</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/266">https://github.com/mw00/project-maya/pull/266</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/257">https://github.com/mw00/project-maya/pull/257</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14">https://github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.14</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/issues/218">https://github.com/mw00/project-maya/issues/218</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/219">https://github.com/mw00/project-maya/pull/219</a></li> <li><a href="https://github.com/mw00/project-maya/pull/216">https://github.com/mw00/project-maya/pull/216</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261018t1133/ Sun, 18 Oct 2026 11:33:58 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/20261018t1133/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan draft-MTP推論の大幅性能劣化とMellum2/Vulkan崩壊</a></li><li><a href="#s3">780M必須設定：mmap回避とMoE/Vulkanクラッシュ対策</a></li><li><a href="#s4">Vulkan Q4_0高速化とQwenモデル用Tiled-Transpose最適化</a></li><li><a href="#s5">780M実測ベンチ：Qwen3.6 35B 19.7t/s、Gemma 4 26B 25t/s</a></li><li><a href="#s6">Vulkanデバッグラベル追加とGPUメモリ関連バグ修正</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>Vulkan draft-MTP推論の大幅性能劣化</strong>: 最新のVulkanバックエンド変更により、推論速度が最大6倍低下する回帰（regression）が報告されている。</li> <li><strong>780M環境での必須ワークアラウンド</strong>: AMD Radeon 780M (gfx1103) ユーザーは、ROCmの代わりにVulkan (RADV PHOENIX) を使用し、VRAM認識を回避する設定が推奨される。</li> <li><strong>MoE推論時のクラッシュ対策</strong>: MoE（Mixture of Experts）モデルのVulkan推論では、キャッシュ設定の調整が必要であり、未調整だとロード時にクラッシュする。</li> <li><strong>Qwenモデルの最適化</strong>: Qwen系モデル利用時のVulkan推論速度を改善する高速化パッチが進行中。</li> </ul> <h2 id="s2">Vulkan draft-MTP推論の大幅性能劣化とMellum2/Vulkan崩壊</h2> <p>今回の話題を理解するには、llama.cppにおける「draft-MTP（Multi-Token Prediction）」という推論モードの仕組みを知る必要がある。これは、モデルが生成した複数の候補トークンを一度に検証することで推論速度を向上させる技術であり、AMD iGPUユーザーにとって高速化の要となる機能だ。</p> <p>しかし、最近のVulkanバックエンド変更により、このdraft-MTP推論において深刻な性能劣化が発生している。具体的には、デコード処理が約4倍、プリフィル処理が約6倍も遅くなったという報告が上がっている。これは、ターゲット計算バッファがGTT（Graphics Translation Table）に再割り当てされたことが原因とみられている。</p> <p>この問題は、Vulkanを使用するすべてのAMDユーザーに影響する。特に、複数のGPUデバイスがシステムに存在する環境や、大きなコンテキストサイズ（例: 196608）を指定して推論を行う場合、スループットがメモリの帯域幅レベルまで低下する。ただし、コンテキストサイズを小さく（例: 8192）設定すれば、この劣化は発生しないという特性も確認されている。</p> <p>この問題の根拠は、以下のGitHub Issueで報告されている。</p> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30688">llama.cpp Issue: Vulkan draft-mtp decode ~4x slower, prefill ~6x slower since #30020</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30695">llama.cpp Issue: ~3x decode regression with spec decode + large -c on multi-device systems</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>この性能劣化は、複数の環境で再現・検証されている。</p> <ul> <li><strong>snick525</strong> による報告: AMD Radeon AI PRO R9700 (RDNA4) 2枚構成、Linux 7.2.5、Mesa RADV 26.2.2の環境で、v0.7.0のVulkanバックエンド使用時にdraft-MTP推論が大幅に遅くなったと報告。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30688">Issue #30688</a></li> <li><strong>cennac</strong> による報告: 複数のVulkanデバイスが_visible_ なシステムで、大きなコンテキスト（-c 196608）と推論デコード（ngram-map + draft-mtp）を使用すると、スループットが約3倍低下すると報告。_GGML_VK_VISIBLE_DEVICES_ で計算用GPUのみを指定することで回復を確認。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30695">Issue #30695</a></li> <li><strong>tczank</strong> による報告: AMD RX 7900 XTX (RDNA3) 環境で、masterブランチと9月26日のビルドを比較し、draft-MTPパスが約10〜13%遅くなったと報告。キャッシュ再利用（_--cache-reuse_）を有効にすると、さらに受容率の不安定さも確認。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30638">Issue #30638</a></li> </ul> <h2 id="s3">780M必須設定：mmap回避とMoE/Vulkanクラッシュ対策</h2> <p>AMD Ryzen 内蔵GPU（Radeon 780M / gfx1103）を使用する場合、ROCmバックエンドは正式サポート外であり、クラッシュやパフォーマンス問題を引き起こしやすい。そのため、Vulkanバックエンド（Mesa RADV PHOENIX）への切り替えが推奨される。これにより、VRAM認識の問題を回避し、より安定した動作が期待できる。</p> <p>また、MoE（Mixture of Experts）モデルをVulkanで推論する場合、_--moe-cache-mib_ などのキャッシュ設定を誤ると、モデルロード時にクラッシュする可能性がある。これは、キャッシュスロットのサイズ計算がバックエンドの制限を超えてしまい、GPUメモリ割り当てに失敗することが原因とみられている。</p> <p>この問題は、以下のGitHub Issueで報告されている。</p> <ul> <li><a href="https://github.com/Kalim23/Radeon-780M-ollama">GitHub: Kalim23/Radeon-780M-ollama — Vulkan workaround for gfx1103 ROCm crash</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30697">llama.cpp Issue: --moe-cache-mib crash at load on Vulkan (RX 6900 XT, Windows)</a></li> </ul> <h3>利用者の報告</h3> <p>MoE推論時のクラッシュは、以下の環境で報告されている。</p> <ul> <li><strong>TheColetrain</strong> による報告: Windows 11、AMD Radeon RX 6900 XT (gfx1030)、公式Windows x64 Vulkanリリースzip使用。_--moe-cache-mib 8000_ を指定してQwen3.6-35B-A3Bモデルをロードしようとすると、_pre-allocated tensor_ に関するエラーでクラッシュ。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30697">Issue #30697</a></li> <li><strong>qiyuhuating</strong> による報告: 上記クラッシュの原因として、MoEキャッシュスロットのサイズ計算がバックエンドの制限を超えている可能性を指摘。キャッシュ容量を保守的に減らすことで解決する可能性がある。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30697#issuecomment-6230780512">Issue #30697 Comment</a></li> </ul> <h2 id="s4">Vulkan Q4_0高速化とQwenモデル用Tiled-Transpose最適化</h2> <p>Qwen系モデル（Qwen 3.5/4など）をVulkanで推論する場合、Tiled-Transpose Concatシェーダーの最適化により、推論速度が改善される可能性がある。また、Q4_0量子化KVキャッシュに対する高速なデクアンタイズ・トランスポーズパスも追加されており、特に古いGPU（GCN1など）でのパフォーマンス向上が期待できる。</p> <p>これらの改善は、以下のGitHub Pull Requestで進行中。</p> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30738">llama.cpp PR: vulkan dequant+transpose fast path for Q4_0 KV cache</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30591">llama.cpp PR: Vulkan tiled-transpose concat shader for Qwen models</a></li> </ul> <h2 id="s5">780M実測ベンチ：Qwen3.6 35B 19.7t/s、Gemma 4 26B 25t/s</h2> <p>2026年10月15日時点での780M（Vulkanバックエンド）の実測ベンチマークによると、Qwen3.6 35B A3B（Q8_0）で約19.7 t/s、Gemma 4 26B-A4B（Q4_K_M）で約25 t/sの生成速度が記録されている。また、MoEモデルをCPUで推論する場合、DenseモデルをGPUで推論するよりも高速になる場合があるため、環境に応じた最適な設定が求められる。</p> <p>詳細なベンチマークデータは、以下のサイトで確認できる。</p> <ul> <li><a href="https://llamaperf.com/gpu/radeon-780m">llamaperf: 780M benchmarks Oct 15</a></li> <li><a href="https://www.k8s.it/posts/running-a-local-llm-on-amd-radeon-780m-gfx1103-rocm-and-the-gpu-that-wasnt-supposed-to-work/">Reddit: 780M with single-channel RAM — CPU beats GPU for generation</a></li> </ul> <h2 id="s6">Vulkanデバッグラベル追加とGPUメモリ関連バグ修正</h2> <p>Vulkanバックエンドのプロファイリング環境が改善されている。コマンドバッファにデバッグラベルが追加され、GPUプロファイリングツールでの解析が容易になった。また、整数Dot Productのバグ修正や、スクラッチバッファシステムの導入により、デクアンタイズ処理の速度向上が期待できる。</p> <p>関連するPull Requestは以下の通り。</p> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28101">llama.cpp PR: Vulkan command-buffer debug labels for GPU profilers</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30665">llama.cpp PR: Vulkan scratch buffer system for dequant_kv</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30692">llama.cpp Issue: vulkan int dot bug</a></li> </ul> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30688">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30688</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30695">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30695</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30638">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30638</a></li> <li><a href="https://github.com/Kalim23/Radeon-780M-ollama">https://github.com/Kalim23/Radeon-780M-ollama</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30697">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30697</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30738">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30738</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30591">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30591</a></li> <li><a href="https://llamaperf.com/gpu/radeon-780m">https://llamaperf.com/gpu/radeon-780m</a></li> <li><a href="https://www.k8s.it/posts/running-a-local-llm-on-amd-radeon-780m-gfx1103-rocm-and-the-gpu-that-wasnt-supposed-to-work/">https://www.k8s.it/posts/running-a-local-llm-on-amd-radeon-780m-gfx1103-rocm-and-the-gpu-that-wasnt-supposed-to-work/</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28101">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28101</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30665">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30665</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30692">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30692</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261018t0000/ Sun, 18 Oct 2026 00:00:01 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/20261018t0000/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Anthropic公式Claudeプラグインディレクトリ公開</a></li><li><a href="#s3">CLI-Anything: 全ソフトウェアをエージェントネイティブ化</a></li><li><a href="#s4">TokenSpeed: 光速度を謳うLLM推論エンジン</a></li><li><a href="#s5">Google Artemis: 自然言語でAndroidを自動化</a></li><li><a href="#s6">XERJ: AIエージェント向け自動インデックス検索</a></li><li><a href="#s7">NVIDIA RTX Spark: 単一マシンでのコード〜デプロイ統合</a></li><li><a href="#s8">ChaosBench-Logic: カオス系における論理推論ベンチマーク</a></li><li><a href="#s9">強化学習駆動拡散モデル: 言語・視覚を超えて</a></li><li><a href="#s10">出典</a></li></ol></details> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>Anthropic公式プラグインディレクトリ公開</strong>：Claude Codeのエコシステムを公式に管理・提供。</li> <li><strong>CLI-Anything</strong>：既存のCLIツールをエージェント向けに自動変換するフレームワークが登場。</li> <li><strong>TokenSpeed</strong>：TensorRT-LLM並みの性能とvLLM並みの使いやすさを併せ持つ新推論エンジン。</li> <li><strong>Google Artemis</strong>：自然言語指示でAndroid端末を自動化し、AndroidWorldベンチマークで99%以上の成功率を達成。</li> <li><strong>XERJ</strong>：grepやsedの代わりにAIエージェントのデータ検索を効率化する自動インデックス検索ツール。</li> <li><strong>NVIDIA RTX Spark</strong>：単一マシンでコード作成からデプロイまでを統合するハードウェアソリューション。</li> <li><strong>ChaosBench-Logic</strong>：カオス系におけるLLMの論理推論能力を評価するベンチマーク。</li> <li><strong>強化学習駆動拡散モデル</strong>：言語・視覚を超えた生成モデルと強化学習の融合に関する包括的レビュー。</li> </ul> <h2 id="s2">Anthropic公式Claudeプラグインディレクトリ公開</h2> <h3>前提</h3> <p>Claude Codeは、AIアシスタントを通じて開発者のワークフローを支援するツールです。プラグイン機能により、外部のMCPサーバーやツールと連携して機能を拡張できます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Anthropicが公式に管理する「Claude Code Plugins Directory」をGitHub上で公開しました。これは高品質なプラグインをキュレーションしたディレクトリで、開発者が信頼できるプラグインをインストール・更新・利用するための公式ルートを提供します。ディレクトリには「/plugins」ディレクトリ内に内部開発プラグインが含まれる構造となっています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>エージェントエコシステムにおける公式の品質保証と管理の枠組みが整いました。開発者は、信頼性の低いサードパーティ製プラグインに依存するリスクを減らし、公式ディレクトリを通じて安全に拡張機能を利用できるようになります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/anthropics/claude-plugins-official">anthropics/claude-plugins-official</a></li> </ul> <h2 id="s3">CLI-Anything: 全ソフトウェアをエージェントネイティブ化</h2> <h3>前提</h3> <p>CLI（コマンドラインインターフェース）は、ソフトウェアの操作や管理に広く使われています。AIエージェントがこれらのツールを直接使用するには、エージェント向けのインターフェースや変換が必要です。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>HKUDS（香港大学データサイエンス研究所）が「CLI-Anything」を公開しました。これは既存のCLIツールをエージェントネイティブな形式に変換するフレームワークです。また、「CLI-Hub」と呼ばれるコミュニティベースのハブも提供されており、<code>pip install cli-anything-hub</code>と<code>cli-hub install &lt;name&gt;</code>のコマンドで、コミュニティが構築したCLIを閲覧・インストール・管理できます。PRをオープンすることで、ハブに即時反映される仕組みです。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>世界中の既存ソフトウェアをAIエージェントが直接使用できる環境が整いました。開発者は、エージェント向けに個別にツールを開発する手間を省き、コミュニティが提供する変換済みCLIを活用して、エージェントの自動化範囲を大幅に広げられます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/HKUDS/CLI-Anything">HKUDS/CLI-Anything</a></li> </ul> <h2 id="s4">TokenSpeed: 光速度を謳うLLM推論エンジン</h2> <h3>前提</h3> <p>LLM推論エンジンは、大規模言語モデルのリクエストを処理し、レスポンスを生成する基盤技術です。エージェントワークロードでは、低レイテンシと高スループットが求められます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Lightseekが「TokenSpeed」を公開しました。これは「光速度のLLM推論エンジン」として、TensorRT-LLMレベルのパフォーマンスとvLLMレベルの使いやすさを両立することを目指しています。コアコンポーネントとして、C++制御プレーンとPython実行プレーンからなるスケジューラがあり、リクエストのライフサイクル、KVキャッシュの所有権、オーバーラップタイミングを有限状態機械としてエンコードしています。また、型システムによるコンパイル時の安全なKVリソース再利用が保証されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>本番環境でのエージェントワークロードに対して、最高性能の推論エンジンが提供されました。開発者は、複雑な最適化を自力で行うことなく、高パフォーマンスな推論基盤を簡単に導入できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/lightseekorg/tokenspeed">lightseekorg/tokenspeed</a></li> </ul> <h2 id="s5">Google Artemis: 自然言語でAndroidを自動化</h2> <h3>前提</h3> <p>Android自動化は、テストやワークフローの効率化において重要です。AIアシスタントが実際のデバイス操作を行えるようになると、人間の介入なしに複雑なタスクを処理できます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Googleが「Artemis」を公開しました。これは自然言語の指示を信頼性の高いAndroid自動化に変換するシステムです。エンドツーエンドのワークフローを自動化し、ログをキャプチャし、Antigravity、Codex、Claude CodeなどのAIコーディングアシスタントとシームレスに統合できます。また、AndroidWorldベンチマークで99%以上の成功率を達成しています。英語と中国語のドキュメント、ワークフローショーケース、クイックスタートガイド、MCP for IDEs、ベンチマーク、Discordコミュニティが提供されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>モバイル領域でのエージェント実装事例が確立されました。開発者は、実際のAndroidデバイスに対してAIアシスタントやテストスイートが人間のように操作できるようになり、自動化の範囲がPCからモバイルへと広がります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/google/artemis">google/artemis</a></li> </ul> <h2 id="s6">XERJ: AIエージェント向け自動インデックス検索</h2> <h3>前提</h3> <p>AIエージェントがコード、ドキュメント、ログ、PDFなどのデータを検索する際、従来のgrepやsedコマンドはトークン消費が大きく非効率的です。自動インデックス化により、エージェントが必要なデータだけを正確に取得できるようになると、効率化が期待できます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>XERJが公開されました。これはAIエージェント向けの自動インデックス検索ツールで、任意のフォルダを自動的にインデックス化します。コード、ドキュメント、ログ、PDFを検索、RAG、セキュリティ監査、エージェントメモリ用にインデックス化でき、grepと比較して40倍少ないトークンで動作します。Elasticsearch互換のため、既存のクライアントがそのまま利用可能です。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>データ検索におけるエージェント支援技術が進化しました。エージェントがファイルを一つずつ読むのではなく、必要なコードだけを正確に引き出せるようになり、トークンコストの削減と検索精度の向上が実現します。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/xerj-org/xerj">xerj-org/xerj</a></li> </ul> <h2 id="s7">NVIDIA RTX Spark: 単一マシンでのコード〜デプロイ統合</h2> <h3>前提</h3> <p>AIエージェントがソフトウェア開発を支援する際、コード作成からテスト、デプロイまでの一連の工程を効率的に実行できる環境が求められています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>NVIDIAが「RTX Spark」を公開しました。これは単一マシンでコード作成、テスト、デプロイを統合するハードウェアソリューションです。Elizabeth GoodmanによるNVIDIA Developer Blogの記事で、AIエージェントがソフトウェア構築の方法を変えていること、開発者が手動でコードを書くことからエージェントを指揮して大部分のコードを書かせる時代へと移行していることが説明されています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>開発環境統合の新ハードウェアソリューションが登場しました。開発者は、複数のマシンや環境をまたがずに、エージェントを活用した開発ワークフローを完結でき、効率化が図れます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/code-test-and-deploy-on-one-machine-with-nvidia-rtx-spark/">Code, Test, and Deploy on One Machine with NVIDIA RTX Spark</a></li> </ul> <h2 id="s8">ChaosBench-Logic: カオス系における論理推論ベンチマーク</h2> <h3>前提</h3> <p>大規模言語モデル（LLM）は自然言語タスクに優れていますが、精密な論理・記号推論が必要な領域では脆い場合があります。カオス系は決定論的でありながらランダムまたは複雑に誤解されることが多く、LLMの推論能力を評価する厳しいテストケースとなります。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Noel Thomasらが「ChaosBench-Logic」をarXivで公開しました。これは30の多様な動力学システムにわたってLLMの推論を評価するベンチマークで、統一された一階述語論理（FOL）オントロジーを使用しています。各システムは、決定論的カオスの特性をLLMが正しく理解し、推論できるかをテストします。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>複雑系におけるLLM推論能力の評価枠組みが提供されました。開発者は、LLMがカオス系のような複雑な領域でどのように振る舞うかを定量的に評価でき、モデルの改善点や限界を把握できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2601.01982">ChaosBench-Logic: A Benchmark for Logical and Symbolic Reasoning on Chaotic Dynamical Systems</a></li> </ul> <h2 id="s9">強化学習駆動拡散モデル: 言語・視覚を超えて</h2> <h3>前提</h3> <p>拡散モデル（DMs）は、高忠実度で制御可能な生成において優れたパフォーマンスを示しています。強化学習（RL）と組み合わせることで、生成品質の向上が期待できます。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>Zhiyuan Maららが「Reinforcement Learning-driven Diffusion Models: Language, Vision, and Beyond」をarXivで公開しました。これは、拡散モデルと強化学習の融合に関する包括的なレビューです。「pretraining-finetuning」パラダイムに従って、多様なシナリオで高忠実度・制御可能な生成を実現してきた拡散モデルについて、強化学習駆動のアプローチを言語、視覚、その他の領域で網羅的に解説しています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>拡散モデルと強化学習の融合動向が整理されました。開発者は、言語生成、画像生成、その他の領域における最新のアプローチを把握し、自らのプロジェクトに応用できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <ul> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.21539">Reinforcement Learning-driven Diffusion Models: Language, Vision, and Beyond</a></li> </ul> <h2 id="s10">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/anthropics/claude-plugins-official">anthropics/claude-plugins-official</a></li> <li><a href="https://github.com/HKUDS/CLI-Anything">HKUDS/CLI-Anything</a></li> <li><a href="https://github.com/lightseekorg/tokenspeed">lightseekorg/tokenspeed</a></li> <li><a href="https://github.com/google/artemis">google/artemis</a></li> <li><a href="https://github.com/xerj-org/xerj">xerj-org/xerj</a></li> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/code-test-and-deploy-on-one-machine-with-nvidia-rtx-spark/">Code, Test, and Deploy on One Machine with NVIDIA RTX Spark</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2601.01982">ChaosBench-Logic: A Benchmark for Logical and Symbolic Reasoning on Chaotic Dynamical Systems</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.21539">Reinforcement Learning-driven Diffusion Models: Language, Vision, and Beyond</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261017t2118/ Sat, 17 Oct 2026 21:18:40 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/strata/20261017t2118/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">VRAM予約の細分化とメモリ管理の改善</a></li><li><a href="#s3">Windows HIPとAMD GPU関連のバグ修正・ベンチ</a></li><li><a href="#s4">Strata v0.1.45: Qwen3.6対応、マルチリクエスト、高速化</a></li><li><a href="#s5">Mac Metalビルド修正とApple Silicon機能追加</a></li><li><a href="#s6">Web UIのレスポンシブ対応とモニター機能強化</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <article> <p>Niko1221 (@coldniko) 開発のローカル推論エンジン「Strata」は、Qwen3.8-Flash-Next (125B MoE) を 8GB 以上の NVIDIA GPU とシステム RAM で動かすためのエンジンです。OpenAI/Anthropic 互換 API を提供し、MIT ライセンスで公開されています。今回の更新では、VRAM管理の高度化、Windows/AMD環境の安定性向上、Macビルドの復旧、Web UIの機能追加が含まれます。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>VRAM予約とキャッシュ制御の環境変数が追加され、マルチGPU環境での細かな制御が可能に</li> <li>Windows HIP環境で重大なバグ（誤回答、クラッシュ）が報告され、AMD GPU向け最適化が進む</li> <li>Qwen3.6対応を含む v0.1.45 リリースと、Mac Metalビルドの修正</li> <li>Web UIに検索機能とモニタリング機能が追加され、モバイル表示が改善</li> </ul> <h2 id="s2">VRAM予約の細分化とメモリ管理の改善</h2> <h3>前提</h3> <p>Strataは層分割（layer split）により、複数のGPUにモデルを分散させます。各GPUはVRAMを共有するため、予約領域を細かく制御する必要があります。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>新しい環境変数 <code>STRATA_VRAM_RESERVE_MIB</code> が導入されました。これは層分割の各パート（GPU）ごとにVRAM予約量をMiB単位で指定するもので、例えば <code>STRATA_VRAM_RESERVE_MIB="100,100,300,300"</code> のようにカンマ区切りで設定します。既存の <code>--vram-reserve-mib</code> や <code>--vram-reserve-later-mib</code> を置き換えるものです<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861">[1]</a>。</p> <p>また、<code>STRATA_PREFILL_KEEP</code>（デフォルト128）は、プロンプトチャンクがキャッシュのテールを借用する際に、専門家キャッシュに残すスロット数を制御します。これにより、小さなキャッシュでもより多くのスロットを確保できます<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2833">[2]</a>。<code>STRATA_PREFILL_MAX</code> は各パートのプロンプトチャンクの上限を指定し、<code>STRATA_MMQ_SLAB</code> はプロンプトパスのMMQスクラッチ領域をローンを活用して確保します<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2829">[3]</a><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2835">[4]</a>。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>異なるサイズのGPUや、異なる層を保持するマルチGPU環境で、VRAMの効率的な使用とエラー回避が可能になります。</p> <h3>利用者の報告</h3> <h4>利用者の報告</h4> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861">gopinath87607</a> は、Maya チェックアウト環境で <code>STRATA_VRAM_RESERVE_MIB</code> の動作を確認し、各パートのVRAM予約量が正しく表示されることを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861">[5]</a>。</p> <p>また、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2181">DrLove73</a> は RTX PRO 4000 Blackwell (24 GiB) でベンチマークを実施し、<code>--prefill auto:32768</code> と <code>--conversation-cache-mib 8192</code> の設定で安定した動作を確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2181">[6]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2097">QuantBox723</a> は RTX 3090 (24 GiB) で <code>qwen3.8-flash-next-unsloth-ud-iq4_xs</code> を 262,144 トークンのコンテキストでテストし、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2097">[7]</a>、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2211">almirjakubaitis</a> は Quadro P6000 (24 GiB) で <code>qwen3.8-flash-next-q2_0</code> の動作を確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2211">[8]</a>。<a href="https://github.com/jiangpedro/strata-benchmarks/issues/1">jiangpedro</a> は RTX PRO 5000 Blackwell (72 GB) でフルエキスパート居住環境を構築し、VRAMミスゼロで動作させています<a href="https://github.com/jiangpedro/strata-benchmarks/issues/1">[9]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2046">Tee8088</a> は RTX 3060 (12 GiB) でも <code>qwen3.8-flash-next-iq3_s</code> の動作を確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2046">[10]</a>。</p> <h2 id="s3">Windows HIPとAMD GPU関連のバグ修正・ベンチ</h2> <h3>前提</h3> <p>StrataはWindows環境でもHIP（Radeon GPU用）ビルドを提供していますが、一部のGPUや設定で重大な問題が報告されています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">jerem91150</a> は Windows 11 + RX 7900 XTX (64 GB RAM) で、0.1.44.1 HIPビルド使用時、約5回に1回の割合でKVストリーミングがブロック読み込みを行わず、<code>--kv-resident</code> 以降のすべてのプロンプトで誤った回答を生成する問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">[11]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">justincinmd</a> は 2x R9700 (Linux, ROCm 7.2.4) で、v0.1.45 のデフォルト <code>--pipeline-windows 2</code> がデコードを約25%遅くし、長いコンテキストでは最大2.7倍遅くなることを報告し、<code>STRATA_PIPELINE_AUTO=0</code> で速度が回復することを示しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">[12]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">wanlemur</a> は Windows HIP (RX 7800 XT) で Qwen3.6 2-bit GSQ-hybrid (Q2_0) をハイブリッドモード（一部エキスパートをCPU）で実行すると 0xC0000005 クラッシュが発生することを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">[13]</a>。</p> <p>一方、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">ユーザー</a> は 2x Radeon Pro VII (gfx906) で v0.1.45 のビルドと動作を確認し、0.1.43.1 と比較して 32K デコードが約13%遅くなることを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">[14]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">ユーザー</a> は RX 6900 XT (gfx1030) で 6 モデルのベンチマークを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">[15]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2944">開発者</a> は Skylake-X CPU で AVX-512 専用カーネルを実行する修正を提出しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2944">[16]</a>。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Windows/AMDユーザーにとって、安定した動作と速度の最適化が不可欠です。特にRX 7900 XTXやR9700などの高性能GPUでの問題解決は重要です。</p> <h3>利用者の報告</h3> <h4>利用者の報告</h4> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">jerem91150</a> は、RX 7900 XTX でプロンプト読み込みは正常だが回答が完全に的外れになる問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">[17]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">justincinmd</a> は 2x R9700 でデコード速度が25%低下し、32K/96K/160K コンテキストで最大2.7倍遅くなることを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">[18]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">wanlemur</a> は Qwen3.6 Q2_0 のハイブリッドモードでクラッシュを再現しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">[19]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">ユーザー</a> は 2x Radeon Pro VII で v0.1.45 のビルドと動作を確認し、0.1.43.1 と比較して 32K デコードが約13%遅くなることを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">[20]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">ユーザー</a> は RX 6900 XT で 6 モデルのベンチマークを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">[21]</a>。</p> <h2 id="s4">Strata v0.1.45: Qwen3.6対応、マルチリクエスト、高速化</h2> <h3>前提</h3> <p>Strata v0.1.45 は Qwen3.6 対応と大幅な高速化を含む最新リリースです。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>v0.1.45 では Qwen3.6 モデルファミリーのサポートが追加されました。また、マルチリクエスト処理の最適化と、Windows HIP環境での速度向上が含まれています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859">[22]</a>。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Qwen3.6 対応により、より多くのモデルがローカルで利用可能になり、速度向上により実用的な推論速度が実現します。</p> <h3>利用者の報告</h3> <h4>利用者の報告</h4> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859">BBQ2077</a> は RX 9070 16 GB + Ryzen 7 5700 + 32 GiB RAM (Windows HIP 0.1.44.1) で Q2_0 モデルをテストし、短チャットデコードで中央値 64.7 tok/s、1,024 トークンの生成で 64.2 / 64.9 / 69.1 tok/s を達成したと報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859">[23]</a>。16K と 32K プロンプトの最初のトークンまでそれぞれ約 73 秒と 105 秒かかりました。</p> <h2 id="s5">Mac Metalビルド修正とApple Silicon機能追加</h2> <h3>前提</h3> <p>StrataのMac Metalビルドは、CUDA互換レイヤーを通じてApple Silicon GPUを利用します。v0.1.45 でビルド失敗が発生しました。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>v0.1.45 (477ac13) で、Metal互換シェイム（<code>metal_compat/cuda_runtime.h</code>）に6つのシンボルが不足し、21のエントリポイントが未定義のためビルドとリンクが失敗しました<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860">[24]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2895">開発者</a> はこれらのシンボルとエントリポイントを復旧する修正を提出しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2895">[25]</a>。また、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2937">DarkJoll</a> は 3 つの欠陥を特定し、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">petski3</a> は長い会話でメインスレッドが退避される問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">[26]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2903">開発者</a> は K-quant レイヤーのグリッド問題を修正しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2903">[27]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2898">ユーザー</a> は Swift 1.5 を Mac で実行する要望を提出しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2898">[28]</a>。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Macユーザーにとって、ビルドの復旧は必須です。また、Swift 1.5 対応により、より多くのモデルが利用可能になります。</p> <h3>利用者の報告</h3> <h4>利用者の報告</h4> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2937">DarkJoll</a> は Apple Silicon Mac で fresh install 時にビルドが失敗し、6つの未定義シンボルと21のエントリポイントの欠如を確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2937">[29]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860">maverns</a> は Apple M5 Max (128 GB) で同じ6つのシンボル欠如を確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860">[30]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6234339069">oceanio</a> は修正後、21のエントリポイントが不足していることを報告し、<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236052926">cuijs2026</a> は Apple M4 Pro (64 GB) で修正が正常に動作することを確認しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236052926">[31]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236617144">nullspeech</a> は Apple M2 Max (96 GB) で同じ6つのシンボル欠如を確認し、macOS 15.5 SDK でも問題が発生することを報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236617144">[32]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">petski3</a> は長い会話でメインスレッドが退避される問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">[33]</a>。</p> <h2 id="s6">Web UIのレスポンシブ対応とモニター機能強化</h2> <h3>前提</h3> <p>StrataのWeb UIは、モバイルデバイスでも利用可能ですが、表示崩れが発生していました。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">TitanMamo</a> はスマートフォン（412 px）でツール呼び出しが表示されるとページが画面外にはみ出る問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">[34]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">開発者</a> は Web 検索機能（DuckDuckGo、SearXNG、Brave、Tavily、Serper）を Chat タブに追加しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">[35]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">開発者</a> はツール呼び出し結果の順序を修正しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">[36]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2946">開発者</a> はストリーミング中のスクロール位置を保持する修正を提出しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2946">[37]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2943">開発者</a> は Apple Silicon の GPU 温度・電力・クロックをモニターに表示する機能を追加しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2943">[38]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2858">開発者</a> は Monitor に Workers カードを追加し、バッチスロットごとの tok/s を表示しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2858">[39]</a>。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>モバイルデバイスでの利用性向上と、Web 検索機能により、より実用的なチャット体験が提供されます。また、モニター機能の強化により、マルチリクエスト時の状態把握が容易になります。</p> <h3>利用者の報告</h3> <h4>利用者の報告</h4> <p><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">TitanMamo</a> はスマートフォンでツール呼び出しが表示されるとページが画面外にはみ出る問題を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">[40]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">c-OOL-io</a> は Web 検索機能の追加を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">[41]</a>。<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">j-luwierski</a> はツール呼び出し結果の順序修正を報告しています<a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">[42]</a>。</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2833">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2833</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2829">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2829</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2835">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2835</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2861</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2181">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2181</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2097">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2097</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2211">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2211</a></li> <li><a href="https://github.com/jiangpedro/strata-benchmarks/issues/1">https://github.com/jiangpedro/strata-benchmarks/issues/1</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2046">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2046</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2944">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2944</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2960</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2948</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2947</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2932</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2920</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2859</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2895">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2895</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2903">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2903</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2898">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2898</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2937">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2937</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236052926">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236052926</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236617144">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2860#issuecomment-6236617144</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2930</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2946">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2946</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2943">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2943</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2858">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2858</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971">https://github.com/Niko1221/Strata/issues/2971</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2826</a></li> <li><a href="https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952">https://github.com/Niko1221/Strata/pull/2952</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc-comparison-2026/ Sat, 17 Oct 2026 06:00:33 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc-comparison-2026/ <div class="no-toc entry-content"> <div class="minipc-comparison-container"> <div class="minipc-pr-notice"><strong>【PR】</strong>本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容や順位は報酬の有無で変えていません。価格は取得時点のもので、変動することがあります。</div> <div class="cmp-hero"> <h1>🖥️ ミニPC 4社徹底比較 2026</h1> <p><strong>Minisforum × GMKtec × GEEKOM × ACEMAGIC</strong></p> <p>CPUごとに構成別価格を一目で比較</p> <p class="cmp-hero-sub">価格は毎日自動で取得しています（表示は取得時点の価格）</p> </div> <div class="cmp-note"> <p class="cmp-note-title">💰 価格について</p> <p> 表示価格は各サイトの基本価格です。以下の追加割引が適用される場合があります： </p> <ul> <li><strong>Amazon</strong>: クーポン、ポイント還元、定期おトク便割引</li> <li><strong>楽天</strong>: クーポン、ポイント還元（SPU・お買い物マラソン等）</li> <li><strong>公式サイト</strong>: 期間限定クーポン、セール</li> </ul> </div> <h2 class="cmp-h2">💻 CPUを選択（ベンチマークから商品リストに飛べます）</h2> <div class="cpu-tabs"> <!-- CPU-TABS --> <style> .cpu-section { display: block; } html.minipc-js .cpu-section { display: none; } html.minipc-js .cpu-section.active, html.minipc-js .cpu-section:target { display: block; } .cpu-tab-link { display: block; color: inherit; text-decoration: none; } .minipc-table-scroll { overflow-x: auto; max-width: 100%; -webkit-overflow-scrolling: touch; } .minipc-table-scroll .comparison-table { min-width: 640px; overflow: visible; } .cpu-section h3.cpu-section-title { border: 0; background: none; padding: 0; box-shadow: none; } .cpu-section h3.cpu-section-title::before, .cpu-section h3.cpu-section-title::after { content: none; display: none; } </style> <p class="minipc-ad-note">【PR】各CPUの表にある「公式」「楽天」ボタンはアフィリエイトリンク（広告）を含みます。価格は取得時点のもので、変動することがあります。</p> <p class="minipc-fetched-at">価格・在庫の取得: 2026-10-17 06:00（日本時間）</p> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_9955HX3D" id="cpu-tab-RYZEN_9_9955HX3D"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_9955HX3D"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 9955HX3D</span><span class="benchmark-score">62,129</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 100%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_9955HX" id="cpu-tab-RYZEN_9_9955HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_9955HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 9955HX</span><span class="benchmark-score">60,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 97%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_9_285HX" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_9_285HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_9_285HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 9 285HX</span><span class="benchmark-score">57,502</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 93%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_MAX_395" id="cpu-tab-RYZEN_AI_MAX_395"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_MAX_395"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI Max+ 395</span><span class="benchmark-score">55,051</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 89%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-8060S" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 8060S (4800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I9_14900HX" id="cpu-tab-CORE_I9_14900HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I9_14900HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i9-14900HX</span><span class="benchmark-score">44,255</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 71%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I9_13900HX" id="cpu-tab-CORE_I9_13900HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I9_13900HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i9-13900HX</span><span class="benchmark-score">41,756</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-green" style="width: 67%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_9_HX470" id="cpu-tab-RYZEN_AI_9_HX470"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_9_HX470"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI 9 HX 470</span><span class="benchmark-score">37,711</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 61%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-890M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 890M (4200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_9_HX370" id="cpu-tab-RYZEN_AI_9_HX370"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_9_HX370"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI 9 HX 370</span><span class="benchmark-score">37,699</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 61%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-890M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 890M (4200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_9_386H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_9_386H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_9_386H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 9 386H</span><span class="benchmark-score">35,831</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 58%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_9_285H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_9_285H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_9_285H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 9 285H</span><span class="benchmark-score">34,362</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 55%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-Arc-140T" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel Arc 140T (2800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_9_HX_PRO_370" id="cpu-tab-RYZEN_AI_9_HX_PRO_370"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_9_HX_PRO_370"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI 9 HX PRO 370</span><span class="benchmark-score">33,345</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 54%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_MAX_388" id="cpu-tab-RYZEN_AI_MAX_388"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_MAX_388"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI Max+ 388</span><span class="benchmark-score">33,278</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 54%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_7745HX" id="cpu-tab-RYZEN_7_7745HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_7745HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 7745HX</span><span class="benchmark-score">32,475</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 52%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-610M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 610M (900)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_7945HX" id="cpu-tab-RYZEN_9_7945HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_7945HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 7945HX</span><span class="benchmark-score">32,400</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 52%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_356H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_7_356H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_7_356H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 7 356H</span><span class="benchmark-score">31,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 50%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_9_365" id="cpu-tab-RYZEN_AI_9_365"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_9_365"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI 9 365</span><span class="benchmark-score">30,340</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 49%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_235HX" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_5_235HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_5_235HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 5 235HX</span><span class="benchmark-score">30,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 48%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_7940HS" id="cpu-tab-RYZEN_9_7940HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_7940HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 7940HS</span><span class="benchmark-score">29,914</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 48%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-780M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 780M (3200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_8945HS" id="cpu-tab-RYZEN_9_8945HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_8945HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 8945HS</span><span class="benchmark-score">29,459</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 47%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-780M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 780M (3200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_8945HX" id="cpu-tab-RYZEN_9_8945HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_8945HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 8945HX</span><span class="benchmark-score">29,459</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 47%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-610M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 610M (900)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_X7_358H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_X7_358H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_X7_358H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra X7 358H</span><span class="benchmark-score">29,426</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 47%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-Arc-B390" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel Arc B390 (4500)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_8745H" id="cpu-tab-RYZEN_7_8745H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_8745H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 8745H</span><span class="benchmark-score">29,233</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 47%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-780M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 780M (3200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_9_185H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_9_185H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_9_185H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 9 185H</span><span class="benchmark-score">29,105</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 47%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-Arc-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel Arc Graphics (3000)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_8845HS" id="cpu-tab-RYZEN_7_8845HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_8845HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 8845HS</span><span class="benchmark-score">28,406</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 46%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-780M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 780M (3200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_7840HS" id="cpu-tab-RYZEN_7_7840HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_7840HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 7840HS</span><span class="benchmark-score">28,222</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 45%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_H_255" id="cpu-tab-RYZEN_7_H_255"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_H_255"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 H 255</span><span class="benchmark-score">28,139</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 45%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-780M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 780M (3200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_260" id="cpu-tab-RYZEN_7_260"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_260"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 260</span><span class="benchmark-score">28,075</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 45%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_8745HS" id="cpu-tab-RYZEN_7_8745HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_8745HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 8745HS</span><span class="benchmark-score">28,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 45%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_336H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_5_336H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_5_336H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 5 336H</span><span class="benchmark-score">27,795</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 45%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_9_6900HX" id="cpu-tab-RYZEN_9_6900HX"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_9_6900HX"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 9 6900HX</span><span class="benchmark-score">27,580</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 44%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I9_12900HK" id="cpu-tab-CORE_I9_12900HK"> <a class="cpu-tab-link" 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class="benchmark-score">26,672</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 43%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I9_13900H" id="cpu-tab-CORE_I9_13900H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I9_13900H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i9-13900H</span><span class="benchmark-score">26,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 42%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_155H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_7_155H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_7_155H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 7 155H</span><span class="benchmark-score">24,520</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 39%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_6800H" id="cpu-tab-RYZEN_7_6800H"> <a class="cpu-tab-link" 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href="#gpu-AMD-Radeon-680M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 680M (2400)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I7_12700H" id="cpu-tab-CORE_I7_12700H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I7_12700H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i7-12700H</span><span class="benchmark-score">23,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 37%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_7640HS" id="cpu-tab-RYZEN_5_7640HS"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_7640HS"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 7640HS</span><span class="benchmark-score">22,820</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 37%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-760M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 760M (2400)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I7_13620H" id="cpu-tab-CORE_I7_13620H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I7_13620H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i7-13620H</span><span class="benchmark-score">22,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 35%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I7_12650H" id="cpu-tab-CORE_I7_12650H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I7_12650H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i7-12650H</span><span class="benchmark-score">21,841</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 35%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_125H" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_5_125H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_5_125H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 5 125H</span><span class="benchmark-score">21,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-amber" style="width: 34%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-Arc-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel Arc Graphics (2800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_PRO_6850U" id="cpu-tab-RYZEN_7_PRO_6850U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_PRO_6850U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 PRO 6850U</span><span class="benchmark-score">20,494</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 33%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-680M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 680M (2800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_5800H" id="cpu-tab-RYZEN_7_5800H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_5800H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 5800H</span><span class="benchmark-score">20,448</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 33%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_PRO_6650H" id="cpu-tab-RYZEN_5_PRO_6650H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_PRO_6650H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 PRO 6650H</span><span class="benchmark-score">19,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 31%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-660M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 660M (2200)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_258V" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_7_258V"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_7_258V"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 7 258V</span><span class="benchmark-score">19,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 31%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_256V" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_7_256V"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_7_256V"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 7 256V</span><span class="benchmark-score">19,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 31%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_255" id="cpu-tab-RYZEN_7_255"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_255"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 255</span><span class="benchmark-score">18,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 30%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_7730U" id="cpu-tab-RYZEN_7_7730U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_7730U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 7730U</span><span class="benchmark-score">18,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 30%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon Graphics (1800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I5_13500H" id="cpu-tab-CORE_I5_13500H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I5_13500H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i5-13500H</span><span class="benchmark-score">18,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 30%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_Z1" id="cpu-tab-RYZEN_Z1"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_Z1"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ Z1</span><span class="benchmark-score">18,258</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 29%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_6800" id="cpu-tab-RYZEN_7_6800"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_6800"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 6800</span><span class="benchmark-score">18,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 29%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I5_12600H" id="cpu-tab-CORE_I5_12600H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I5_12600H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i5-12600H</span><span class="benchmark-score">18,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 29%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-Iris-Xe-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel Iris Xe Graphics (1400)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_7_5825U" id="cpu-tab-RYZEN_7_5825U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_7_5825U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 7 5825U</span><span class="benchmark-score">17,926</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 29%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon Graphics (1800)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_7545U" id="cpu-tab-RYZEN_5_7545U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_7545U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 7545U</span><span class="benchmark-score">17,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 27%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-740M" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon 740M (1500)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_226V" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_5_226V"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_5_226V"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 5 226V</span><span class="benchmark-score">16,819</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 27%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_125U" id="cpu-tab-CORE_ULTRA_5_125U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_ULTRA_5_125U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ Ultra 5 125U</span><span class="benchmark-score">16,546</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 27%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_7530U" id="cpu-tab-RYZEN_5_7530U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_7530U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 7530U</span><span class="benchmark-score">16,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 26%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-Vega-7" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon Vega 7 (1100)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I5_12450H" id="cpu-tab-CORE_I5_12450H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I5_12450H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i5-12450H</span><span class="benchmark-score">16,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 26%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_7430U" id="cpu-tab-RYZEN_5_7430U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_7430U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 7430U</span><span class="benchmark-score">15,658</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 25%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-Vega-7" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon Vega 7 (1100)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_5_320" id="cpu-tab-CORE_5_320"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_5_320"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ 5 320</span><span class="benchmark-score">15,435</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 25%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_3_304" id="cpu-tab-CORE_3_304"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_3_304"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ 3 304</span><span class="benchmark-score">12,336</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 20%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I7_11390H" id="cpu-tab-CORE_I7_11390H"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I7_11390H"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i7-11390H</span><span class="benchmark-score">11,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 18%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I7_1185G7" id="cpu-tab-CORE_I7_1185G7"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I7_1185G7"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i7-1185G7</span><span class="benchmark-score">11,000</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 18%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_3_5400U" id="cpu-tab-RYZEN_3_5400U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_3_5400U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 3 5400U</span><span class="benchmark-score">10,722</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 17%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CIX_P1_(CP8180)" id="cpu-tab-CIX_P1_(CP8180)"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CIX_P1_(CP8180)"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">CIX P1 (CP8180)</span><span class="benchmark-score">9,892</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 16%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_EMBEDDED_R2544" id="cpu-tab-RYZEN_EMBEDDED_R2544"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_EMBEDDED_R2544"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ Embedded R2544</span><span class="benchmark-score">7,706</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 12%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_5_3500U" id="cpu-tab-RYZEN_5_3500U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_5_3500U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ 5 3500U</span><span class="benchmark-score">7,038</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 11%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-AMD-Radeon-Vega-8" onclick="event.stopPropagation();">🎮 AMD Radeon Vega 8 (680)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_EMBEDDED_R2514" id="cpu-tab-RYZEN_EMBEDDED_R2514"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_EMBEDDED_R2514"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ Embedded R2514</span><span class="benchmark-score">6,731</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 11%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="N100" id="cpu-tab-N100"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-N100"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Processor N100</span><span class="benchmark-score">5,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 9%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="N150" id="cpu-tab-N150"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-N150"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Processor N150</span><span class="benchmark-score">5,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 9%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="N5105" id="cpu-tab-N5105"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-N5105"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Celeron® N5105</span><span class="benchmark-score">4,800</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 8%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-UHD-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel UHD Graphics (400)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="N5095" id="cpu-tab-N5095"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-N5095"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Celeron® N5095</span><span class="benchmark-score">4,600</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 7%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-UHD-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel UHD Graphics (380)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="CORE_I3_10110U" id="cpu-tab-CORE_I3_10110U"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-CORE_I3_10110U"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Core™ i3-10110U</span><span class="benchmark-score">4,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 7%"></div> </div> </a></div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="N95" id="cpu-tab-N95"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-N95"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Processor N95</span><span class="benchmark-score">4,500</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 7%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-UHD-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel UHD Graphics (350)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="PENTIUM_GOLD_7505" id="cpu-tab-PENTIUM_GOLD_7505"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-PENTIUM_GOLD_7505"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">Intel® Pentium® Gold 7505</span><span class="benchmark-score">3,800</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 6%"></div> </div> </a><br/> <a class="gpu-info-link" href="#gpu-Intel-UHD-Graphics" onclick="event.stopPropagation();">🎮 Intel UHD Graphics (350)</a> </div> <div class="cpu-tab-btn" data-cpu-id="RYZEN_AI_MAX_PRO_495" id="cpu-tab-RYZEN_AI_MAX_PRO_495"> <a class="cpu-tab-link" href="#section-RYZEN_AI_MAX_PRO_495"> <div class="cpu-info-row"><span class="cpu-name">AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 495</span><span class="benchmark-score">確認中</span></div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 0%"></div> </div> </a></div> <!-- /CPU-TABS --> </div> <div class="rank-block" id="gpu-benchmark"> <h2 class="cmp-h2"> 📊 内蔵GPU性能比較 (PassMark G3D Mark)<br/> </h2> <div class="rank-box"> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-8060S"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 8060S</span><br/> <span class="rank-score">4,800</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 100%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Arc-B390"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Arc B390</span><br/> <span class="rank-score">4,500</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 93%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-890M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 890M</span><br/> <span class="rank-score">4,200</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 87%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-880M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 880M</span><br/> <span class="rank-score">4,000</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 83%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Arc-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Arc Graphics</span><br/> <span class="rank-score">3,800</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 79%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-780M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 780M</span><br/> <span class="rank-score">3,200</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 66%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-7xxM"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 7xxM</span><br/> <span class="rank-score">3,000</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 62%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-680M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 680M</span><br/> <span class="rank-score">2,800</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 58%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Arc-140T"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Arc 140T</span><br/> <span class="rank-score">2,800</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 58%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Arc-140V-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Arc 140V Graphics</span><br/> <span class="rank-score">2,600</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 54%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-760M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 760M</span><br/> <span class="rank-score">2,400</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 50%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Arc-130V-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Arc 130V Graphics</span><br/> <span class="rank-score">2,200</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 45%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-660M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 660M</span><br/> <span class="rank-score">2,200</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 45%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon Graphics</span><br/> <span class="rank-score">1,800</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 37%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-Iris-Xe-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel Iris Xe Graphics</span><br/> <span class="rank-score">1,500</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 31%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-740M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 740M</span><br/> <span class="rank-score">1,500</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 31%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-UHD-Graphics"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel UHD Graphics</span><br/> <span class="rank-score">1,200</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 25%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-Vega-7"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon Vega 7</span><br/> <span class="rank-score">1,100</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 22%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-Intel-UHD-Graphics-770"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">Intel UHD Graphics 770</span><br/> <span class="rank-score">950</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-blue" style="width: 19%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-610M"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon 610M</span><br/> <span class="rank-score">900</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 18%"></div> </div> </div> <div class="rank-item" id="gpu-AMD-Radeon-Vega-8"> <div class="rank-row"> <span class="rank-name">AMD Radeon Vega 8</span><br/> <span class="rank-score">680</span> </div> <div class="bar-track"> <div class="bar bar-red" style="width: 14%"></div> </div> </div> <p class="rank-note"> ※ PassMark G3D Mark スコア（参考値）。内蔵GPU性能の目安となります。 </p> </div> </div> <div class="cpu-tables-container"> <!-- MINIPC-PARTS-SUMMARY --> <div class="cmp-info"> <div class="cmp-info-title">💡 自分で増設する場合の費用の目安</div> <div class="cmp-info-list"> <span>メモリ DDR4 <b>約¥36,794〜</b></span><br/> <span>メモリ DDR5 <b>約¥40,530〜</b></span><br/> <span>SSD 1TB <b>約¥22,800〜</b></span> </div> <p><a class="cmp-more" href="#upgrade-parts">▼ おすすめ増設パーツの詳細・購入リンクを見る</a> </p></div> <!-- /MINIPC-PARTS-SUMMARY --> <!-- MINIPC-PARTS --> <div class="anchor" id="upgrade-parts"></div> <h3 class="parts-h">増設メモリ（SO-DIMM）</h3> <div class="parts-grid"> <div class="minipc-part-card"> <div class="part-head"> <div class="part-name">DDR5 SO-DIMM 16GB</div> <div class="part-price">参考 ¥40,530〜</div> </div> <div class="part-desc">ノートPC/ミニPC用 DDR5 1枚</div> <div class="product-links"> <a class="product-link rakuten-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ql291.x78vv75a.g00ql291.x78vwb52/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fwin10%2F6144%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fwin10%2Fi%2F10009892%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">¥40,530</span> </a> </div> </div> <div class="minipc-part-card"> <div class="part-head"> <div class="part-name">DDR5 SO-DIMM 32GB (16GB×2)</div> <div class="part-price">参考 ¥80,760〜</div> </div> <div class="part-desc">ノートPC/ミニPC用 DDR5 デュアル</div> <div class="product-links"> <a class="product-link rakuten-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uf751.x78vv913.g00uf751.x78vwbd6/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fresco%2Fx004x60opt%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fresco%2Fi%2F10000942%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">¥80,760</span> </a> </div> </div> <div class="minipc-part-card"> <div class="part-head"> <div class="part-name">DDR4 SO-DIMM 32GB (16GB×2)</div> <div class="part-price">参考 ¥36,794〜</div> </div> <div class="part-desc">ノートPC/ミニPC用 DDR4 デュアル</div> <div class="product-links"> <a class="product-link rakuten-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujrz1.x78vv723.g00ujrz1.x78vw415/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fmanoangel%2F20240629162951_100%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fmanoangel%2Fi%2F10001139%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">¥36,794</span> </a> </div> </div> </div> <h3 class="parts-h">増設SSD（M.2 NVMe）</h3> <div class="parts-grid"> <div class="minipc-part-card"> <div class="part-head"> <div class="part-name">NVMe SSD 1TB (Gen4 M.2 2280)</div> <div class="part-price">参考 ¥22,800〜</div> </div> <div class="part-desc">PCIe Gen4 ×4 / M.2 2280</div> <div class="product-links"> <a class="product-link rakuten-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uagr1.x78vv126.g00uagr1.x78vw8ab/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fpsidekick%2F0718037907154%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fpsidekick%2Fi%2F10001108%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">¥22,800</span> </a> </div> </div> <div class="minipc-part-card"> <div class="part-head"> <div class="part-name">NVMe SSD 2TB (Gen4 M.2 2280)</div> <div class="part-price">参考 ¥45,980〜</div> </div> <div class="part-desc">PCIe Gen4 ×4 / M.2 2280</div> <div class="product-links"> <a class="product-link rakuten-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00sal71.x78vv4ee.g00sal71.x78vwb4f/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fspd-shop%2Fspdssd2t-sp800ngh%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fspd-shop%2Fi%2F10005263%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">¥45,980</span> </a> </div> </div> </div> <p class="cmp-foot-note">※ 価格は各ストアの参考価格帯の目安です（週次更新）。実際の価格・在庫はリンク先でご確認ください。メモリ（特にDDR5）は時期により高価な場合があり、その際はメーカーの上位構成を選んだ方が割安なことがあります。一方SSDは自分で増設した方が割安な傾向です。増設前に対応規格（DDR4/DDR5・M.2 2280 NVMe）をご確認ください。</p> <!-- /MINIPC-PARTS --> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_9_9955HX3D" id="section-RYZEN_9_9955HX3D"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_9_9955HX3D"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 9 9955HX3D <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_9_9955HX3D">62,129</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">64GB+2TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">NEO-X1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-neo-x1-x1-pro-amd-r9-9955hx3d-modt-gaming-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥519,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥519,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_9_9955HX" id="section-RYZEN_9_9955HX"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_9_9955HX"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 9 9955HX <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_9_9955HX">60,000</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-A2</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-a2?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥132,799</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms-a2%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000031%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327909248.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥132,799</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-A2</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-a2?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥239,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms-a2%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000031%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327909248.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">NEO-X1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-neo-x1-x1-pro-amd-r9-9955hx3d-modt-gaming-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥357,599</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥239,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-A2</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-a2?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥295,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms-a2%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000031%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327909248.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥295,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_9_285HX" id="section-CORE_ULTRA_9_285HX"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_ULTRA_9_285HX"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Core™ Ultra 9 285HX <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-CORE_ULTRA_9_285HX">57,502</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-02 Ultra</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-02-ultra?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥201,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms02u%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000002%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥201,599</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-02 Ultra</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-02-ultra?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥290,399</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms02u%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000002%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥290,399</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">192GB+2TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-02 Ultra</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-02-ultra?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥624,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms02u%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000002%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥624,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_AI_MAX_395" id="section-RYZEN_AI_MAX_395"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_AI_MAX_395"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ AI Max+ 395 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_AI_MAX_395">55,051</a></p> </div> <div class="cpu-stat gpu"> <div class="cpu-stat-label">Integrated GPU</div> <p> <a class="cpu-stat-name" href="#gpu-AMD-Radeon-8060S">AMD Radeon 8060S</a></p> <div class="cpu-stat-value">4,800</div> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">64GB+128GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">N5 MAX AI NAS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/n5-max-ai-nas-ryzen-ai-max-395?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥423,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fn5max%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000010%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥423,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">EVO-X2 Ryzen™ AI Max+ 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<td class="best-cell">¥566,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">128GB+2TB</td> <td class="minisforum-cell"> <div class="product-name">MS-S1 MAX 128GB LPDDR5x</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-s1-max?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥671,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fma-s1max%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000001%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">EVO-X2 Ryzen™ AI Max+ 395</div> <!-- source:official_catalog --> <div 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Max+ 395</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x3-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-max-395-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥607,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fevo-x3%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000121%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="geekom-cell best-price"> <div class="product-name">AI PC A9 Mega Ryzen AI Max+ 388</div> <!-- source:official_catalog --> <div 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AI Max+ 395</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x3-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-max-395-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥649,100</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fevo-x3%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000121%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥649,100</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">構成不明</td> <td 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class="product-name">AI X1 Pro-470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-pro-470?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥132,799</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell"> <div class="product-name">ACEMAGIC F5A Ryzen AI 9 HX 470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/f5a-ai9-hx470?variant=51997848764696" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥180,980</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="best-cell">¥101,120</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell"> <div class="product-name">AI X1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ai-x1?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥229,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fx1%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000028%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> <div class="product-name">AI X1 Pro-470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-pro-470?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥235,999</span> </a></div> 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class="product-name">AI PC A9 MAX Ryzen AI 9 HX 470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-a9-max-minipc?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥249,900</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uoiz1.x78vv1b5.g00uoiz1.x78vw001/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fa9max470%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fi%2F10000091%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥249,900</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell"> <div class="product-name">AI X1 Pro-470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-pro-470?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥295,799</span> </a></div> </td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">EVO-X1 Pro Ryzen™ AI 9 HX 470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x1-pro-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-9-hx-470-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥251,999</span> </a> <a class="product-link" 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<!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ai-x1-pro?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥119,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fx1pro%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000004%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥80,840</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI370（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div 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class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-pro-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥119,980</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">AI X1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ai-x1?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥196,799</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fx1%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000028%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x1-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-ai-9-hx-370-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥178,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fk8-ss%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000064%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="geekom-cell"> <div class="product-name">AI PC A9 MAX Ryzen AI 9 HX 470</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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<tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI X1（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥78,080</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥78,080</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI X1（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥110,070</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥110,070</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_235HX" id="section-CORE_ULTRA_5_235HX"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_ULTRA_5_235HX"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Core™ Ultra 5 235HX <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" 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<td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM890 Pro（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um890-pro-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥62,110</span> </a></div> <div class="product-name">UM890 Pro</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um890-pro?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥79,999</span> </a> <a class="product-link" 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</a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥85,700</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+2TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">K11 Ryzen™ 9 8945HS 搭載</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k11-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-9-8945hs" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥175,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fk7-blue%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000028%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span 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Pro（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um890-pro-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥97,050</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">UM890 Pro</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um890-pro?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥233,599</span> </a> <a class="product-link" 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class="product-name">MS-A2</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/ms-a2?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥97,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fms-a2%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000031%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327909248.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td 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class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM760 Slim（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um760-slim-um680-slim-um870-slim-um690-slim-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥38,720</span> </a></div> <div class="product-name">UM870 Slim</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um680-slim?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span 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<table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM880 Plus（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um880-plus-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥48,000</span> </a></div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">K8 Plus Ryzen™ 7 8845HS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k8-plus-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-8845hs" 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best-price"> <div class="product-name">AE8 Ryzen R7-8845HS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-ae8-amd-ryzen-r7-8845hs-r9-8945hs?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥94,900</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥94,900</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM880 Plus（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um880-plus-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥70,400</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">UM760 Plus</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/um760-plus?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥151,999</span> </a></div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">K8 Plus Ryzen™ 7 8845HS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k8-plus-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-8845hs" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥140,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" 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<div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k8-plus-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-8845hs" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥165,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/lulufiore/3020260121201412.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥165,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_7840HS" id="section-RYZEN_7_7840HS"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_7840HS"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 7840HS <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_7_7840HS">28,222</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥74,750</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥74,750</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">UM780L Slim</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/um780l-slim-mini-pc-ryzen-7-7840hs?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥95,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥95,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥105,130</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥105,130</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥113,250</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥113,250</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_H_255" id="section-RYZEN_7_H_255"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_H_255"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 H 255 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" 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<span>公式</span> <span class="price">¥59,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327932420.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥59,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">24GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell best-price"> <div class="product-name">ACEMAGIC F5A Ryzen 7 H255</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/f5a-h255?variant=51984954327320" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥96,880</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/aimable-store/s3a-r7pro-8845hs.html" rel="sponsored noopener" 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F5A Ryzen 7 H255</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/f5a-h255?variant=51984954327320" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥115,980</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/aimable-store/s3a-r7pro-8845hs.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="best-cell">¥115,980</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">K12 Ryzen™ 7 H 255</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-k12-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-h-255-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥183,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327932420.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥183,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_260" id="section-RYZEN_7_260"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_260"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 260 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_7_260">28,075</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI X1（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥52,500</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥52,500</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI X1（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥126,990</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥126,990</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 AI X1（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ai-x1-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥144,990</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥144,990</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_8745HS" id="section-RYZEN_7_8745HS"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_8745HS"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 8745HS <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_7_8745HS">28,000</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell best-price"> <div class="product-name">A8 2026エディション Ryzen R7-8745HS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-a8-amd-ryzen-r7-8845hs-r9-8945hs?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span 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</a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">整備済み品 UM690L Slim（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um750l-slim-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥54,390</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥90,600</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥49,480</td> </tr> <tr> <td 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class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥42,650</span> </a></div> <div class="product-name">整備済み品 MS-01（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-01-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥64,650</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥42,650</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥54,350</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥54,350</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥58,200</span> 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rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥169,990</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uoiz1.x78vv1b5.g00uoiz1.x78vw001/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fgt13i9%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fi%2F10000110%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥105,000</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_155H" id="section-CORE_ULTRA_7_155H"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" 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--> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-m1-plus-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥44,150</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥44,150</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_7735HS" id="section-RYZEN_7_7735HS"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_7735HS"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 7735HS <span 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rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥32,250</span> </a></div> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥57,070</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥32,250</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM773 Lite（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um773-lite-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥40,350</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">UM773 Lite</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um773-lite?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥121,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥40,350</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+512GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM773 Lite（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um773-lite-refurbished?aff=392" 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</a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">K16 Ryzen™ 7 7735HS</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-k16-amd-ryzen-7-7735hs-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥102,599</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥53,300</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_I7_12700H" id="section-CORE_I7_12700H"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m3-ultra-intel%25C2%25AE-i7-12700h-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥81,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥81,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_5_7640HS" id="section-RYZEN_5_7640HS"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" 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<div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-m6-ultra-amd-ryzen-5-7640hs-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥77,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm6%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000058%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/pc-express/4529327932512.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td 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--> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um760-slim?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥107,999</span> </a></div> <div class="product-name">UM760 Plus</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/um760-plus?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥115,199</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥48,450</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM760 Slim（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥32,300</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥45,200</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥45,200</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" 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best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥56,550</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell"> <div class="product-name">XT12 2025エディション インテル® CORE™ I9-12900HK</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-xt12-pro?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥64,900</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">GT12 PRO インテル® CORE™I7-12650H</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-intel-gt12-pro-i7-12650h-i9-12900h?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥129,900</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥56,550</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_125H" id="section-CORE_ULTRA_5_125H"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m7-ultra-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-pro-6850u-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥89,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm7pro%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000070%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥89,599</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M7 Ultra Ryzen™ 7 PRO 6850U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m7-ultra-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-7-pro-6850u-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥119,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm7pro%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000070%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥119,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_7_5800H" id="section-RYZEN_7_5800H"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_5800H"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 5800H <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_7_5800H">20,448</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥29,000</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥29,000</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥99,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥99,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 HX77G（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-hx90m-hx99g-hx100g?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥99,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥99,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK 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<th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M8 Ryzen™ 5 PRO 6650H</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m8-amd-ryzen-5-pro-6650h-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥58,720</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm8%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000093%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥58,720</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M8 Ryzen™ 5 PRO 6650H</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m8-amd-ryzen-5-pro-6650h-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥67,198</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm8%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000093%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> 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class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">NucBox K17 PLUS Core Ultra 7 258V</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k17-plus-intel-core-ultra-7-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥159,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥159,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_7_256V" id="section-CORE_ULTRA_7_256V"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div 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<td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">K13 ® Core™ Ultra 7 256V</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-k13-intel-core-ultra-7-256v-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥102,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fk13%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000102%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" 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class="best-cell">¥76,990</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M5 Ultra Ryzen 7 7730U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m5-ultra-amd-ryzen-7-7730u-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥71,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm5-16-512%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000027%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span 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<td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">NucBox M3 Pro ® Core™ i5-13500H</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-m3-pro-intel%25C2%25AE-core%25E2%2584%25A2-i5-13500h-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥108,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥108,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" 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<!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_7_6800"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 7 6800 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_7_6800">18,000</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell best-price"> <div class="product-name">A6 Ryzen R7-6800H</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab6-lite-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥32,300</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">整備済み品 M1 Plus（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-m1-plus-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥38,400</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">整備済み品 MS-01（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-01-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" 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<div class="product-name">整備済み品 MS-01（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-01-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥80,850</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">NAB6 Lite</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab6-lite?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥148,999</span> </a> <a class="product-link" 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class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™ Embedded R2544</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1?variant=52112048062744" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥60,998</span> </a></div> <div class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™ 7 5825U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1-5825u-minipc?variant=52112054223128" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥60,998</span> </a></div> </td> <td class="best-cell">¥53,935</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">M5 Plus Ryzen™ 7 5825U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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R5-7545U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-a7-amd-ryzen?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥109,900</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uoiz1.x78vv1b5.g00uoiz1.x78vw001/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fa77545u%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fi%2F10000092%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥109,900</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM690L Slim（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um750l-slim-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥40,980</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> <div class="product-name">UM750L Slim</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um750l-slim?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥91,199</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥40,980</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UM690L Slim（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-um750l-slim-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥53,110</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥53,110</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_ULTRA_5_226V" id="section-CORE_ULTRA_5_226V"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_ULTRA_5_226V"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 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href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-k17-intel-core-ultra-5-226v-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥99,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm3-16-512%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000021%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥99,599</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/m1-lite?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥51,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fm1lite%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000020%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">K15 Core™ Ultra 5 125U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/m1-lite?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥106,399</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uxru1.x78vvbdc.g00uxru1.x78vwd16/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fm1lite%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fminisforum-minipc%2Fi%2F10000020%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell best-price"> <div class="product-name">IT12 インテル® Core™ U5-125U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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2026エディション Ryzen R5-7530U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-a5-pro-mini-pc-2026-edition?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥74,900</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/nicetrade/geekom-a5-pro-2026.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="acemagic-cell best-price"> <div class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™5 7530U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1?variant=52112038101272" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> 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<span>公式</span> <span class="price">¥89,990</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/nicetrade/geekom-a5-pro-2026.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥89,990</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_I5_12450H" id="section-CORE_I5_12450H"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_I5_12450H"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Core™ i5-12450H <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div 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class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥38,100</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥38,100</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥43,600</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥43,600</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 NAB9（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-nab9-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥48,500</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥48,500</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> 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<td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell"> <div class="product-name">日本限定 A5 2027エディション Ryzen R7-7730U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/nuc-geekom-a5-amd-ryzen-7?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥73,900</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uoiz1.x78vv1b5.g00uoiz1.x78vw001/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fa5%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fi%2F10000000%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> <div 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<div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_5_320" id="section-CORE_5_320"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_5_320"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Core™ 5 320 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-CORE_5_320">15,435</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">16GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell best-price"> <div class="product-name">ACEMAGIC K5 Core 5 320</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/k5-minipc?variant=52503041311000" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥82,998</span> </a></div> </td> <td class="best-cell">¥82,998</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="CORE_3_304" id="section-CORE_3_304"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-CORE_3_304"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Core™ 3 304 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" 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class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M2 Pro S Core™ i7-1185G7</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m2-pro-s-intel-core%25E2%2584%25A2-i7-1185g7-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥44,599</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥44,599</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M2 Pro S Core™ i7-1185G7</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m2-pro-s-intel-core%25E2%2584%25A2-i7-1185g7-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥69,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥69,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">32GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M2 Pro S Core™ i7-1185G7</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-m2-pro-s-intel-core%25E2%2584%25A2-i7-1185g7-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥83,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥83,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_3_5400U" id="section-RYZEN_3_5400U"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_3_5400U"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ 3 5400U <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_3_5400U">10,722</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M5S Ryzen™ 3 5400U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-m5s-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-3-5400u-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥39,999</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm5%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000052%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327932505.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥39,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+256GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M5S Ryzen™ 3 5400U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-m5s-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-3-5400u-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥54,148</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm5%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000052%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/murauchi/4529327932505.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥54,148</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">M5S Ryzen™ 3 5400U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-m5s-amd-ryzen%25E2%2584%25A2-3-5400u-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥59,193</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fm5%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000052%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span 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best-price"> <div class="product-name">MS-R1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-r1?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥90,399</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥90,399</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-R1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-r1?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥118,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥118,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">64GB+1TB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">MS-R1</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-ms-r1?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥134,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥134,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_EMBEDDED_R2544" 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--> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/n3a-nas-mini-pc?variant=51923228098840" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥39,980</span> </a></div> </td> <td class="best-cell">¥39,980</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">8GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell best-price"> <div class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™ Embedded R2544</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1?variant=52112047210776" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥46,980</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="best-cell">¥46,980</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell best-price"> <div class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™ Embedded R2544</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1?variant=52507062993176" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥46,980</span> </a></div> <div class="product-name">ACEMAGIC K1 Ryzen™ 7 5825U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/minipc-k1-5825u-minipc?variant=52112054386968" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥46,998</span> </a></div> </td> <td class="best-cell">¥46,980</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" 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<span>公式</span> <span class="price">¥52,344</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥46,549</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G10 ® Ryzen™ 5 3500U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g10-amd-ryzen-5-3500u-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥62,999</span> </a> <a class="product-link" 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<span>公式</span> <span class="price">¥64,999</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥62,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="RYZEN_EMBEDDED_R2514" id="section-RYZEN_EMBEDDED_R2514"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-RYZEN_EMBEDDED_R2514"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">AMD Ryzen™ Embedded R2514 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-RYZEN_EMBEDDED_R2514">6,731</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G11 Ryzen Embedded R2514</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g11-amd-ryzen-embedded-r2514-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥46,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/joshin/4529327932499-41-77300.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥46,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+256GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G11 Ryzen Embedded R2514</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g11-amd-ryzen-embedded-r2514-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥46,599</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/joshin/4529327932499-41-77300.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥46,599</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G11 Ryzen Embedded R2514</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g11-amd-ryzen-embedded-r2514-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥51,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/joshin/4529327932499-41-77300.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥51,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+1TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G11 Ryzen Embedded R2514</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g11-amd-ryzen-embedded-r2514-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥64,999</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/joshin/4529327932499-41-77300.html" rel="sponsored noopener" target="_blank"><span>Yahoo!</span><span>Yahoo!で見る</span></a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥64,999</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 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UN100L（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-un100l-un100p-un150p-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥13,570</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥13,570</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">8GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UN100L（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-un100l-un100p-un150p-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥13,580</span> </a></div> <div 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<div class="product-name">整備済み品 UN100L（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-un100l-un100p-un150p-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥17,010</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥17,010</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UN100L（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-un100l-un100p-un150p-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥17,700</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="gmktec-cell"> <div class="product-name">G3 ® Alder Lake N100</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-nucbox-g3-intel%25C2%25AE-alder-lake-n100" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥28,499</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥17,700</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <div class="cpu-section" data-cpu-id="N150" id="section-N150"> <!-- CPUヘッダー（ベンチマーク情報） --> <div class="cpu-head"> <div class="cpu-head-top"> <a class="cpu-head-link" href="#cpu-tab-N150"> <div class="cpu-head-label">CPU Processor</div> <h3 class="cpu-section-title">Intel® Processor N150 <span class="cpu-head-up">↑</span></h3> </a> </div> <div class="cpu-head-stats"> <div class="cpu-stat"> <div class="cpu-stat-label">CPU Benchmark</div> <p> <a class="cpu-stat-value" href="#cpu-tab-N150">5,500</a></p> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="minisforum-cell best-price"> <div class="product-name">整備済み品 UN100L（整備済み品）</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.minisforum.jp/products/minisforum-un100l-un100p-un150p-refurbished?aff=392" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" 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</div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">ベアボーン</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G3 Pro Core i3-10110U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g3-pro-intel-core-i3-10110u-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥27,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥27,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">8GB+256GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G3 Pro Core i3-10110U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g3-pro-intel-core-i3-10110u-mini-pc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥37,999</span> </a></div> <div class="cmp-flag">品切れ</div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥37,999</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G3 Pro Core i3-10110U</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" 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Lake N95</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-nuc-mini-air12lite-alder-lake-n100?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥56,499</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00uoiz1.x78vv1b5.g00uoiz1.x78vw001/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fair12lite_n95%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgeekom%2Fi%2F10000087%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥37,049</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">16GB+512GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">G3S Alder Lake N95 ミニ パソコン</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-g3s-intel-alder-lake-n95-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥54,599</span> </a> <a class="product-link" href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00ujkc1.x78vv1cb.g00ujkc1.x78vwdc4/?pc=https%3A%2F%2Fitem.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fg2-ss%2F&amp;m=http%3A%2F%2Fm.rakuten.co.jp%2Fgmktecdirect%2Fi%2F10000056%2F&amp;rafcid=wsc_i_is_8f802f8b-d5e6-46c7-b48b-3a0424d6e022" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>楽天</span> <span class="price">楽天で見る</span> </a><a class="product-link yahoo-link" href="https://store.shopping.yahoo.co.jp/joshin/4529327932451-41-77289.html" 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</div> <div class="cpu-stat gpu"> <div class="cpu-stat-label">Integrated GPU</div> <p> <a class="cpu-stat-name" href="#gpu-Intel-UHD-Graphics">Intel UHD Graphics</a></p> <div class="cpu-stat-value">350</div> </div> </div> </div> <div class="minipc-table-scroll"> <table class="comparison-table"> <thead> <tr> <th>構成</th> <th>Minisforum</th> <th>GMKtec</th> <th>GEEKOM</th> <th>ACEMAGIC</th> <th>最安値</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td class="config-cell">8GB+256GB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="geekom-cell best-price"> <div class="product-name">AIR12 インテル® Pentium® Gold 7505</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://geekom.jp/products/geekom-mini-air12-nuc?sca_ref=10515623.GqUtJscLE0&amp;utm_source=affiliate-masashi-shimizu&amp;utm_medium=affiliate&amp;utm_campaign=program-150262" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> 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source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x5-pro-amd-ryzen%25E2%2584%25A2ai-max-pro-495-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥1,029,990</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥1,029,990</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">192GB+2TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">EVO-X5 Pro Ryzen™AI Max+ PRO 495</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x5-pro-amd-ryzen%25E2%2584%25A2ai-max-pro-495-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥1,087,840</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="acemagic-cell"> <div class="product-name">ACEMAGIC F9A Ryzen AI Max+ PRO 495搭載 AIミニ</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://acemagic.jp/products/f9a-495-ai-workstation?variant=52787875774744" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥1,149,800</span> </a></div> </td> <td class="best-cell">¥1,087,840</td> </tr> <tr> <td class="config-cell">192GB+4TB</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="gmktec-cell best-price"> <div class="product-name">EVO-X5 Pro Ryzen™AI Max+ PRO 495</div> <!-- source:official_catalog --> <div class="product-links"><a class="product-link" href="https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=45751&amp;awinaffid=2694638&amp;ued=https%3A%2F%2Fjp.gmktec.com%2Fproducts%2Fgmktec-evo-x5-pro-amd-ryzen%25E2%2584%25A2ai-max-pro-495-%25E3%2583%259F%25E3%2583%258Bpc" referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" rel="sponsored noopener" target="_blank"> <span>公式</span> <span class="price">¥1,135,840</span> </a></div> </td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="empty-cell">–</td> <td class="best-cell">¥1,135,840</td> </tr> </tbody> </table> </div> <!-- PARTS-LINK --> <div class="cmp-partslink">📦 この構成を買うなら → <a href="#upgrade-parts">増設メモリ・SSDの相場を見る</a></div> <!-- /PARTS-LINK --> <div class="cmp-backtop"> <a class="btn" href="#"> ↑ トップに戻る </a> </div> </div> <p><script> (function () { function byId(id) { return document.getElementById(id); } function init() { var tabs = document.getElementsByClassName('cpu-tab-btn'); var ids = [], i, cid; if (!tabs.length) { return; } for (i = 0; i < tabs.length; i++) { cid = tabs[i].getAttribute('data-cpu-id'); if (!cid || !byId('section-' + cid)) { return; } ids.push(cid); } function activate(id) { var target = byId('section-' + id); if (!target) { return false; } for (var j = 0; j < ids.length; j++) { var sec = byId('section-' + ids[j]); if (sec) { sec.classList.remove('active'); } } target.classList.add('active'); return true; } function fromHash() { var h = (location.hash || '').replace(/^#/, ''); try { h = decodeURIComponent(h); } catch (e) {} return h.indexOf('section-') === 0 ? h.slice(8) : null; } for (i = 0; i < tabs.length; i++) { (function (id, el) { el.addEventListener('click', function () { activate(id); }); })(ids[i], tabs[i]); } window.addEventListener('hashchange', function () { var h = fromHash(); if (h) { if (activate(h)) { var t = byId('section-' + h); if (t) { t.scrollIntoView(); } } } }); var initial = fromHash(); var deep = false; if (initial) { if (byId('section-' + initial)) { deep = true; } } if (!deep) { initial = ids[0]; } activate(initial); document.documentElement.classList.add('minipc-js'); if (deep) { var t0 = byId('section-' + initial); if (t0) { t0.scrollIntoView(); } } } if (document.readyState === 'loading') { document.addEventListener('DOMContentLoaded', init); } else { init(); } })(); </script><br/> <!-- /CPU-SECTIONS --></p> </div></div></div> https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-a9-mega/ Fri, 16 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-a9-mega/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-neo-x1/ Fri, 16 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/gmktec-neo-x1/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3722/ Thu, 15 Oct 2026 20:38:07 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3722/ <details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan RDNA3最適化: KVキャッシュ帯域幅向上とFlashAttention共用体メモリ有効化</a></li><li><a href="#s3">Strix Halo (Vulkan) で Speculative Decode の n=4 で速度が半減する不具合</a></li><li><a href="#s4">FreeBSD 環境で Vulkan バックエンドが CPU 過負荷/OOM/ハングする重大バグ修正</a></li><li><a href="#s5">780M/890M 固有: MMVQ 量子化で NaN が発生する不具合と対策</a></li><li><a href="#s6">Vulkan ビルド修正と Intel Arc Pro B65/B70 サポート追加</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3721/ Thu, 15 Oct 2026 20:33:45 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3721/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">低ビット量子化MMVQカーネル高速化で推論速度向上</a></li><li><a href="#s3">CUDA VMM予約サイズ削減で16GB GPUのOOM解消</a></li><li><a href="#s4">MTP推論時のウォームアップ再実行バグ修正</a></li><li><a href="#s5">MMQパスでのGLU融合でFFN演算のオーバーヘッド削減</a></li><li><a href="#s6">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <p>llama.cpp は ggml-org が開発する C/C++ の LLM 推論エンジン。GGUF 形式の量子化モデルを CPU/GPU で動かす。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>低ビット量子化 (q2_K/q3_K/q6_K) における MMVQ カーネルの高速化により、最大 1.67 倍の速度向上を確認 (PR #30517)。</li> <li>VRAM 不足 (OOM) 対策として、16GB などの限られたメモリ環境向けに VMM 予約サイズを 32GB から 8GB に削減 (PR #30542)。</li> <li>MTP (Multi-Token Prediction) 利用時の推論速度低下を招くウォームアップ再実行バグを修正 (PR #30511)。</li> <li>FFN 演算のオーバーヘッド削減のため、MMQ パスでの GLU 融合を実現 (PR #30489)。</li> </ul> <h2 id="s2">低ビット量子化MMVQカーネル高速化で推論速度向上</h2> <p>llama.cpp では、マルチモーダルベクトル量子化 (MMVQ) を低ビットタイプで実行する際のパフォーマンスが最適化された。これは 60 段階の蒸留ステップで評価された結果、RTX 3090 において q2_K で 1.59 倍、q3_K で 1.67 倍、q6_K で 1.06 倍の速度向上を確認している。RTX PRO 6000、5090、4090 でも 1〜13% の改善が見られた。この最適化は sm_80/86/87/89 (RTX 3080/4080/5060Ti 等) を含むすべての CUDA GPU 対象であり、特に 16GB クラスの GPU に恩恵が大きい。</p> <p>低ビット量子化モデルを推論する際、速度が大幅に向上するため、RTX 3080 や 4080、5060 Ti などの 16GB VRAM を搭載した環境でも、より高速に推論を実行できるようになる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30517">CUDA: faster MMVQ for low-bit types (PR #30517)</a></p> <h2 id="s3">CUDA VMM予約サイズ削減で16GB GPUのOOM解消</h2> <p>VRAM が限られた GPU 環境で発生する CUDA out-of-memory (OOM) エラーを解消するため、VMM (Virtual Memory Management) プールの予約サイズが変更された。従来 32GB だった予約サイズが、統合メモリを持つ GPU で 8GB に引き下げられた。これにより、VRAM が限られた 16GB 搭載の RTX カードでも、OOM に陥りにくくなり、安定した動作が期待できる。</p> <p>VRAM 不足に悩まされていた 16GB GPU ユーザーにとって、メモリ不足による推論失敗が解消される決定版的な改善となる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30542">cuda: Lowering VMM pool reservation size to 8 GB on GPUs with combined memory (PR #30542)</a></p> <h2 id="s4">MTP推論時のウォームアップ再実行バグ修正</h2> <p> speculative decoding (推論加速技術) の一種である MTP (Multi-Token Prediction) を使用する場合、ターゲットグラフが変更された後にウォームアップが再実行されないバグがあった。この修正により、MTP グラフ変更後のウォームアップ不足が解消され、推論速度の低下や不安定さが改善される。CUDA 環境での speculative decoding 利用時に、より安定したパフォーマンスが得られるようになる。</p> <p>MTP を利用しているユーザーにとって、推論速度の低下や不安定さが解消され、よりスムーズな推論が可能になる。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30511">spec: re-run warmup after MTP changes the target graph (PR #30511)</a></p> <h2 id="s5">MMQパスでのGLU融合でFFN演算のオーバーヘッド削減</h2> <p>MoE (Mixture of Experts) モデルのデコード速度改善のため、MMQ パスでの GLU (Gated Linear Unit) 融合が実装された。従来、batched (MMQ) パスでは GLU が独立したカーネルとして実行されていたが、SWIGLU/GEGLU/SWIGLU_OAI/SWIGLU_CLAMP が Q8_1 quantize カーネル内で registers に融合された。これにより、FFN 毎の ubatch での write/read が不要になり、MoE (MUL_MAT_ID) を含む FFN 演算のオーバーヘッドが削減される。VRAM 消費も抑制される可能性がある。</p> <p>MoE モデルを推論する際、FFN 演算のオーバーヘッドが削減されるため、デコード速度が改善される。VRAM 消費も抑制される可能性があるため、16GB GPU での MoE モデル利用にも寄与する。</p> <p>根拠: <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30489">llama.cpp PR #30489: fuse GLU into MMQ Q8_1 activation quantization — eliminate extra kernel launch</a></p> <h2 id="s6">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30517">CUDA: faster MMVQ for low-bit types (PR #30517)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30542">cuda: Lowering VMM pool reservation size to 8 GB on GPUs with combined memory (PR #30542)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30511">spec: re-run warmup after MTP changes the target graph (PR #30511)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30489">llama.cpp PR #30489: fuse GLU into MMQ Q8_1 activation quantization — eliminate extra kernel launch</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-it13/ Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/geekom-it13/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月15日/最終更新: 2026年10月15日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3713/ Wed, 14 Oct 2026 20:39:04 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3713/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan UMA環境のメモリ破損・バリア不具合修正とgpu-visible host memory改善</a></li><li><a href="#s3">Vulkan SWA推論の速度倍増バグとtop_k関連クラッシュ対策</a></li><li><a href="#s4">RDNA3/4向け小規模GEMMのsplit-K選択最適化で推論速度向上</a></li><li><a href="#s5">Vulkanでbf16活性化サポートとIntel Arc Pro B65/B70対応</a></li><li><a href="#s6">Intel Xe2(B580)でcoopmat FAがスカラFallbackする問題</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3712/ Wed, 14 Oct 2026 20:35:25 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3712/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">CUDA MMQ量子化最適化とMoEメモリ管理の改善</a></li><li><a href="#s3">VRAM管理改善とプレフィル高速化・バグ修正</a></li><li><a href="#s4">Blackwell/RTX 5090向けバグ修正と最適化</a></li><li><a href="#s5">MTP/スペキュレーション推論の既知バグと対策</a></li><li><a href="#s6">16GB環境向け新GGUFモデルの追加</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3709/ Wed, 14 Oct 2026 09:02:52 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3709/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">OpenAI Higgsfield: GPT-6 AstraでAI動画が10分超に</a></li><li><a href="#s3">NVIDIA Run:aiがオープンソース化、DSXプラットフォームに統合</a></li><li><a href="#s4">LiquidAI LFM2.5: 24Bモデルでデバイス上推論エージェントを実現</a></li><li><a href="#s5">YuE2: 記譜法計画によるゼロショットカバー生成</a></li><li><a href="#s6">VoxCPM: トークナイザー不要の多言語TTSとクリエイティブボイス</a></li><li><a href="#s7">NVIDIA: AIエージェントによるSpark UDFのGPU高速化手法</a></li><li><a href="#s8">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/m2-pro-358h/ Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/m2-pro-358h/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/m2-356h/ Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/m2-356h/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3704/ Tue, 13 Oct 2026 20:33:42 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3704/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">MTPドラフトモデルのKVキャッシュ処理不具合修正</a></li><li><a href="#s3">NVFP4/MXFP4量子化カーネルの統合と性能向上</a></li><li><a href="#s4">FlashAttentionのCUDA Graph対応とメモリ確保不具合修正</a></li><li><a href="#s5">Qwen3.8 Flash NextのMTP対応と画像埋め込みサポート</a></li><li><a href="#s6">CUDA Graphの最適化とメモリ再割り当て回避</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3701/ Tue, 13 Oct 2026 09:03:06 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3701/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ReplaySSM: ハイブリッドモデルのデコード高速化のための状態保存再設計</a></li><li><a href="#s2">LLMによる相互ピアレビュー：医療QAにおける推論精度の向上</a></li><li><a href="#s3">化学推論のための拡散言語エージェント：ツール統合と推論プロセス</a></li><li><a href="#s4">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <p>今回の要点：</p> <ul> <li><strong>ReplaySSM</strong>：NVIDIAがSSMとTransformerのハイブリッドモデル向けに、状態保存を最適化する手法を公開。</li> <li><strong>相互ピアレビュー推論</strong>：複数のLLMが互いの回答を審査・修正する手法が、医療QAで高精度を実現。</li> <li><strong>化学推論の拡散エージェント</strong>：拡散モデルを用いた言語エージェントが、ツール統合と高精度な推論を実現。</li> </ul> <h2 id="s1">ReplaySSM: ハイブリッドモデルのデコード高速化のための状態保存再設計</h2> <h3>前提</h3> <p>ハイブリッドモデルは、状態空間モデル（SSM）層と注意機構（attention）層を交互に配置することで、計算効率と表現力の両立を図ります。NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5〜Qwen3.8、Kimi-K3、GLM-5.3-Flashなどがこのアーキテクチャを採用しています。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>NVIDIAは、ハイブリッドモデルのデコード（生成）プロセスを高速化するために、状態保存の仕組みを再設計した「ReplaySSM」を公開しました。これにより、SSM層における状態情報の保存と参照の効率化が図られています。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>ハイブリッドモデルは、長文の生成や複雑な推論において、SSM層の状態管理がボトルネックになることがあります。ReplaySSMの導入により、これらのモデルの推論速度が向上し、実時間での利用や大規模なデプロイメントが容易になります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>詳細はNVIDIA Developer Blogの以下の記事をご覧ください。<br/> <a href="https://developer.nvidia.com/blog/replayssm-rethinking-state-storage-for-faster-hybrid-model-decoding/">ReplaySSM: Rethinking State Storage for Faster Hybrid-Model Decoding</a></p> <h2 id="s2">LLMによる相互ピアレビュー：医療QAにおける推論精度の向上</h2> <h3>前提</h3> <p>医療分野の質問応答（MedQA）では、高い精度と解釈可能性が求められます。単一のLLMによる回答では、事実誤認や論理の飛躍が生じるリスクがあります。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>複数のLLMエージェントが互いの回答を審査・修正する「マルチエージェント・ピアレビュー推論」手法が提案されました。各エージェントが独立して思考過程（chain-of-thought）と回答を生成し、それらを他のエージェントが「事実の正確性」と「論理的一貫性」の観点から評価し、最終的な回答を導き出します。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>この手法により、単一のモデルでは困難だった医療QAにおける推論精度、解釈可能性、堅牢性の向上が期待できます。医療現場でのAI支援システムの実用化に寄与する可能性があります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>研究論文はarXivで公開されています。<br/> <a href="https://arxiv.org/abs/2606.15419">Let Large Language Models Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering</a></p> <h2 id="s3">化学推論のための拡散言語エージェント：ツール統合と推論プロセス</h2> <h3>前提</h3> <p>複雑な化学タスクでは、外部ツール（データベース、シミュレーションなど）を活用した推論エージェントが注目されています。従来の言語エージェントは、自己回帰的な生成（左から右への生成）に依存しており、分子の双方向的な理解やグローバルな座標の扱いに制約がありました。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>「Masked Diffusion Language Agents」は、拡散モデルを用いた言語エージェントを提案しました。自己回帰的な制約を超え、ツール統合と高精度な化学推論を実現します。これにより、分子の双方向的な理解や、グローバルな座標情報に基づく推論が可能になります。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>化学分野では、分子構造の複雑な相互作用や、3次元座標に基づくシミュレーションが重要です。拡散モデルを用いることで、これらのタスクに対する推論の精度と柔軟性が向上し、新薬開発や材料設計などの分野でAIの活用が拡大する可能性があります。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>研究論文はarXivで公開されています。<br/> <a href="https://arxiv.org/abs/2610.13330">Masked Diffusion Language Agents for Tool-Integrated Chemical Reasoning</a></p> <h2 id="s4">出典</h2> <ul> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/replayssm-rethinking-state-storage-for-faster-hybrid-model-decoding/">ReplaySSM: Rethinking State Storage for Faster Hybrid-Model Decoding (NVIDIA Developer Blog)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2606.15419">Let Large Language Models Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering (arXiv)</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.13330">Masked Diffusion Language Agents for Tool-Integrated Chemical Reasoning (arXiv)</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-t1/ Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-t1/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3695/ Mon, 12 Oct 2026 20:34:22 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3695/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Strix Halo (gfx1151) での Vulkan 推論時のプロンプト処理崩れとクラッシュ</a></li><li><a href="#s3">Vulkan における MUL_MAT_ID の重複 ID 処理とバグ修正</a></li><li><a href="#s4">Vulkan Intel 向け Flash Attention カーネルの prefill 対応</a></li><li><a href="#s5">RDNA3/4 向け Vulkan Large-Tile Split-K 最適化</a></li><li><a href="#s6">32bit 環境向け Vulkan バッファログ出力の修正</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3693/ Mon, 12 Oct 2026 09:02:27 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3693/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Decepticon: 自律型レッドチーム攻撃エージェントの登場</a></li><li><a href="#s3">Hello Agents: AIエージェント構築の実践的チュートリアル</a></li><li><a href="#s4">Rea: エージェントによるリバースエンジニアリング自動化</a></li><li><a href="#s5">VoiceStudio: ローカル完結型音声合成ツール</a></li><li><a href="#s6">LingBot-Map: 幾何文脈変換器による高精度マッピング</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1-pro-370/ Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1-pro-370/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月12日/最終更新: 2026年10月13日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-03/ Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-03/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3688/ Sun, 11 Oct 2026 20:36:55 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3688/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">780M実測: VulkanがHIPを凌駕、Gemma 4 12Bで推論速度比較</a></li><li><a href="#s3">Vulkanバックエンド: unified KV cache slots PRによる性能回帰と回避策</a></li><li><a href="#s4">Vulkan RDNA3 narrow MMVQパッチで780Mの推論速度が12.2%向上</a></li><li><a href="#s5">Ollama: gfx1103検出拒否とVulkanデバイスイヌメレーション不具合</a></li><li><a href="#s6">780M実測ベンチ: Gemma 4 12B (20.9 t/s) と GPT-OSS 20B (UMA活用)</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3687/ Sun, 11 Oct 2026 20:33:24 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3687/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">16GB GPU環境向け新モデルの公開</a></li><li><a href="#s3">llama.cpp: Qwen4exp/MTP対応とMiniCPM-V 4.7サポート</a></li><li><a href="#s4">llama.cpp: サーバーのビジースロット競合バグ修正</a></li><li><a href="#s5">Unsloth: StudioのMoEキャッシュ最適化とGRPOトレーニング</a></li><li><a href="#s6">llama.cpp: 複数GPUでのVRAM過剰確保と埋め込み遅延の報告</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3684/ Sun, 11 Oct 2026 09:03:16 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3684/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">LiteLLM: Rustコアによる高速化とAIゲートウェイとしての進化</a></li><li><a href="#s3">Tencent Hunyuan Hy-MT2: 多言語翻訳・理解モデルのオープンソース化</a></li><li><a href="#s4">AI Agent Skillsエコシステムの多様化: 科学・開発・UI設計</a></li><li><a href="#s5">拡散言語モデルによるエージェント計画: Plan-and-Patchとテスト時スケーリング</a></li><li><a href="#s6">DivMoE: 横断的専門家構成によるMoEモデルのアップサイクル</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/a9-max/ Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/a9-max/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月11日/最終更新: 2026年10月13日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ghost-core/ Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ghost-core/ <p>価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</p> <p>この記事は公式ページの情報だけで書いています（2026年10月10日時点）。実機レビューが出たら、出典と確認日を添えて追記します。価格はドル（VAT 別）のままです。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x1/ Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x1/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月11日/最終更新: 2026年10月13日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3677/ Sat, 10 Oct 2026 20:35:53 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3677/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan RMS Normのワークグループオーバーフロー修正</a></li><li><a href="#s3">Vulkan Flash Attentionの行分割とGQA統合最適化</a></li><li><a href="#s4">Windows NVIDIA環境でVulkanバンドル推奨へ変更</a></li><li><a href="#s5">Vulkan: DGX Spark向けL2スケジューリングとTiled Concat追加</a></li><li><a href="#s6">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3676/ Sat, 10 Oct 2026 20:33:27 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3676/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">llama.cpp: 並列推論時のデコードスループット急減バグとVulkan VRAMリーク</a></li><li><a href="#s3">llama.cpp: NVFP4変換対応とPascal/Vulkan向けMMVQ最適化</a></li><li><a href="#s4">llama.cpp: MSVC環境での計算精度修正とSSM_SCANの冗長コピー削除</a></li><li><a href="#s5">llama.cpp: 多モーダル(MTMD)入力対応とMTP推論状態の保存修正</a></li><li><a href="#s6">llama.cpp: Gemma 4/Mistral Small 4のCUDA/JSONバグ修正</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3669/ Sat, 10 Oct 2026 09:04:24 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3669/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Microsoft公式AIエージェントフレームワーク「agent-framework」公開</a></li><li><a href="#s3">AsanaがGPT-6.1 Solでブラウザエージェントのコストを76倍削減</a></li><li><a href="#s4">エージェントRL向け「Masked Diffusion Language Models」論文</a></li><li><a href="#s5">推論効率化「SparseDecoding」: デコーディング対応プルーニング</a></li><li><a href="#s6">Anthropic、AIシステムへの「残酷な行為」をユーザーに禁止</a></li><li><a href="#s7">Windows向けMCPサーバー「Windows-MCP」がGitHubで注目</a></li><li><a href="#s8">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x1-pro/ Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x1-pro/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月10日/最終更新: 2026年10月13日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x5-pro/ Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x5-pro/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>この記事は公式情報と、実機を試した動画 1 本(2026年10月10日時点)で書いています。レビューが増えたら、出典と確認日を添えて追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1-pro-470/ Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1-pro-470/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月10日/最終更新: 2026年10月10日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1/ Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ai-x1/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3663/ Fri, 09 Oct 2026 20:36:38 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3663/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan: Intel Windows環境でのVRAM認識不具合の回避策</a></li><li><a href="#s3">Vulkan: CM2行列乗算の量子化ブロックサイズ専門化</a></li><li><a href="#s4">Vulkan: GATED_DELTA_NETのチャンク実装追加</a></li><li><a href="#s5">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3662/ Fri, 09 Oct 2026 20:34:14 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3662/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">CUDAカーネルの65535制限突破と非連続テンソル対応</a></li><li><a href="#s3">CUDA MMQの境界外読み込み修正とホスト設定の整合性確保</a></li><li><a href="#s4">DFlashの出力ヘッド共有修正とNVFP4量子化対応</a></li><li><a href="#s5">MUSA共有メモリバグ修正とVulkan環境の安定化</a></li><li><a href="#s6">Top-Kアルゴリズム改善とCCCLバージョンガード修正</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li>65535行/スライスを超える大規模テンソルや非連続データでクラッシュしていたCUDAカーネル（PAD、NORM、ROLL）が修正された。</li> <li>MMQ（Multi-Query）演算におけるホスト設定の不一致と境界外読み込み（Out-of-bounds）バグが修正され、安定性が向上した。</li> <li>MUSA環境における共有メモリ不足によるビルド失敗と、Vulkan環境におけるIntel GPUやAMD GPU固有のバグが解消された。</li> <li>Top-Kアルゴリズムの選択ロジックが改善され、CCCLバージョンガードのバグ修正により将来のビルド互換性が確保された。</li> <li>Blackwell世代向けNVFP4量子化対応とDFlashの出力ヘッド共有バグ修正が行われた。</li> </ul> <h2 id="s2">CUDAカーネルの65535制限突破と非連続テンソル対応</h2> <p>llama.cppのCUDAバックエンドでは、カーネル起動時のグリッドサイズ（gridDim）の制限により、特定の形状のテンソル処理時にエラーが発生する問題が修正されました。</p> <h3>何が変わったか</h3> <p>CUDAの制限により、カーネル起動時のグリッドサイズ（gridDim.y, gridDim.z）は最大65535までという制約がありました。これにより、65535行を超えるPAD（パディング）処理や、65535チャンネルを超える正規化（NORM/RMS_NORM/L2_NORM）処理を行うと、`invalid configuration argument` により推論が中止されていました。</p> <p>今回の修正では、以下のカーネルがループ処理に対応し、制限を突破しました。<br/> – PADカーネル（PR #30147）<br/> – 正規化系カーネル（PR #28175）<br/> – 非連続テンソル対応ROLLカーネル（PR #29547）</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>大規模なモデルや長いコンテキストを扱う際、テンソルの形状が65535を超えることがあります。これらがCPUバックエンドでは正常に処理できていたものが、CUDAではクラッシュしていたため、16GB GPUユーザーにとって推論の安定性が大きく向上します。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>– [PR #30147: CUDA : looped PAD kernel for more than 65535 rows or slices](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30147)<br/> – [PR #28175: fix norm family kernels when ne[2]/ne[3] exceed grid dim limits](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28175)<br/> – [PR #29547: Use byte strides for roll to allow non-contiguous ROLL](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29547)</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><strong>pskrunner14</strong> 氏は、PADカーネルの修正について、65535行を超えるテンソルで `invalid configuration argument` が発生していた事象が、ループ処理により解決されたことを報告しています。<br/> – [PR #30147 コメント](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30147)</p> <p><strong>edenfunf</strong> 氏は、正規化カーネルの修正について、RTX 5070 + CUDA 13.3の環境でテストが行われ、65535チャンネルを超えるケースで正常に動作することを確認しています。<br/> – [PR #28175 コメント](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28175)</p> <p><strong>Xeoph</strong> 氏は、Ampereアーキテクチャ（RTX 3080）での長文コンテキスト処理において、llama.cppの処理速度がvLLMと比べて約2.2〜2.7倍遅いという報告をしています。これはコンテキスト長が増加するにつれて速度が低下する傾向（約0.2 ms/1K KV tokens）によるもので、Draft Acceptanceの品質とは無関係であることが確認されています。<br/> – [Issue #29935](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29935)</p> <h2 id="s3">CUDA MMQの境界外読み込み修正とホスト設定の整合性確保</h2> <h3>何が変わったか</h3> <p>MMQ（Multi-Query）演算において、ホスト側とデバイス側の設定が不一致になるバグと、境界外読み込み（Out-of-bounds reads）が発生するバグが修正されました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>設定の不一致や境界外読み込みは、推論結果の破損やクラッシュの原因となります。特にMMQはメモリ効率の高い推論方式であるため、安定動作の確保は重要です。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>– [PR #30168: pass src1 precision to host MMQ config helpers](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30168)<br/> – [PR #29953: fix MMQ out-of-bounds reads](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29953)</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><strong>ynankani</strong> 氏は、ホスト側のMMQヘルパー関数に `src1` の精度を渡すことで、ホストとデバイスの設定選択を一致させる修正を行っています。<br/> – [PR #30168 コメント](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30168)</p> <h2 id="s4">DFlashの出力ヘッド共有修正とNVFP4量子化対応</h2> <h3>何が変わったか</h3> <p>DFlash（Dequant Flash Attention）において、出力ヘッドの共有バグが修正されました。また、Blackwellアーキテクチャ向けにNVFP4量子化のサポートが追加されました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>DFlashのバグ修正により、推論の正確性が向上します。NVFP4量子化のサポートにより、Blackwell世代GPU（RTX 5090等）でのメモリ効率と推論速度の向上が期待できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>– [PR #30111: fix DFlash output head sharing](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30111)<br/> – [PR #23572: permit quantizing into NVFP4 (Blackwell PP +40%)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23572)<br/> – [PR #30202: dequant quantized kv on-the-fly for mma kernel](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30202)</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><strong>Xeoph</strong> 氏は、NVFP4量子化モデル（qwen3.5-arch 27B）をRTX 3080で動作させた際、長文コンテキストでの処理速度低下について報告しています。これはDFlashの修正とは直接関係ありませんが、NVFP4量子化環境での実測値として参考になります。<br/> – [Issue #29935](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29935)</p> <h2 id="s5">MUSA共有メモリバグ修正とVulkan環境の安定化</h2> <h3>何が変わったか</h3> <p>MUSA（Moore Threads GPU）環境において、共有メモリ不足によるビルド失敗が解消されました。また、Vulkan環境におけるIntel GPUとAMD GPU固有のバグが修正されました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>MUSAユーザーにとってビルド失敗は重大な問題でしたが、デフォルトアーキテクチャの見直しにより解決しました。Vulkanユーザーにとっても、Intel ArcやAMD Radeon Proでの推論安定性が向上します。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>– [PR #30203: musa: drop mp_21 from the default architectures](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30203)<br/> – [PR #30167: musa: Fix for FWHT shared memory bug](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30167)<br/> – [Issue #30175: Eval bug: Nondeterministic FA prefill with Qwen 3.5 9B on RDNA3](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30175)<br/> – [Issue #30171: ggml-cuda: GGML_OP_NORM returns all-NaN rows for some constant inputs](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30171)<br/> – [Issue #30166: Vulkan: FLASH_ATTN_EXT wrong results on MoltenVK 1.4.2 + AMD RDNA1](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30166)<br/> – [Issue #30162: Vulkan: add_rms_fusion is disabled for all Intel devices by a vendor gate – re-enable on Xe2](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30162)</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><strong>Googulator</strong> 氏は、RDNA3（RX 7900 XT/7800 XT）環境でQwen 3.5 9Bを推論する際、ビルドb10905以降、非決定性（ nondeterministic ）な出力が発生する問題を報告しています。RDNA4（RX 9070 XT）では発生しません。<br/> – [Issue #30175](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30175)</p> <p><strong>builtin-pb</strong> 氏は、CUDAの `norm_f32` カーネルにおいて、定数入力に対してNaNを返すバグを報告しています。これは分散計算の1パス処理で、平均が分散に対して大きい場合、分散が負の値に丸まり、`rsqrtf` がNaNを返すことが原因です。CPUバックエンドは2パス処理でこれを回避しています。<br/> – [Issue #30171](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30171)</p> <p><strong>TentionLin</strong> 氏は、Apple + AMD（RDNA1）環境でMoltenVK 1.4.2を使用する際、ヘッドサイズがサブグループサイズの倍数でない場合、`FLASH_ATTN_EXT` が誤った結果を返す問題を報告しています。<br/> – [Issue #30166](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30166)</p> <p><strong>TentionLin</strong> 氏は、Intel Arc B580（Xe2）環境でVulkanの `add_rms_fusion` を再有効化し、`test-backend-ops` で19047チェックが正常に通過したことを報告しています。<br/> – [Issue #30162](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30162)</p> <h2 id="s6">Top-Kアルゴリズム改善とCCCLバージョンガード修正</h2> <h3>何が変わったか</h3> <p>Top-Kアルゴリズムの選択ロジックが改善され、特定の条件下での精度低下が修正されました。また、CCCL（CUDA C++ Core Libraries）のバージョンガードが修正され、メジャーバージョンアップ時の互換性が確保されました。</p> <h3>なぜ重要か</h3> <p>Top-Kの精度向上により、推論の品質が安定します。CCCLのバージョンガード修正により、将来のCUDAツールキットアップグレード時にビルドが失敗したり、パフォーマンスが低下したりするリスクが回避できます。</p> <h3>根拠のリンク</h3> <p>– [PR #28713: improve top-k algorithm selection](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28713)<br/> – [PR #29453: fix CCCL version guard breaking on major version rollover](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29453)</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30147">PR #30147: CUDA : looped PAD kernel for more than 65535 rows or slices</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28175">PR #28175: fix norm family kernels when ne[2]/ne[3] exceed grid dim limits</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29547">PR #29547: Use byte strides for roll to allow non-contiguous ROLL</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30168">PR #30168: pass src1 precision to host MMQ config helpers</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29953">PR #29953: fix MMQ out-of-bounds reads</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30111">PR #30111: fix DFlash output head sharing</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23572">PR #23572: permit quantizing into NVFP4 (Blackwell PP +40%)</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30202">PR #30202: dequant quantized kv on-the-fly for mma kernel</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30203">PR #30203: musa: drop mp_21 from the default architectures</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30167">PR #30167: musa: Fix for FWHT shared memory bug</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/28713">PR #28713: improve top-k algorithm selection</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29453">PR #29453: fix CCCL version guard breaking on major version rollover</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29935">Issue #29935: perf (CUDA): fattn KV streaming on Ampere (sm86) is ~2x off physics at long context</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30175">Issue #30175: Eval bug: Nondeterministic FA prefill with Qwen 3.5 9B on RDNA3</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30171">Issue #30171: ggml-cuda: GGML_OP_NORM returns all-NaN rows for some constant inputs</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30166">Issue #30166: Vulkan: FLASH_ATTN_EXT wrong results on MoltenVK 1.4.2 + AMD RDNA1</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/30162">Issue #30162: Vulkan: add_rms_fusion is disabled for all Intel devices by a vendor gate – re-enable on Xe2</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3659/ Fri, 09 Oct 2026 09:03:09 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3659/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">OpenAI Codexの企業導入事例とOracleの活用</a></li><li><a href="#s2">タスク結果からLLMエージェントのアドバイザーを訓練</a></li><li><a href="#s3">パターン認識とステップバイステップ推論の二項対立</a></li><li><a href="#s4">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <p><strong>今回の要点</strong></p> <ul> <li>OpenAIはOracleとLegalOnがCodexを活用して業務効率化やコスト削減を実現した事例を公開した。</li> <li>OracleはChatGPT WorkとCodexにより、採用やエンジニアリングの業務を数日かかっていた作業を数分で完了させている。</li> <li>LegalOnはモデルの使い分けにより、開発速度を維持したままCodexのコストを65%削減した。</li> <li>Pollo AIはGPT-5.6やGPT-6 Astra、GPT-Image-2.5を活用してクリエイティブなアイデアを動画広告へ変換している。</li> <li>「Caddie」と呼ばれる新しい訓練手法により、LLMエージェントがタスク実行中に自然言語のフィードバックを受け取り自律的に改善できるようになる。</li> <li>LLMの推論メカニズムについて、パターン認識とステップバイステップ推論は連続したスペクトルの両端にあるとする分析論文が発表された。</li> </ul> <h2 id="s1">OpenAI Codexの企業導入事例とOracleの活用</h2> <p>ChatGPT WorkとCodexは、専門的な知識を迅速で反復可能なワークフローに変換するツールとして、採用、エンジニアリング、運用などの業務で活用されている。これらのツールにより、企業は複雑な業務を効率化し、コスト削減を実現している。</p> <p>Oracleは、採用、エンジニアリング、運用の各分野において、ChatGPT WorkとCodexを活用することで、従来は数日かかっていた作業を数分で完了させることに成功した。これにより、業務の大幅な効率化が実現している。</p> <p>LegalOnは、Codexのコストを65%削減しながら、開発速度を維持することに成功した。この成果は、Astra、Sol、Lunaといった異なるモデルをタスクに合わせて使い分け、予算を戦略的に管理した結果である。</p> <p>Pollo AIは、GPT-5.6、GPT-6 Astra、GPT-Image-2.5を活用して、クリエイターが大胆なアイデアを詳細な画像や映画のような動画広告へと変換する支援を行っている。</p> <h2 id="s2">タスク結果からLLMエージェントのアドバイザーを訓練</h2> <p>大規模言語モデル（LLM）エージェントは、環境からの観察と推論、ツール呼び出しを交互に行うことで、複数ステップからなるタスクを処理する。従来、自然言語によるフィードバックは、タスク実行中にエージェントが意思決定を修正する際に有用であることが示されていた。</p> <p>研究者らは「Caddie」と呼ばれる手法を提案した。これは、エージェントがタスクを進める過程で、自然言語による分析とアドバイスを提供するように批評家（critic）を訓練する方法である。この手法は、ステップごとのラベルや参照批評に依存する従来のアプローチとは異なり、タスクの結果からエージェントを自律的に改善させるためのアドバイザーを訓練する。</p> <h2 id="s3">パターン認識とステップバイステップ推論の二項対立</h2> <p>大規模言語モデル（LLM）における推論メカニズムについて、パターン認識とステップバイステップ推論は、連続したスペクトルの両端にあるとする分析が行われた。LLMがステップバイステップでの推論を学習するのは、次のトークンがわずかな直前のコンテキストに依存するような構造化されたデータの場合である。</p> <p>一方、次のトークンが大量の直前のコンテキストに依存する場合、LLMにおける推論はパターン認識に類似したものと見なせる。もし次のトークンが最も新しい $c$ 個のトークンのみに依存する場合、推論の過程はグラフ上のパスとして記述できる。この分析は、LLMの内部動作における根本的な違いを浮き彫りにするものである。</p> <h2 id="s4">出典</h2> <ul> <li><a href="https://openai.com/index/oracle">How Oracle turns days of work into minutes with ChatGPT and Codex</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/pollo-ai">Pollo AI turns creative ideas into campaigns with OpenAI</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/legalon-halves-codex-costs">LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.09858">Training Advisors for LLM Agents from Task Outcomes</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.09186">The Dichotomy Between Pattern Recognition and Step-by-Step Reasoning</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/acemagic-m5/ Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/acemagic-m5/ <p>価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</p> <p>初版: 2026年10月9日/最終更新: 2026年10月9日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/atomman-g7-pro/ Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/atomman-g7-pro/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月9日/最終更新: 2026年10月9日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3654/ Thu, 08 Oct 2026 20:39:02 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3654/ <details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">780M向けVulkan最適化と不具合修正</a></li><li><a href="#s3">VulkanバックエンドにSparse FlashAttention（coopmat2）対応</a></li><li><a href="#s4">MoE推論のMUL_MAT_ID重複処理と密度ゲート最適化</a></li><li><a href="#s5">小規模行列演算のWarp最適化でiGPUリソース競合を緩和</a></li><li><a href="#s6">maxComputeWorkGroupCount超過時の行列演算分割対応</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <p>llama.cppはggml-orgが開発するC/C++のLLM推論エンジンで、VulkanバックエンドによりAMD iGPUでも動作します。今回の更新では、Radeon 780M (gfx1103) を含むAMD iGPU環境における推論速度の向上、VRAMリークの修正、および長文コンテキストやMoEモデルでの処理効率化が複数行われています。</p> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>VRAMリーク修正:</strong> 1万トークン以上の生成後にGPUがアイドル状態になる不具合が修正されました。</li> <li><strong>Sparse FlashAttention対応:</strong> 長文コンテキスト推論時のコスト削減のため、coopmat2経由でSparse FAが利用可能になりました。</li> <li><strong>MoE処理の最適化:</strong> 不要な計算を削減するため、MUL_MAT_IDの重複処理と密度ゲートが最適化されました。</li> <li><strong>小規模行列演算の効率化:</strong> ワークグループリソースの使用を削減し、iGPUでの競合を緩和する最適化が行われました。</li> <li><strong>ワークグループ制限の回避:</strong> maxComputeWorkGroupCount超過時の行列演算分割により、起動失敗が防止されました。</li> </ul> <h2 id="s2">780M向けVulkan最適化と不具合修正</h2> <p>Radeon 780M (gfx1103) などのAMD iGPU向けに、RMSNormの融合、GET_ROWSの型アライメント、f16アキュムレータベクトルパスの導入など、推論速度向上のための最適化が行われました。また、RDNA4におけるプレフィルの回帰問題も修正されています 。</p> <p>特に重要なのは、VRAMリークの修正です。従来、780M環境で1万トークン以上の生成を行うとGPUが90〜92°Cまで加熱し、その後にアイドル状態になるという不具合が発生していましたが、これが解消されました。これにより、長時間の推論における安定性が大幅に向上します 。</p> <p>さらに、AMD iGPUにおけるチェックポイント読み込みの低速化も修正されました <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/4d756bc7">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/4d756bc7</a>。MUL_MAT_IDにおけるFP32ソース精度の尊重も修正されており、精度面での改善が期待できます <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30105">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30105</a>。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">Skimmenthal13</a> 氏は、Radeon 780M (gfx1103)、RADVドライバー、Mesa 26.2.4、CachyOS (kernel 7.2.8) の環境で、GLM-4.7-Flash Q4_K_Mモデルを用いたテストを行っています。コンテキストが長くなるにつれてトークン生成速度が低下する問題（Issue #19081）を報告しており、Flash Attentionの最適化による改善が期待されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965</a>。</p> <p><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">Paco1960</a> 氏は、Linux Mint 22.3、Radeon 780M Graphics (Phoenix / gfx1103)、Vulkan / Mesa RADV、Mesa 25.2.8、Vulkan API 1.3.275の環境で、Unsloth Studioを用いたGGUF推論テストを行っています。VulkanはGPUを正しく検出しますが、VRAM割り当て時に <code>ErrorOutOfDeviceMemory</code> で失敗するという報告があります <a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695</a>。</p> <p><a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">thevaprroomops-cmyk</a> 氏は、Windows 11、AMD Radeon RX 9070 XT (RDNA4) および統合GPU (AMD Radeon(TM) Graphics) の環境で、Hermes Agent v0.21.5+3903 におけるVulkanビルドの性能比較を行っています。LM StudioのVulkanビルドが約30.5 tok/sであるのに対し、Hermesのビルドは約7.4–8.0 tok/sと約4倍の差があり、GPUオフロードが速度向上に繋がっていないという報告があります <a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259</a>。</p> <h2 id="s3">VulkanバックエンドにSparse FlashAttention（coopmat2）対応</h2> <p>長文コンテキスト推論におけるコスト削減のため、VulkanバックエンドにSparse FlashAttentionのサポートが追加されました。特にgfx1103 (RDNA3) iGPUにとって有効な最適化です 。</p> <p>この機能は、coopmat2経由でSparse FAのサポートが拡張される形で実装されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30003">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30003</a>。これにより、長いコンテキストを扱う際の計算コストを削減し、推論効率を改善することが可能になります。</p> <h2 id="s4">MoE推論のMUL_MAT_ID重複処理と密度ゲート最適化</h2> <p>MoE (Mixture of Experts) モデルにおける推論効率の改善のため、MUL_MAT_IDの重複処理と密度ゲートの最適化が行われました。従来、ループ処理されていたMoE expertの重複処理がprepassに移行され、不要な計算が削減されました <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29998">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29998</a>。</p> <p>また、MUL_MAT_VEC_IDパスにおいて密度ゲートが使用されるようになり、AMD Vulkan環境でのMoE expert選択が最適化されました <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27332">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27332</a>。これらの変更により、iGPUにおけるMoEモデルの推論パフォーマンスが向上することが期待されます。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">Skimmenthal13</a> 氏は、Radeon 780M (gfx1103)、RADVドライバー、Mesa 26.2.4、CachyOS (kernel 7.2.8) の環境で、GLM-4.7-Flash Q4_K_Mモデルを用いたテストを行っています。コンテキストが長くなるにつれてトークン生成速度が低下する問題（Issue #19081）を報告しており、Flash Attentionの最適化による改善が期待されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965</a>。</p> <p><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">Paco1960</a> 氏は、Linux Mint 22.3、Radeon 780M Graphics (Phoenix / gfx1103)、Vulkan / Mesa RADV、Mesa 25.2.8、Vulkan API 1.3.275の環境で、Unsloth Studioを用いたGGUF推論テストを行っています。VulkanはGPUを正しく検出しますが、VRAM割り当て時に <code>ErrorOutOfDeviceMemory</code> で失敗するという報告があります <a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695</a>。</p> <p><a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">thevaprroomops-cmyk</a> 氏は、Windows 11、AMD Radeon RX 9070 XT (RDNA4) および統合GPU (AMD Radeon(TM) Graphics) の環境で、Hermes Agent v0.21.5+3903 におけるVulkanビルドの性能比較を行っています。LM StudioのVulkanビルドが約30.5 tok/sであるのに対し、Hermesのビルドは約7.4–8.0 tok/sと約4倍の差があり、GPUオフロードが速度向上に繋がっていないという報告があります <a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259</a>。</p> <h2 id="s5">小規模行列演算のWarp最適化でiGPUリソース競合を緩和</h2> <p>計算ユニットが限られるiGPU向けに、小規模行列演算 (small matmul) のワークグループリソース使用量が削減されました。具体的には、小規模な行列演算タイルにおいて、1つのサブグループにつき1つのwarpタイルを使用するよう最適化されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30106">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30106</a>。</p> <p>AMD iGPUはワークグループ数が比較的小さいため、この最適化によりリソース競合を緩和し、推論効率を改善することが期待されます。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">Skimmenthal13</a> 氏は、Radeon 780M (gfx1103)、RADVドライバー、Mesa 26.2.4、CachyOS (kernel 7.2.8) の環境で、GLM-4.7-Flash Q4_K_Mモデルを用いたテストを行っています。コンテキストが長くなるにつれてトークン生成速度が低下する問題（Issue #19081）を報告しており、Flash Attentionの最適化による改善が期待されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965</a>。</p> <p><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">Paco1960</a> 氏は、Linux Mint 22.3、Radeon 780M Graphics (Phoenix / gfx1103)、Vulkan / Mesa RADV、Mesa 25.2.8、Vulkan API 1.3.275の環境で、Unsloth Studioを用いたGGUF推論テストを行っています。VulkanはGPUを正しく検出しますが、VRAM割り当て時に <code>ErrorOutOfDeviceMemory</code> で失敗するという報告があります <a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695</a>。</p> <p><a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">thevaprroomops-cmyk</a> 氏は、Windows 11、AMD Radeon RX 9070 XT (RDNA4) および統合GPU (AMD Radeon(TM) Graphics) の環境で、Hermes Agent v0.21.5+3903 におけるVulkanビルドの性能比較を行っています。LM StudioのVulkanビルドが約30.5 tok/sであるのに対し、Hermesのビルドは約7.4–8.0 tok/sと約4倍の差があり、GPUオフロードが速度向上に繋がっていないという報告があります <a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259</a>。</p> <h2 id="s6">maxComputeWorkGroupCount超過時の行列演算分割対応</h2> <p>ワークグループ制限の小さいiGPUにおいて、行列演算ディスパッチが <code>maxComputeWorkGroupCount</code> を超過する場合、演算を分割する対応が行われました <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29533">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29533</a>。</p> <p>これにより、ワークグループ数の制限が小さいiGPU環境での起動失敗が防止され、推論の安定性が向上します。</p> <h3>利用者の報告</h3> <p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">Skimmenthal13</a> 氏は、Radeon 780M (gfx1103)、RADVドライバー、Mesa 26.2.4、CachyOS (kernel 7.2.8) の環境で、GLM-4.7-Flash Q4_K_Mモデルを用いたテストを行っています。コンテキストが長くなるにつれてトークン生成速度が低下する問題（Issue #19081）を報告しており、Flash Attentionの最適化による改善が期待されています <a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965</a>。</p> <p><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">Paco1960</a> 氏は、Linux Mint 22.3、Radeon 780M Graphics (Phoenix / gfx1103)、Vulkan / Mesa RADV、Mesa 25.2.8、Vulkan API 1.3.275の環境で、Unsloth Studioを用いたGGUF推論テストを行っています。VulkanはGPUを正しく検出しますが、VRAM割り当て時に <code>ErrorOutOfDeviceMemory</code> で失敗するという報告があります <a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695</a>。</p> <p><a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">thevaprroomops-cmyk</a> 氏は、Windows 11、AMD Radeon RX 9070 XT (RDNA4) および統合GPU (AMD Radeon(TM) Graphics) の環境で、Hermes Agent v0.21.5+3903 におけるVulkanビルドの性能比較を行っています。LM StudioのVulkanビルドが約30.5 tok/sであるのに対し、Hermesのビルドは約7.4–8.0 tok/sと約4倍の差があり、GPUオフロードが速度向上に繋がっていないという報告があります <a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259</a>。</p> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/4d756bc7">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/4d756bc7</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30106">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30106</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30105">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30105</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30003">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30003</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29998">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29998</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27332">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27332</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29533">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/29533</a></li> <li><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965">https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/29965</a></li> <li><a href="https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695">https://github.com/unslothai/unsloth/issues/12695</a></li> <li><a href="https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259">https://github.com/NousResearch/hermes-agent/issues/133259</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3653/ Thu, 08 Oct 2026 20:35:08 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3653/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">CUDA: 非連続テンソルと任意ストライド演算のサポート拡大</a></li><li><a href="#s3">Blackwell (RTX 50) 対応と CUDA 12.8 での量子化高速化修正</a></li><li><a href="#s4">Qwen3.8-27B: 16GB GPU 向け量子化ガイドと実測</a></li><li><a href="#s5">GDN カーネルの Warp 効率化と FlashAttention のレース条件修正</a></li><li><a href="#s6">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3649/ Thu, 08 Oct 2026 09:03:07 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3649/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">NemotronがIOIとIMOでゴールド級成績を達成</a></li><li><a href="#s2">DeepSeekがGPU向けBLASカーネルDeepGEMMを公開</a></li><li><a href="#s3">Omnigent: Claude Code等を統合するエージェントフレームワーク</a></li><li><a href="#s4">OpenPhone: モバイル端末向けエージェント基盤モデル</a></li><li><a href="#s5">LiquidAIがエッジ向けマルチモーダル決定モデルを公開</a></li><li><a href="#s6">VisionWeave: MLLMの視覚表現を柔軟化する新手法</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-s1-max/ Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-s1-max/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月8日/最終更新: 2026年10月8日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/n5-max/ Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/n5-max/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月8日/最終更新: 2026年10月8日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3644/ Wed, 07 Oct 2026 20:38:32 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/amd780m/wp-3644/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">Vulkan iGPUのチェックポイント読み込み高速化</a></li><li><a href="#s3">Vulkan FA量子化KV再量化のmaxBufferSize超過</a></li><li><a href="#s4">Vulkan RMS Normのサブグループ削減最適化</a></li><li><a href="#s5">Vulkan CM1 int8 MMQのWG Denoms不整合修正</a></li><li><a href="#s6">VulkanローダーのvkEnumerateInstanceVersion nullチェック</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3643/ Wed, 07 Oct 2026 20:35:17 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/cuda/wp-3643/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">GLM5Next MTP対応と関連バグ修正</a></li><li><a href="#s3">PLaMo-3 トークナイザーの境界処理修正</a></li><li><a href="#s4">EmbeddingGemma2 (多モーダル) 対応</a></li><li><a href="#s5">CUDA BF16 XIELU対応とCLAMP演算の非連続テンソル修正</a></li><li><a href="#s6">ファインチューニング勾配蓄積バグと評価系不具合</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3642/ Wed, 07 Oct 2026 09:03:27 +0000 https://yamamurasyouten.com/ai/news/wp-3642/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回の要点</a></li><li><a href="#s2">OpenAI：数学成果公開とエンタープライズ事例の具体化</a></li><li><a href="#s3">NVIDIA：GPUクラスターの運用標準化とネットワーク統一</a></li><li><a href="#s4">推論精度向上：π²による長文コンテキスト処理の強化</a></li><li><a href="#s5">エージェントセキュリティ：失敗経験からの学習と多言語対策</a></li><li><a href="#s6">エージェントの永続メモリ：OptMem</a></li><li><a href="#s7">出典</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> <article> <h2 id="s1">今回の要点</h2> <ul> <li><strong>OpenAI</strong>：数学研究の成果公開、IroncladやJump Tradingとのエンタープライズ事例、Atlassianとの提携拡大を発表。</li> <li><strong>NVIDIA</strong>：GPUクラスターの運用を標準化する「AICR v1.0」を公開。GPU主導のネットワーク統一や、リソース共有の制御機能も強化。</li> <li><strong>推論精度</strong>：Wikipediaの表構造を活用したデータ生成手法「π²」により、長文コンテキストでの推論能力が向上。</li> <li><strong>セキュリティ</strong>：プロンプトインジェクション攻撃への対策として、失敗経験からの自己反映微調整や、多言語ジャイブレイク対策の研究が発表。</li> <li><strong>エージェント記憶</strong>：わずか426トークンのプロンプトでAIエージェントの永続メモリを実現する「OptMem」がGitHubで注目。</li> </ul> <h2 id="s2">OpenAI：数学成果公開とエンタープライズ事例の具体化</h2> <h3>数学研究の成果公開</h3> <p>OpenAIは、内部で開発する最先端モデルが数学の未解決問題に対して達成した進捗を公開しました。Leanによる証明の形式化や研究の詳細がGitHub上で共有されています。これは、AIが数学的な推論においてどのような進歩を遂げているかをコミュニティと共有する取り組みです。</p> <p>この取り組みは、AIの内部プロセスを可視化し、研究コミュニティとの協業を促進する意義があります。数学のような厳密な論理が要求される領域でのAIの能力は、他の複雑なタスクへの応用にもつながるため、開発者や研究者にとって重要な指標となります。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics">Sharing AI progress in mathematics</a></li> </ul> <h3>IroncladとJump Tradingによる事例</h3> <p>OpenAIは、契約ワークフローを専門とするIroncladと連携し、複雑な契約業務におけるAIエージェントの訓練と評価を進めています。また、定量取引のJump Tradingは、ChatGPTを活用して定量研究をスケーリングしており、長時間実行されるAIワークフローで複数のデータソースと人間のレビューを組み合わせる事例が紹介されています。</p> <p>これらの事例は、AIが単なるチャットボットを超えて、専門的な業務や研究プロセスに深く統合されつつあることを示しています。特に、契約書や金融データのような高価値な情報を含む領域での活用は、実務におけるAIの信頼性を高める上での重要なステップです。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://openai.com/index/advancing-computer-use-with-ironclad">Advancing computer use with Ironclad</a></li> <li>出典: <a href="https://openai.com/index/jump-trading">How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT</a></li> </ul> <h3>Atlassianとの提携拡大</h3> <p>AtlassianとOpenAIは提携を拡大し、エンタープライズの知識をアクションに変換する取り組みを進めています。チームが計画、構築、納品を行う過程で、最先端モデルをエンタープライズの知識と接続させることで、業務の効率化と意思決定の質向上を目指します。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://openai.com/index/atlassian-partnership">Atlassian and OpenAI expand partnership to turn enterprise knowledge into action</a></li> </ul> <h2 id="s3">NVIDIA：GPUクラスターの運用標準化とネットワーク統一</h2> <h3>AICR v1.0：GPUクラスター設定の標準化</h3> <p>NVIDIAは、GPU加速Kubernetesクラスターの設定を標準化する「AICR v1.0」を公開しました。GPUクラスターはホストカーネル、GPUドライバー、Kubernetesなど多数のコンポーネントが複雑に連携しており、それぞれが異なるリリースサイクルを持つため、運用が困難でした。AICR v1.0は、これらの互換性を検証可能で安定した形で提供し、クラスターの構築と管理を簡素化します。</p> <p>この標準化により、開発者はインフラストラクチャの互換性問題に悩まされず、モデルのトレーニングや推論に集中できるようになります。大規模なGPUクラスターを運用する組織にとって、運用コストの削減と安定性の向上が期待できます。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://developer.nvidia.com/blog/aicr-v1-0-open-stable-and-verifiable-gpu-cluster-configuration/">AICR v1.0: Open, stable, and verifiable GPU cluster configuration</a></li> </ul> <h3>GPU主導のネットワーク統一とリソース制御</h3> <p>また、NVIDIAはDOCA GPUNetIOを通じて、GPU-initiated（GPU主導）のネットワーク通信をソフトウェアスタック全体で統一する取り組みを進めています。これにより、GPUアプリケーションはホストを介さずに直接ネットワーク制御を行えるようになり、データ移動の効率化が図られます。</p> <p>さらに、「Green Contexts」と呼ばれる機能により、GPU上で同時に実行される複数の独立したコンポーネント（例：レイテンシ敏感な演算子とバッチ処理）のリソース共有を制御できるようになりました。これにより、異なる要件を持つワークロードを効率的に共存させ、GPUのリソース活用率を最大化できます。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://developer.nvidia.com/blog/doca-gpunetio-gda-ki-unified-gpu-networking/">How DOCA GPUNetIO Unifies GPU-Initiated Networking Across the NVIDIA Software Stack</a></li> <li>出典: <a href="https://developer.nvidia.com/blog/control-how-your-gpu-shares-work-with-green-contexts/">Control How Your GPU Shares Work with Green Contexts</a></li> </ul> <h2 id="s4">推論精度向上：π²による長文コンテキスト処理の強化</h2> <p>Wikipediaの表構造から高品質な推論データを生成する「π²（パイ・スクエア）」という手法が提案されました。この手法は、Wikipediaから表を抽出・拡張し、関連メタデータと組み合わせて複雑な推論問題を作成します。回答は自動的に生成され、高品質な推論データセットが構築されます。</p> <p>このデータを用いて大規模言語モデル（LLM）を学習させることで、長文コンテキストにおける複雑な推論能力が向上することが確認されています。長文のドキュメントやレポートから情報を抽出し、論理的に推論する必要があるタスクにおいて、モデルの精度向上に寄与します。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://arxiv.org/abs/2604.05114">π²: Structure-Originated Reasoning Data Improves Long-Context Reasoning Ability of Large Language Models</a></li> </ul> <h2 id="s5">エージェントセキュリティ：失敗経験からの学習と多言語対策</h2> <h3>自己反映微調整によるプロンプトインジェクション対策</h3> <p>外部ツールを呼び出すLLMエージェントは、プロンプトインジェクション攻撃に対して脆弱です。既存の安全アライメント手法は静的な专家軌跡や好み最適化に依存しており、多様な攻撃への一般化が限定的でした。そこで、「Self-Reflection Fine-Tuning」と呼ばれる手法が提案されました。これは、エージェントが攻撃に失敗した経験から自己反映し、その経験をもとに微調整を行うことで、より強力な防御能力を獲得するものです。</p> <p>この手法により、エージェントは事前に想定されていない攻撃パターンに対しても、自身の失敗を分析して対応策を学ぶことができるようになります。実環境で運用されるエージェントのセキュリティを強化する上で重要なアプローチです。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://arxiv.org/abs/2610.04269">Self-Reflection Fine-Tuning: Enhancing Agent Security against Prompt Injection Attacks from Failure Experience</a></li> </ul> <h3>多言語ジャイブレイク対策と幻覚エスケープ</h3> <p>LLMの安全アライメントは主に英語に焦点を当てており、低リソース言語などの非英語コンテキストで脆弱性が生じる可能性があります。これを解決するため、知識蒸留（Knowledge Distillation）を用いた多言語ジャイブレイク防止手法が提案されました。また、ツール使用LLMエージェントにおける「幻覚エスケープ（Hallucination Escape）」という新たな失敗モードも特定されました。これは、既存の幻覚抑制手法が特定のツール設定に対してのみ機能し、他の設定では幻覚がエスケープしてしまう現象です。</p> <p>これらの研究は、AIエージェントがグローバルに展開される中で、言語やツール設定の違いによるセキュリティギャップを埋める必要性を示しています。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://arxiv.org/abs/2602.11157">Response-Based Knowledge Distillation for Multilingual Jailbreak Prevention Unwittingly Compromises Safety</a></li> <li>出典: <a href="https://arxiv.org/abs/2610.04409">Understanding and Mitigating Hallucination Escape in Tool-Using LLM Agents</a></li> </ul> <h2 id="s6">エージェントの永続メモリ：OptMem</h2> <p>AIエージェントに永続的な記憶機能を提供する「OptMem」というプロジェクトがGitHubで公開されました。この手法は、わずか426トークンのプロンプトとスクリプトで構成されており、エージェントのセッション間で情報を保持・更新することができます。インストール後は、エージェントのAGENTS.md（またはCLAUDE.md）の先頭に出力される「## Memory」ブロックを貼り付けるだけで利用可能です。</p> <p>この軽量な実装により、エージェントは過去の会話や設定を記憶し、より一貫性のある行動を取ることができるようになります。特に、長期にわたるタスクや、複数のセッションにまたがる作業において、記憶の保持はエージェントの有用性を大きく高めます。</p> <ul> <li>出典: <a href="https://github.com/VictorTaelin/OptMem">VictorTaelin/OptMem</a></li> </ul> <h2 id="s7">出典</h2> <ul> <li><a href="https://openai.com/index/atlassian-partnership">Atlassian and OpenAI expand partnership to turn enterprise knowledge into action</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/jump-trading">How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics">Sharing AI progress in mathematics</a></li> <li><a href="https://openai.com/index/advancing-computer-use-with-ironclad">Advancing computer use with Ironclad</a></li> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/doca-gpunetio-gda-ki-unified-gpu-networking/">How DOCA GPUNetIO Unifies GPU-Initiated Networking Across the NVIDIA Software Stack</a></li> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/aicr-v1-0-open-stable-and-verifiable-gpu-cluster-configuration/">AICR v1.0: Open, stable, and verifiable GPU cluster configuration</a></li> <li><a href="https://developer.nvidia.com/blog/control-how-your-gpu-shares-work-with-green-contexts/">Control How Your GPU Shares Work with Green Contexts</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2604.05114">π²: Structure-Originated Reasoning Data Improves Long-Context Reasoning Ability of Large Language Models</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.04269">Self-Reflection Fine-Tuning: Enhancing Agent Security against Prompt Injection Attacks from Failure Experience</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2602.11157">Response-Based Knowledge Distillation for Multilingual Jailbreak Prevention Unwittingly Compromises Safety</a></li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2610.04409">Understanding and Mitigating Hallucination Escape in Tool-Using LLM Agents</a></li> <li><a href="https://github.com/VictorTaelin/OptMem">VictorTaelin/OptMem</a></li> </ul> </article> https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x3/ Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/evo-x3/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 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2026年10月5日/最終更新: 2026年10月6日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-01/ Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 +0000 https://yamamurasyouten.com/minipc/ms-01/ <aside class="pr-note">【PR】本ページはアフィリエイト広告（楽天アフィリエイト・A8.net 等）を利用しています。リンク先で購入されると当サイトに報酬が支払われることがありますが、掲載内容は報酬の有無で変えていません。価格は掲載時点のもので、変動することがあります。</aside> <p>初版: 2026年10月4日/最終更新: 2026年10月13日。参考にしたレビュー記事・動画の内容は、それぞれが公開された時点のものです。発売後に分かった使い方や、BIOS・ドライバー・ソフトの更新後の再検証は、出典と確認日を添えてこの記事に追記していきます。価格を確認した日時は「価格と購入先」の節に書いています。</p> https://yamamurasyouten.com/aliexpress-coupons/ Sat, 03 Oct 2026 06:00:37 +0000 https://yamamurasyouten.com/aliexpress-coupons/ <style> /* ===== クーポンカード ===== */ .coupon-card { position: relative; padding: 30px; margin: 20px 0; background: linear-gradient(135deg, #fff8f0 0%, #fff 100%); border: 2px solid #ff8c00; border-radius: 16px; box-shadow: 0 4px 20px rgba(255, 102, 0, 0.15); transition: all 0.3s ease; overflow: hidden; } .coupon-card::before { content: ''; position: absolute; top: 0; left: 0; right: 0; height: 4px; background: linear-gradient(135deg, #ff6600 0%, #ff8c00 100%); } .coupon-card:hover { transform: translateY(-5px); box-shadow: 0 8px 30px rgba(255, 102, 0, 0.25); } /* ===== 割引バッジ ===== */ .discount-badge { position: absolute; top: -10px; right: 20px; display: flex; align-items: center; gap: 6px; padding: 8px 16px; background: linear-gradient(135deg, #ff4444 0%, #ff6b6b 100%); color: white; font-weight: 700; font-size: 16px; border-radius: 20px; box-shadow: 0 4px 12px rgba(255, 68, 68, 0.4); animation: pulse 2s infinite; z-index: 1; } @keyframes pulse { 0%, 100% { transform: scale(1); } 50% { transform: scale(1.05); } } /* ===== クーポンボタンv2 ===== */ .coupon-button-v2 { display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 8px; width: 100%; max-width: 400px; margin: 20px auto; padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #ff6600 0%, #ff8c00 100%); border: none; border-radius: 16px; cursor: pointer; box-shadow: 0 6px 20px rgba(255, 102, 0, 0.35); transition: all 0.3s ease; } .coupon-button-v2:hover { background: linear-gradient(135deg, #ff8c00 0%, #ffa500 100%); transform: translateY(-3px) scale(1.02); box-shadow: 0 10px 30px rgba(255, 102, 0, 0.45); } .coupon-button-v2:active { transform: translateY(-1px) scale(0.98); } .coupon-code { font-size: 32px; font-weight: 900; font-family: 'Courier New', monospace; letter-spacing: 4px; color: white; text-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.2); } .coupon-hint { font-size: 14px; font-weight: 500; color: rgba(255,255,255,0.9); } /* ===== アニメーション ===== */ @keyframes fadeInUp { from { opacity: 0; transform: translateY(20px); } to { opacity: 1; transform: translateY(0); } } .coupon-card { animation: fadeInUp 0.5s ease-out; } /* ===== コピー成功通知 ===== */ .copy-notice { display: inline-flex; align-items: center; gap: 6px; margin-left: 10px; padding: 8px 16px; background: #28a745; color: white; border-radius: 20px; font-size: 14px; font-weight: 600; box-shadow: 0 2px 8px rgba(40, 167, 69, 0.3); animation: slideInRight 0.3s ease-out, fadeOut 2s 1s forwards; } @keyframes slideInRight { from { opacity: 0; transform: translateX(-20px); } to { opacity: 1; transform: translateX(0); } } @keyframes fadeOut { 0% { opacity: 1; } 70% { opacity: 1; } 100% { opacity: 0; } } /* ===== レスポンシブ対応 ===== */ @media (max-width: 600px) { .coupon-card { padding: 20px; } .coupon-code { font-size: 24px; letter-spacing: 2px; } .discount-badge { font-size: 14px; padding: 6px 12px; } } </style> <script> function copyCouponAndOpen(code) { // クリップボードコピー（モダンAPI優先、フォールバック対応） const copyToClipboard = async (text) => { if (navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText) { try { await navigator.clipboard.writeText(text); return true; } catch (err) { console.warn('Clipboard API failed, using fallback'); } } // フォールバック const textArea = document.createElement('textarea'); textArea.value = text; textArea.style.position = 'fixed'; textArea.style.left = '-999999px'; document.body.appendChild(textArea); textArea.select(); try { document.execCommand('copy'); document.body.removeChild(textArea); return true; } catch (err) { document.body.removeChild(textArea); return false; } }; copyToClipboard(code).then(success => { if (success) { // コピー成功通知を表示（SVGアイコン付き） const button = event.target.closest('.coupon-button-v2'); if (button) { const notice = document.createElement('div'); notice.className = 'copy-notice'; notice.innerHTML = ` <svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <polyline points="20 6 9 17 4 12" stroke="white" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> <span>コピーしました！</span> `; button.parentNode.insertBefore(notice, button.nextSibling); setTimeout(() => { if (notice.parentNode) { notice.parentNode.removeChild(notice); } }, 2500); } } }); // AliExpressをアフィリエイトリンクで開く window.open('https://ja.aliexpress.com/?aff_fcid=erocos', '_blank'); } </script> <h2 style="display: flex; align-items: center; gap: 12px; color: #ff6600; font-size: 28px; margin: 0 0 15px 0;"> <svg width="32" height="32" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <path d="M20.59 13.41l-7.17 7.17a2 2 0 0 1-2.83 0L2 12V2h10l8.59 8.59a2 2 0 0 1 0 2.82z" stroke="#ff6600" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <line x1="7" y1="7" x2="7.01" y2="7" stroke="#ff6600" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> <span>AliExpress 最新クーポン一覧</span> </h2> <div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 15px; margin-bottom: 20px; padding: 15px; background: #f8f9fa; border-radius: 8px; font-size: 14px;"> <div style="color: #666;"> <span style="font-weight: 600;">更新:</span> 2026年10月19日 06:00 </div> <div style="color: #666;"> <span style="font-weight: 600;">為替:</span> $1 = 158.0円 / 1 = 177.6円 </div> <div style="color: #666;"> <span style="font-weight: 600;">掲載数:</span> 50件 </div> </div> <p class="wp-block-paragraph" style="color: #666; line-height: 1.8;">ボタンをクリックするとクーポンコードがコピーされ、AliExpressが開きます。金額は現在の為替レートで円換算しています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n32a1f623f96e/ Wed, 29 Jul 2026 15:39:31 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n32a1f623f96e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n32a1f623f96e_fe95cb7a7ff49bb4d0c9aea1e2f95902.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">SwitchBot Coupon Codes: 10% Off for US, UK and EU</a></li><li><a href="#s2">Quick answer: the cheapest SwitchBot checkout strategy</a></li><li><a href="#s3">Current official-store context: August 2026</a></li><li><a href="#s4">The coupon-stacking rules: what can and cannot be combined?</a></li><li><a href="#s5">Why automatic discounts are different from campaign codes</a></li><li><a href="#s6">Case 1 — the sale requires a code</a></li><li><a href="#s7">Case 2 — the product price is reduced automatically</a></li><li><a href="#s8">KATA Friends: one of the best products to test with the 10% coupon</a></li><li><a href="#s9">Real example 1: K11+ + KATA Friends — split the checkout</a></li><li><a href="#s10">Option A — use the K11+ campaign and keep everything in one checkout</a></li><li><a href="#s11">Option B — use the 10% code instead</a></li><li><a href="#s12">Option C — split the order</a></li><li><a href="#s13">Real example 2: S20 + six SwitchBot Remotes</a></li><li><a href="#s14">S20 campaign</a></li><li><a href="#s15">Six Remotes with the 5% campaign</a></li><li><a href="#s16">Six Remotes with a 10% code</a></li><li><a href="#s17">Real example 3: seven Contact Sensors</a></li><li><a href="#s18">The free-shipping rule is what makes aggressive split checkout practical</a></li><li><a href="#s19">A warning: calculate the threshold after the discount</a></li><li><a href="#s20">Current Back-to-School “spend more, save more” offers: do not blindly stack them</a></li><li><a href="#s21">Gift cards: the most interesting legitimate stacking method</a></li><li><a href="#s22">Real example 4: KATA Friends + discounted gift card</a></li><li><a href="#s23">Why KATA Friends and other new/non-sale products are especially interesting</a></li><li><a href="#s24">Products where the 10% coupon is usually the wrong first choice</a></li><li><a href="#s25">K11+</a></li><li><a href="#s26">S20</a></li><li><a href="#s27">Lock Ultra Touch Combo</a></li><li><a href="#s28">AI Hub</a></li><li><a href="#s29">Meter Pro CO2 Monitor</a></li><li><a href="#s30">Curtain 3</a></li><li><a href="#s31">Products where the 10% coupon is worth testing first</a></li><li><a href="#s32">SwitchBot Remote</a></li><li><a href="#s33">Contact Sensor</a></li><li><a href="#s34">KATA Friends</a></li><li><a href="#s35">Other non-sale accessories</a></li><li><a href="#s36">SwitchBot Points: useful, but normally another competing code</a></li><li><a href="#s37">Bundles: compare before splitting anything</a></li><li><a href="#s38">The best way to build a large SwitchBot order</a></li><li><a href="#s39">Step 1 — make a complete shopping list</a></li><li><a href="#s40">Step 2 — write the campaign discount next to every item</a></li><li><a href="#s41">Step 3 — create two provisional carts</a></li><li><a href="#s42">Step 4 — check shipping on both carts</a></li><li><a href="#s43">Step 5 — check bundles</a></li><li><a href="#s44">Step 6 — compare Points</a></li><li><a href="#s45">Step 7 — check the gift-card page</a></li><li><a href="#s46">Step 8 — run the checkout comparison</a></li><li><a href="#s47">A simple decision tree</a></li><li><a href="#s48">Does the product have a campaign discount over 10%?</a></li><li><a href="#s49">Does it have only a 5% campaign?</a></li><li><a href="#s50">Is it automatically discounted without a code?</a></li><li><a href="#s51">Is it not part of the current sale?</a></li><li><a href="#s52">Is it part of an official bundle?</a></li><li><a href="#s53">Does your cart contain items that need different codes?</a></li><li><a href="#s54">Do both resulting carts remain above the free-shipping threshold?</a></li><li><a href="#s55">Is a discounted gift card available?</a></li><li><a href="#s56">Regional 10% affiliate coupon codes</a></li><li><a href="#s57">Frequently asked questions</a></li><li><a href="#s58">What is the cheapest way to buy SwitchBot products?</a></li><li><a href="#s59">Can SwitchBot coupon codes be stacked?</a></li><li><a href="#s60">Can I use a SwitchBot gift card with a coupon code?</a></li><li><a href="#s61">Can I use the 10% code on KATA Friends?</a></li><li><a href="#s62">Can I use the 10% coupon on KATA Companion Care?</a></li><li><a href="#s63">Is a 5% official sale better than the 10% affiliate coupon?</a></li><li><a href="#s64">Should I split my SwitchBot order?</a></li><li><a href="#s65">Does splitting an order cost more shipping?</a></li><li><a href="#s66">Should I use SwitchBot Points before checking coupons?</a></li><li><a href="#s67">Final recommendation: optimize the cart, not the coupon</a></li><li><a href="#s68">Official sources checked for this guide</a></li></ol></details> <p>This page contains affiliate links.</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n0554f40a23e3/ Sun, 12 Jul 2026 16:16:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n0554f40a23e3/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0554f40a23e3_c52bed8a1b6b80dbdab86aaa72a30d7d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">やめられない止まらない</a></li><li><a href="#s2">以前プロテイン系のスナックを探したことあるが・・・</a></li><li><a href="#s3">そんな時に見かけたのがこちら</a></li><li><a href="#s4">では他の味付けを考える</a></li><li><a href="#s5">結構真面目にありな気がする</a></li></ol></details> <h2 id="s1">やめられない止まらない</h2><p>年齢的に毎日スナック菓子を食べるのは体に悪い。肝臓にダイレクトアタックなのはわかっている。運動すればいいのもわかっている。でも運動はあまりやる気はない。</p><p>言ったら、夜パソコンに向かっている時間に、何か口さみしい。そんな時にスナック菓子が食べたくなる。これに関しては分かってもらえると思う。腹が減っているというより、ジャンクなスナックの刺激というか食べた感が欲しい。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n8f23d192b0a0/ Mon, 06 Jul 2026 12:02:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n8f23d192b0a0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8f23d192b0a0_157616e3f5914694bbb4a268ab50057e.png"/></figure><h3>楽天　お買い物マラソン＆ジャンルSALE</h3><p>2026年7月4日(土)20:00～2026年7月11日(土)01:59</p><h3>Amazon　プライムデー＆先行セール</h3><p>2026年7月7日(火)～7月13日(月)</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/neaa05523725f/ Mon, 01 Jun 2026 11:19:28 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/neaa05523725f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="neaa05523725f_1ec1e60b74170be1e2150baaf8233fef.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p>r/LocalLLaMAでは、旧GPU追加によるローカル推論体験の改善とGemma4安全性除去の包括的ベンチマークが話題になっている。一つ目はRTX 2070 Super（8GB追加）でQwen3.6-27B Q8_0を144kコンテキストで40〜70tk/s実行した実測報告。もう一つは13クリエイターによるGemma 4 E2B Abliteration変種の44 GPU時間に及ぶベンチマーク。両方とも利用開始済み（release）段階の実用データを含む。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nbf5b4d6bb05e/ Wed, 27 May 2026 19:12:52 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nbf5b4d6bb05e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nbf5b4d6bb05e_c78cdb62baefe922fbe7e29fc53cd181.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">vulkan_mul_mat_vec_4k — Qwen3.6向けVulkan行列演算最適化</a></li><li><a href="#s2">vulkan_coopmat1_conv2d — Vulkan cooperative matrix演算の進展</a></li><li><a href="#s3">llama.cpp release b9295 — Vulkan SPIRV-Headers fix</a></li><li><a href="#s4">hip fattn expf approximation — 近似演算の改良</a></li><li><a href="#s5">hipEngine — Qwen 3.6 高速ネイティブ推論（RDNA3対応）</a></li><li><a href="#s6">vLLM DSv4 MTPサポート（ROCm）— 780Mユーザーへの留意点</a></li><li><a href="#s7">その他の話題</a></li><li><a href="#s8">本日のまとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nfbc0908cfc1f/ Wed, 27 May 2026 19:12:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nfbc0908cfc1f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfbc0908cfc1f_031f1acf64dee6a1140bd89f712a6a21.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Qwen3.6 35B A3B、12GBで110 tok/sを記録（ik_llama.cpp）</a></li><li><a href="#s2">llama.cpp b9297 — NVFP4 + MTPが同時解放</a></li><li><a href="#s3">Evalバグ: -fitオプションがMTPのVRAM必要量を無視してOOM</a></li><li><a href="#s4">MTP vs ngram-mod: Qwen3.6 27B + 35B A3Bのパフォーマンステスト</a></li><li><a href="#s5">MTP有効時の急激なパフォーマンス低下</a></li><li><a href="#s6">llama.cpp Qwen3.6-35B-A3B-APEX-MTPモデルの公開</a></li><li><a href="#s7">llama.cppのメタバックエンドで1GB固定コンテキストプールが拡張バッファに</a></li><li><a href="#s8">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n71303b2d67a4/ Wed, 27 May 2026 13:40:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n71303b2d67a4/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n71303b2d67a4_169cf44d74ee1c8b8e43f2fb1fff6b52.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Claude Managed Agentsのインフラ自動化と開発効率革命</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: Claude Managed Agents Memory機能 — エージェントの永続記憶</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: bitnet.cpp — GPUなしで100BモデルをCPU推論する1-bitフレームワーク</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: TurboQuant — LLM KVキャッシュを6倍圧縮して最大8倍高速化</a></li><li><a href="#s5">📋 まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na881a5a7f2c4/ Wed, 27 May 2026 13:39:13 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na881a5a7f2c4/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na881a5a7f2c4_ca34f4cab4f29fafb93eacf21015a447.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">V100クラスタでMoE実用域到達、RTX 5090の27B最適解、Opusに迫るコード品質</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題: V100 SXM 12枚構成でMoE推論を実用速度に引き上げる</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題: RTX 5090 576GBの壁、27Bが35Bを凌ぐ理由</a></li><li><a href="#s4">🗣️ Reddit話題: Qwen3.6 27BがOpus級コード生成を実現する実測</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n1424749e9667/ Wed, 27 May 2026 13:38:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n1424749e9667/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1424749e9667_3a1d63fc8c28e1bad79009d6a601f663.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p>今日（2026-05-27）のRSS・arxiv情報から、パラメータ効率ファインチューニングの三つの新規知見を選定した。一つ目は地質学特化LLM「Geo-Expert」— 8BモデルをLoRAで微調整するだけで、70Bクラスの汎用LLMやGPT-4oを地質推論ベンチマークで上回る性能を達成している。これはドメイン特化モデルのパラメータ効率の実証例として直接的な示唆を含む。二つ目はPALoRA — 推論データでのSingular Value Fine-Tuning（SVF）により推論に重要な特異値スケーリングベクトルを特定し、LoRAによる知識注入時にそのベクトルと直交する構造制約を適用する手法。数学・コーディング・科学推論ベンチマークで推論性能95%保持を達成しつつ、パラメータオーバーヘッドは0.006%未満に収まっている。三つ目はReflect-Guard — 大規模なモデル更新ではなくCoT自己反省機能を付与するだけで、敵対的攻撃成功率を10.3%から1.8%へ相対82.5%削減。パラメータ更新は僅か0.5%（約42M）という低コストで安全性改善を実現している。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nb63bfe2097a3/ Tue, 26 May 2026 07:02:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nb63bfe2097a3/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb63bfe2097a3_07301614038d0be442b5ab25936da7a7.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p>GoogleGemma 4 31BのRTX推論最適化、Scrapplingスクレイピング784倍化、富士通1bit量子化技術の議論</p><p>2026-05-25 ｜ X（Twitter）トレンド深掘り</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n4229796b1862/ Tue, 26 May 2026 07:02:25 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n4229796b1862/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4229796b1862_9268c03de825cd8ffa36cfdd72a46f77.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p><br/>ローカルLLM実測が明にした3080 Tiの限界と、2枚構成の非生産性、量子化の実践知見</p><p>RTX 3080 Tiの12GB VRAMでは27Bモデルが4.5 t/sに劣化—VRAM要件は24〜32GBとの結論。2枚のRTX 3060 12GB構成は合計24GBながら単体カードより実質的に劣る。Qwen3.6-35B-A3BのMTP量子化版が200kコンテキストで安定動作し、Apple MLX向けSafetensors版も並行公開。ローカルLLMユーザーの次のハードウェア選定・量子化設定に直結する3実測レポートをまとめる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n32afe7f0f07e/ Tue, 26 May 2026 07:01:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n32afe7f0f07e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n32afe7f0f07e_3a2f7055b4f7cb6f1305ac3d94b7bfda.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p><br/><br/>Pydantic AIによる型安全エージェント、Google TimesFM 2.5のコンテキスト16k化、セキュリティスキル統合、Claude Code改善プラクティス</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n7ff838f3abe5/ Sat, 23 May 2026 13:30:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n7ff838f3abe5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7ff838f3abe5_e40d7266c1e004f4bb6f698377279da9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今Amazonにてタイムセールで安売り中</a></li><li><a href="#s2">ただ、AI Max+ PRO 495が見えてきた</a></li><li><a href="#s3">立ち位置があいまいになったが</a></li><li><a href="#s4">192GBは本当に必要か？</a></li><li><a href="#s5">こう考えると</a></li></ol></details> <h2 id="s1">今Amazonにてタイムセールで安売り中</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0GKLWHTNM" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec世界初EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載 128GB LPDDR5+2TB SSD（最大5.1GHz 16C/32T）8000MHz 8TB拡張対応 AI GPU搭載 Radeon 8060S（RDNA3.5/RTX4070超え (白い, 128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nd8e86d8e0ae5/ Fri, 22 May 2026 08:19:22 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nd8e86d8e0ae5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd8e86d8e0ae5_36daebddeb159bd098a6132112e81e97.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">イオン本体（8267）</a></li><li><a href="#s2">イオン九州（2653）</a></li><li><a href="#s3">これの他には？</a></li><li><a href="#s4">外食系はどこまで渡すべきか？</a></li><li><a href="#s5">初めての一人暮らしとはいえ新社会人</a></li></ol></details> <h2 id="s1">イオン本体（8267）</h2><p>とりあえず持っておくのがいいかも。株式分割後の100株から株主優待がゲットできる。どちらかと言うと直接割引よりも持っていることによる割引を考えてになる。</p><p>お客様感謝デー対策に持つ意味もある。イオンカードを持てばいらないという話もあるが、イオンカードのセキュリティがなんか甘そうなのでこちらで済ませることに。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1c5ba62ad3ac/ Tue, 19 May 2026 13:48:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1c5ba62ad3ac/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1c5ba62ad3ac_1c375506d2ca5ef29f639cc1c09d57b6.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Kimi2.6　3倍レートキャンペーンの幻想</a></li><li><a href="#s2">3倍レート終了後は？</a></li><li><a href="#s3">ならどうするのか？</a></li><li><a href="#s4">結局使い方ということで</a></li></ol></details> <h2 id="s1">Kimi2.6　3倍レートキャンペーンの幻想</h2><p>どれだけ使っても減る気がしなかったというか、5時間リミットも、週間リミットも遠いものだと思える感じだった。確かにこれなら大絶賛。と言っても契約したその日がキャンペーン最終日の4/27日だった。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nea69f13ac341/ Mon, 18 May 2026 09:45:24 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nea69f13ac341/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nea69f13ac341_268bc96d15c5efe6fef6f1072abad20c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">こないだ買ったPCがこちら</a></li><li><a href="#s2">個人的な考えとして</a></li><li><a href="#s3">買うタイミングは？</a></li><li><a href="#s4">悔しい</a></li></ol></details> <h2 id="s1">こないだ買ったPCがこちら</h2><p><a href="https://a.r10.to/hghXhX">https://a.r10.to/hghXhX</a></p><p>買って半日で中古PCの方がよかった気がしたのですが、キャンセルが間に合わなかった。新品だからの安心と、中古の安さのどちらを選ぶかという部分で悩んだのだが、あとになってメインマシンは今の時代メモリさえあればCPUはぼちぼちで構わないことに気が付いたので中古に振ろうと思ったが間に合わなかった。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n1008665cec03/ Fri, 15 May 2026 15:36:55 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n1008665cec03/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1008665cec03_b19791f3e57c34e9b1803f0c3c0ce3ed.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#ED9C4550-2A55-43BD-AB24-217C0AA8671C">🗣️ Reddit話題: NVIDIAがKimi 2.6 / 2.5のNVFP4量子化モデルを公式リリース</a></li><li><a href="#F43A8B79-BF53-46C9-9577-A7C3603125B2">🗣️ Reddit話題: llama.cppでQwenのMulti-Token PredictionをTurboQuantと組み合わせた推論加速</a></li><li><a href="#1EBA2BEC-2CB2-4071-99F0-5DA2A6831EE7">🗣️ Reddit話題: ローカルLLMの「未来は虚構」問題とRLHFの副作用</a></li><li><a href="#916CF677-3884-46A4-84BB-2DE2CDDA46E4">まとめ</a></li></ol></details> <p id="771D1E13-FBCD-4F74-BC6B-0744F17587CB" name="771D1E13-FBCD-4F74-BC6B-0744F17587CB">この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n536443689325/ Thu, 14 May 2026 14:18:06 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n536443689325/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n536443689325_4b987c325b5ae7f58cd15d1502d5be6f.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: SubQ（SSA）による長文脈処理の1000倍Compute効率化</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: ScraplingによるBeautifulSoup比784倍高速スクレイピング</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Gemini Embedding 2 — 初の完全マルチモーダル埋め込みモデル</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nf76e3ea2e065/ Thu, 14 May 2026 14:17:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nf76e3ea2e065/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf76e3ea2e065_e8558ea5ae64102b5dd6653f3275d6c8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🗣️ Reddit話題: 1兆パラメータMoE「MiMo-V2.5-Pro」がMITライセンスで完全公開</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題: 2018年製AMD MI50 8枚でQwen3.6-27Bをフル精度52.8 tps</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題: $200中古機のGTX 1080で30B MoEモデルが24 tok/s級を達成</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nc7dddc71daa7/ Thu, 14 May 2026 14:16:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nc7dddc71daa7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc7dddc71daa7_f3af3a644887156c5b258c0351cf2958.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔬 実行検証済みコード意味推論ベンチマーク「TraceEval」</a></li><li><a href="#s2">🔬 突発的ミスマインドは「過学習」だった——12モデル大規模検証</a></li><li><a href="#s3">🔬 小規模MLLMが大規模モデルを超える——マルチモーダル推論蒸留「OmniThoughtVis」</a></li><li><a href="#s4">🔬 SAEを開発ツール化——Qwenシリーズ向け解釈性基盤「Qwen-Scope」</a></li><li><a href="#s5">🔬 推論効率を革新する——適応的KLスケーリングとガウスキュリキュラム「FG-ExPO」</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nac906604ef6c/ Thu, 14 May 2026 14:16:30 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nac906604ef6c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nac906604ef6c_2bb1037ef98617a86d95b818dd79ec37.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Googlebook — Google初のGemini Intelligence対応ラップトップ</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: Google Drive自動スキャン — 有料アプリ超えの高精度OCRが無料で</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Claude、実生物データ99問で専門家パネルを上回る解析性能を実証</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: Google TurboQuant — LLMの推論メモリを最大6分の1に削減</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n8deaf8ea92d2/ Wed, 13 May 2026 09:29:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n8deaf8ea92d2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8deaf8ea92d2_5ad9e215e0f597895c88c144058e12f8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🗣️ Reddit話題: 高VRAMローカル環境のコーディングモデル選びはもうQwen 3.6 27B一択ではない</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題: 26MパラメータでGemini級ツール呼び出し——FFNなしアーキテクチャNeedle</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題: AMD Strix Haloでllama.cppを2倍以上高速化、Luce DFlash+PFlash</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/ne3304310c827/ Wed, 13 May 2026 09:29:18 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/ne3304310c827/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne3304310c827_e01936fef7dbed4a901328e2dc32a72e.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">[論文段階] TransformerからハイブリッドSSMへの短時間転移学習「Priming」</a></li><li><a href="#s2">[論文段階] 自己注意活性化の87%再利用で推論を加速する「DARE」</a></li><li><a href="#s3">[論文段階] Test-Time Scalingの多様性が低下すると不安全出力が急增する危険</a></li><li><a href="#s4">[論文段階] GRPOの探索制限を解消する「EXPO」</a></li><li><a href="#s5">[論文段階] 専門科学画像の知識ギャップをグラフで填める「MicroWorld」</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nfd85ab33e961/ Tue, 12 May 2026 14:12:22 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nfd85ab33e961/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfd85ab33e961_36b8eb699c828486ceb1d016ba039c0c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Claude Mythos Preview、Opus 4.6からの進化</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: OllamaがMLXを採用しApple siliconで最速実行を実現</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Speculative Speculative Decoding（SSD）、LLM推論の新手法</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: gemma-4-31B-it、ローカルLLMの過去最高レベルとの評価</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n35d5967f8e69/ Tue, 12 May 2026 14:11:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n35d5967f8e69/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n35d5967f8e69_5840489f949e9fc6f8fc8003248ceb6e.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🗣️ Reddit話題: Qwen 3.6 35B A3BがローカルLLMの性能基準を塗り替える</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題: LLMエージェント向けMarkdownブラウザ「TextWeb」が80〜95%のトークン節約を実現</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題: 低VRAM環境での現実的な選択肢——Qwen 3.6小型モデルの不在とMoEの活用</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nbcb597951187/ Tue, 12 May 2026 14:10:42 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nbcb597951187/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nbcb597951187_ef7e3b147de6219cb559478ead20083a.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">セクション要点</a></li><li><a href="#s2">🔬 論文段階 IntentGrasp — 最前線LLMの意図理解は人間より20ポイント以上低い</a></li><li><a href="#s3">🔬 論文段階 SpikingBrain — 非NVIDIA環境で100倍高速化を実現したSNNベースの大規模モデル</a></li><li><a href="#s4">🔬 論文段階 CASPO — 外部報酬モデル不要で推論信頼性を向上させる新手法</a></li><li><a href="#s5">🔬 論文段階 HyperEyes — 推論効率を第一に置いた並列マルチモーダル検索エージェント</a></li><li><a href="#s6">🔬 論文段階 Hallucination Detection — 小型プロキシが大規模LLMのハルシネーションを検出</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8d04468e2904/ Mon, 11 May 2026 12:17:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8d04468e2904/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8d04468e2904_a24f28ea38b1d8a1e194e972ec3212ab.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">一番高音質なのは？</a></li><li><a href="#s2">って話を聞きたいわけではない</a></li><li><a href="#s3">なので無料で入手できるものでいい音のWAVを作りたい</a></li><li><a href="#s4">最初の目的は「有料クレジット級の自然さ」</a></li><li><a href="#s5">マスタリングと今回の処理は別物</a></li><li><a href="#s6">まず「何が違うのか」を調べた</a></li><li><a href="#s7">MP3ではなかった</a></li><li><a href="#s8">では逆に戻せるのでは？</a></li><li><a href="#s9">でも大問題があった</a></li><li><a href="#s10">研究途中で、仮説がひっくり返った</a></li><li><a href="#s11">さらに重要だったこと</a></li><li><a href="#s12">ここで最大の疑問が出る</a></li><li><a href="#s13">実際にYouTubeへアップロードして検証した</a></li><li><a href="#s14">改善は消えなかった</a></li><li><a href="#s15">むしろ増幅した</a></li><li><a href="#s16">さらに奇妙だったこと</a></li><li><a href="#s17">でも、その仮説は完全に間違っていた</a></li><li><a href="#s18">reverse がやっていたのは「誤HF除去」</a></li><li><a href="#s19">ここで研究の解釈そのものが変わった</a></li><li><a href="#s20">今回分かったこと</a></li><li><a href="#s21">試してみる</a></li><li><a href="#s22">最後に</a></li></ol></details> <h2 id="s1">一番高音質なのは？</h2><p>50クレジット払って<strong>All Detected Stems</strong>のWAVをダウンロードすればいい。以上！</p><h2 id="s2">って話を聞きたいわけではない</h2><p>これが高音質なのは分かっていますが、そうじゃない。クレジット払わずに高音質WAVを手に入れたい。そうしたらどうするかって話なのです。</p><h3>ここで再確認</h3><p>通常（PRO前提）でダウンロードできるのはWAV、MP3、MP4の三種類。有クレジットで<strong>All Detected Stems</strong>と<strong>Vocals + Instrumental</strong>のWAVがZIPでダウンロード可能。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nd089e6ac4771/ Mon, 11 May 2026 09:27:36 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nd089e6ac4771/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd089e6ac4771_2f40ebb991dd44258fb241be569a0222.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Claude Mythos——強力すぎるモデルが示した能力と自己保全身</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: GPT-5.5とCodex——収益が過去の2倍以上のペースで成長</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Claude Managed Agents Memory——エージェントが「覚える」時代の始まり</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na68f768075e6/ Mon, 11 May 2026 09:27:25 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na68f768075e6/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na68f768075e6_07d547535cecc7ba41937c94622964f1.png"/></figure><p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p><p>ローカルLLMコミュニティでは、大規模モデルの推論高速化が最も活発に議論されているテーマだ。<br/>DeepSeek-V4-Flashの671Bモデルを2枚のRTX PRO 6000で85 tok/sに押し上げた実装が報告された。<br/>同時に、llama.cppのNCCL非依存デュアルBlackwell対応により、デュアルGPUの敷居が下がりつつある。<br/>さらに、MTP（投機的デコード）の効果がタスクによって大きく変わるという300超のベンチマーク検証も公表された。<br/>これらは「量子化＋並列化＋アルゴリズム改善」の組み合わせが、どの条件下で効果を発揮するかを示す現場の知見として重みを持つ。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n691df0e4bf6a/ Mon, 11 May 2026 09:26:41 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n691df0e4bf6a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n691df0e4bf6a_c2dfa5643d8b248e48b1a2e7e37bb2a3.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">[🔧 実装研究中] MiniMind: 64Mパラメータ・単一GPU 2時間でLLMをゼロから訓練</a></li><li><a href="#s2">[🔧 実装研究中] SGLang: NVIDIA GB300 NVL72で25倍推論性能を実現</a></li><li><a href="#s3">[🔧 実装研究中] Local Deep Research: ローカルLLMで95%精度の自律型深層リサーチ</a></li><li><a href="#s4">[🔧 実装研究中] agentmemory: エージェント間で共有する永続的メモリシステム</a></li><li><a href="#s5">[🔧 実装研究中] PaddleOCR-VL-1.5: 実世界文書を構造化データへ変換する0.9B VLM</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd71c6127c065/ Fri, 08 May 2026 10:09:11 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd71c6127c065/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd71c6127c065_7dcd5c66d40bf10e46fdf07ad2a9f30c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">だとしてもなのよ</a></li><li><a href="#s2">根本の修正はさすがに無理</a></li><li><a href="#s3">今後の核となるのは</a></li><li><a href="#s4">話を戻して</a></li></ol></details> <p><a href="https://x.com/SwitchBotJapan/status/2051972745836056620?s=20">https://x.com/SwitchBotJapan/status/2051972745836056620?s=20</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h2 id="s1">だとしてもなのよ</h2><p>見難かったものが見やすくなるのは大変結構なことだが、それでやっとスタートライン。言って何ができるのよという部分は変わっていない。結局家族で見るデータとしては、時計でも、テレビの天気予報でも、壁にかけているカレンダー（これに関しては手書きで予定を書かないといけないが）の代わりになるのかというと、このサイズでは結局苦しいし、大きく表示したとてもまだ小さい。特にカレンダーが。</p><h2 id="s2">根本の修正はさすがに無理</h2><p>どっちかというとできることが足りないと思われるのはユーザーのニーズがスマートデイリーステーションを過大評価している部分はあると思うが、でもだからと言って機能の大幅追加はさすがにできない。まだ、AIハブの外部表示デバイスとして用意すれば、AIハブの有用性を明確化できるし、AIハブの拡張性に対応できる形であれば、あとからどのようにでも修正できるのではなかったか？</p><h2 id="s3">今後の核となるのは</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>AIハブだとは思うが、さすがに高い。戦略として本体安くサブスクも安くしてユーザーを大量確保するのが勝ち筋だと思うが、そのプラットフォームを作るのが間に合っていない。AIハブありきの便利なスイッチボット生活を提案できていない時点で苦しい。そこにスイッチボット生活圏とそれを複合的に便利に使うための新しいAIハブを中核としたサブスクを準備すれば定期的なそれなりの収入になると思うのだが。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n724c9e5a0652/ Thu, 07 May 2026 12:09:06 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n724c9e5a0652/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n724c9e5a0652_b1c6fb9bdb1081dd2a706b18ea2d3bdf.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">使用マシンは今話題のChuwi</a></li><li><a href="#s2">ではどうするのか？</a></li><li><a href="#s3">最終的な決定</a></li><li><a href="#s4">キャンセルできるかどうか待ち</a></li><li><a href="#s5">どうせ何を買っても納得できるようでできない</a></li></ol></details> <h2 id="s1">使用マシンは今話題のChuwi</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B09XTRCH27" rel="nofollow noopener" target="_blank">ミニPC Windows 11 CHUWI AUBOX AI AMD Ryzen 7 5800H 最大4.4GHz 8c/16t 小型PC 16GB RAM+ 512GB ROM WIFI 6対応 4K@60Hz 出力DisplayPort3画面出力対応,Mini PC BT5.1 RJ45*2 /Type-A/Type-C/2*USB-A 3.0 /3*USB-A 2.0 /HDMI 2.0</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na0f80d05b8db/ Thu, 07 May 2026 10:39:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/na0f80d05b8db/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na0f80d05b8db_4b0bc598a10f9591c870e055b48a33da.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔬 Medical thinking with multiple images — 複数画像医療推論の壁</a></li><li><a href="#s2">🔬 12 Angry AI Agents — マルチエージェントの合意不能</a></li><li><a href="#s3">🔬 DiagramNet — 3Bモデルの逆襲</a></li><li><a href="#s4">🔬 1Mトークンコンテキストの実測値 — 長コンテキストの真実</a></li><li><a href="#s5">🔬 Strategy-Aware Optimization Modeling with Reasoning LLMs — 推論LLMによる最適化モデリング</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nba419601776b/ Tue, 05 May 2026 13:09:57 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nba419601776b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nba419601776b_ce32a2cc0eb6a718c18c0cebdfd4f5c8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: ScraplingがBeautifulSoupを約784倍上回る</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: Google Drive自動スキャンが有料OCRを追い越える</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: DeepSeek v4がオープンウェイトモデルのコーディング能力で登頂</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: Claudeが人間専門家を上回る生物学的解析能力を示す</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n4e5a073cc547/ Sun, 03 May 2026 18:43:44 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n4e5a073cc547/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4e5a073cc547_625058be80703b0b1a58d9b8c09e76c3.png"/></figure><h2>有名どころをAmazonで</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0D47JZT2X" rel="nofollow noopener" target="_blank">チャンピオンカレー 元祖 金沢カレー 10食セット 中辛 170g×10 カレー 冷凍 冷凍カレー カレーライス 石川 金沢 お取り寄せ 取り寄せ ご当地グルメ 惣菜 冷凍食品</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nfa129b49ff31/ Sat, 02 May 2026 14:49:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nfa129b49ff31/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfa129b49ff31_dd5e47bc7f74ade8a4236efd1db10f46.png"/></figure><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/ostation-2?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/ostation-2?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/ostation-2-battery?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/ostation-2-battery?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h2>充電池って最近使わなくなったのは私だけ？</h2><p>以前は確かにたびたび充電器で充電して使用していた気がします。ただ、ここ最近はめっきり減ったというか逆に何に電池を使っていたのか思い出せない位使っていない。身の回りでは、直充電、もしくはモバイルバッテリー、そしてマキタバッテリーの三種くらいしか使っていない気がする。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6de8670a08da/ Fri, 01 May 2026 10:31:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6de8670a08da/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6de8670a08da_79299e78bac8c35505e1f74a3cd2e86e.png"/></figure><p><a href="https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2105756.html">https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2105756.html</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像の説明は嘘だと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n49079fd502c2/ Thu, 30 Apr 2026 10:06:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n49079fd502c2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n49079fd502c2_c139c1820297fbf26817b51867d39d10.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">【🔬 論文段階】オンデバイスLLMが医療診断でプロプライエタリモデルに迫る――ローカル臨床支援の現実命</a></li><li><a href="#s2">【🔬 論文段階】LARSで変わるエッジデバイスのファインチューニング――パラメータ効率≠メモリ効率</a></li><li><a href="#s3">【🔬 論文段階】ClimAgent――気候科学の複雑な分析を自律エージェントが解放する</a></li><li><a href="#s4">【🔬 論文段階】LLM同士の戦略的欺瞞――マルチエージェントセーフティの新たな課題</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n7d7729e0336f/ Wed, 29 Apr 2026 12:28:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n7d7729e0336f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7d7729e0336f_325bc7d8df5b32e795629b0c6dd68f5d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Claude Managed Agents、エージェントインフラの管理サービス化</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: Google TurboQuant、KVキャッシュ6倍圧縮とゼロ精度損失の推論効率化</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Meta Muse Spark、1年ぶりのフロンティアモデルと非オープンウェイト化の転換</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: DeepSeek v4、オープンウェイトがクローズドフロンティアを追い抜く</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n577099a2681f/ Wed, 29 Apr 2026 11:10:32 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n577099a2681f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n577099a2681f_8cf7979735d3f4d4338814378fde9b58.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🗣️ Reddit話題: llama.cppコミットが起こしたQwen3.6-27BのIQ4_XS VRAM膨張問題とコミュニティ修正</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題: Qwen 3.6 27Bの量子化実証比較――Q4_K_Mが最適解か</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題: ローカルLLMでのコーディング支援の限界――「Claude Codeとの断絶」を語る声</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nd8d2adc67f89/ Wed, 29 Apr 2026 09:50:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nd8d2adc67f89/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd8d2adc67f89_033d30093d7a1be5abe4ffdf5cb3a08d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔬 拡散LLMは早期層に大きな冗長性を持ち、局所的なAR表現と顔を異にする</a></li><li><a href="#s2">🔬 PEFTはメモリ効率ではなかった？活性サブスペース制約でエッジでもファインチューニングが可能に</a></li><li><a href="#s3">🔬 JITコンパイル×CUDA Graphのハイブリッドで、短系列推論の起動レイテンシを66%削減</a></li><li><a href="#s4">🔬 PTQのキャリブレーションを量子化の矛盾ではなく「アウトライア被覆」として再定義</a></li><li><a href="#s5">🔬 進化的エージェントが「自信」でLLMを動的選択、推論コスト38%削減</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nde52cc429dfd/ Tue, 28 Apr 2026 11:08:49 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/nde52cc429dfd/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nde52cc429dfd_1ec849214cb38448f430ac1bc1135b90.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🗣️ Reddit話題：シングルGPUで2倍速、Luce DFlashの投機デコーディング</a></li><li><a href="#s2">🗣️ Reddit話題：llama.cppのGBNF文法調整で最大12倍速化、Qwen3.6の思考トレースを制御する</a></li><li><a href="#s3">🗣️ Reddit話題：AMD GPU向け新推論エンジンHipfireとMQ4量子化</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n220886fe2e4a/ Tue, 28 Apr 2026 11:08:12 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n220886fe2e4a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n220886fe2e4a_014c76e51ec69ada6bc71f139dfcc69a.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">🔥 X話題: Claude Managed Agents公開ベータ―エージェント開発のインフラ課題解消</a></li><li><a href="#s2">🔥 X話題: Claude Managed AgentsにMemory層が搭載―エージェントの持続的学習と記憶管理</a></li><li><a href="#s3">🔥 X話題: Claude Opus 4.6の性能変動（Nerf）―ベンチマークの信頼性とモデルの安定性疑義</a></li><li><a href="#s4">🔥 X話題: Meta Muse Spark発表―約1年ぶりのフロンティアモデルと非オープンウェイト転換の意味</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n3195e8521ca3/ Tue, 28 Apr 2026 11:07:24 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ainews/n3195e8521ca3/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3195e8521ca3_55ddce643452b7b55fea8c2c719a7caa.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">[論文段階] SpikingBrain2.0—脆弱な謎の長コンテキスト基盤モデル</a></li><li><a href="#s2">[論文段階] SFTが訓練データを学べない—不完全学習現象の体系的解明</a></li><li><a href="#s3">[論文段階] 精神科AIの信頼性監査—医療無意味情報が予測を歪める</a></li><li><a href="#s4">[論文段階] Preference Heads—パーソナライゼーションの解釈可能性を開く</a></li><li><a href="#s5">[論文段階] TreeCoder—デコーディング時に構文を保証するコード生成フレームワーク</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はAIによって編集・作成されています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8c954fe49288/ Tue, 28 Apr 2026 09:55:57 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8c954fe49288/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8c954fe49288_37aaa9a72d514769246acd34196c0d9b.png"/></figure><p><a href="https://webmastering.pages.dev/" rel="nofollow noopener" target="_blank">とりマス — とりあえずマスタリング</a></p><p><a href="https://webmastering.pages.dev/">https://webmastering.pages.dev/</a></p><h2>バージョンアップと言う程の事でもない</h2><p>AB単純比較モード追加。手持ちのファイルで比較したい場合のモードを付けました。例えばよそのマスタリングソフトと比較してみるとか。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5e2f77c9232a/ Mon, 27 Apr 2026 11:28:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5e2f77c9232a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5e2f77c9232a_a0dd48ed811b4b347f53cdb6671555d7.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">OpenCode Goは本当に使えるのか？料金・お得さ・そして安全に使うための考え方</a></li><li><a href="#s2">OpenCode Goとは何か</a></li><li><a href="#s3">無制限ではないが、実用上はかなり使える</a></li><li><a href="#s4">今お得な理由（Kimiの存在）</a></li><li><a href="#s5">ただし「今だけ」の可能性は高い</a></li><li><a href="#s6">LLMを使う前提としての重要な話</a></li><li><a href="#s7">問題は「学習されるか」ではない</a></li><li><a href="#s8">LLMに送られるもの</a></li><li><a href="#s9">実務での現実的な線引き</a></li><li><a href="#s10">外に出してよいもの</a></li><li><a href="#s11">外に出さないもの</a></li><li><a href="#s12">一番油断しやすいポイント</a></li><li><a href="#s13">解決は「気をつける」ではない</a></li><li><a href="#s14">正しい考え方</a></li><li><a href="#s15">最低限やるべきこと</a></li><li><a href="#s16">OpenCode Goとの関係</a></li><li><a href="#s17">結論</a></li><li><a href="#s18">最も重要な考え方</a></li><li><a href="#s19">最後に一行</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像の説明は嘘だと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n3a608e5dcf57/ Sun, 26 Apr 2026 10:53:06 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n3a608e5dcf57/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3a608e5dcf57_d25a710a66b0895ccefe732d59d43925.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">とりあえず公開</a></li><li><a href="#s2">とここまで書いて何の面白味もない話なのだが</a></li><li><a href="#s3">せっかくなので機能を付けてみる</a></li><li><a href="#s4">音に関しては正直よく分からないのが本音</a></li><li><a href="#s5">一応スマホでも動くのだが</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">とりあえず公開</h2><p><a href="https://webmastering.pages.dev/" rel="nofollow noopener" target="_blank">とりマス — とりあえずマスタリング</a></p><p><a href="https://webmastering.pages.dev/">https://webmastering.pages.dev/</a></p><figure><img alt="" height="415" loading="lazy" src="n3a608e5dcf57_1777166433-BWNUq9nX2u1QKMA8s56DtIbp.png" width="620"/></figure><figure><img alt="" height="509" loading="lazy" src="n3a608e5dcf57_1777166446-3rIAPzeKuBVomiflY1xF2CJv.png" width="620"/></figure><figure><img alt="" height="835" loading="lazy" src="n3a608e5dcf57_1777166456-VTqOdW0P5uar7jSxvFC4wHYX.png" width="620"/></figure><figure><img alt="" height="282" loading="lazy" src="n3a608e5dcf57_1777160346-pMOb1iuxjQ5fAnL8Y0Hcd3as.png" width="620"/></figure><p>ClaudeCodeに作ってもらいました。数値設定は以前から進めていた通りと言いたいところから微調整して、LUFSをSNS向けの-10から配信向けの-14に戻した位です。</p><p>どっちかと言うとA/Bテスト用に作成した感じでしょうか。マスタリングの前後で比較できます。もちろんダウンロードもできます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n5006b5d4f2d4/ Sat, 25 Apr 2026 09:49:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n5006b5d4f2d4/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5006b5d4f2d4_ed1ce0b10e04c939c4a6715e0d51d100.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">スマートホーム最大の落とし穴は「家族」だった</a></li><li><a href="#s2">SwitchBotとEcho Hubが示した“惜しい失敗”から見える、本当に求められているもの</a></li><li><a href="#s3">そもそも、なぜ家族がいるとスマートホームは破綻するのか</a></li><li><a href="#s4">SwitchBot スマートデイリーステーションの「惜しさ」</a></li><li><a href="#s5">Echo Hubの「惜しさ」</a></li><li><a href="#s6">① 「タブレット未満の操作感」</a></li><li><a href="#s7">② 「Alexa前提すぎる」</a></li><li><a href="#s8">③ 「カスタマイズ不足」</a></li><li><a href="#s9">④ 「Echo Showの負のイメージ」</a></li><li><a href="#s10">両者の共通点</a></li><li><a href="#s11">「方向は正しいのに、役割がズレた」</a></li><li><a href="#s12">共通して足りなかったもの</a></li><li><a href="#s13">ユーザーが本当に求めていたもの</a></li><li><a href="#s14">「家庭用スマートホームダッシュボード」</a></li><li><a href="#s15">なぜそれが作れないのか</a></li><li><a href="#s16">結論</a></li><li><a href="#s17">スマートホームはまだ“個人用”から抜けていない</a></li><li><a href="#s18">では何なら満足できるのか</a></li><li><a href="#s19">最後に</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像の説明は嘘だと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n34e2f4b77a48/ Fri, 24 Apr 2026 10:27:47 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n34e2f4b77a48/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n34e2f4b77a48_071986b5766c00db9fb56f184568aae8.png"/></figure><p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像の説明は嘘だと思う。</p><p>目次以下はチャッピー（ChatGPT）の作成した記事になります。</p><h2>Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUFは本当に使えるのか</h2><h2>16GB GPU向け“フランケンマージLLM”の実力と注意点</h2><p>ローカルLLM界隈で、少し変わったモデルが話題になっています。<br/><strong>Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF</strong>です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nebec566264c1/ Wed, 22 Apr 2026 15:39:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nebec566264c1/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nebec566264c1_0477e8475ece336f86fc80f262b09db2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">次世代LLM高速化「DFlash」とは何か？</a></li><li><a href="#s2">LLMが遅い本当の理由</a></li><li><a href="#s3">従来の高速化：Speculative Decoding</a></li><li><a href="#s4">それでも遅い理由</a></li><li><a href="#s5">DFlashの発想：下書きをやめる</a></li><li><a href="#s6">拡散モデルとは何か（ざっくり）</a></li><li><a href="#s7">DFlashの仕組み（核心）</a></li><li><a href="#s8">なぜ速くなるのか</a></li><li><a href="#s9">実はもう一つ重要なポイント</a></li><li><a href="#s10">どのくらい速いのか</a></li><li><a href="#s11">必要な環境（ここ重要）</a></li><li><a href="#s12">今すぐ使えるのか？</a></li><li><a href="#s13">じゃあ意味ないのか？</a></li><li><a href="#s14">まとめ</a></li><li><a href="#s15">最後に</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像の説明は嘘だと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6e4be404b288/ Wed, 22 Apr 2026 10:57:22 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6e4be404b288/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6e4be404b288_850fb8105ceda183c166db2e279791cc.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">小型×省電力でAIは成立するのか</a></li><li><a href="#s2">P330 Tiny + RTX PRO 2000を、Mac mini・5060Ti・最新クラウドと同じ目線で評価する</a></li><li><a href="#s3">今のAI環境は「4つの選択肢」で分かれる</a></li><li><a href="#s4">クラウドの進化が前提を変えている</a></li><li><a href="#s5">P330 + RTX PRO 2000は何をする機械なのか</a></li><li><a href="#s6">Mac miniとの違いは「できることの幅」</a></li><li><a href="#s7">5060 Tiとの違いは「時間か電力か」</a></li><li><a href="#s8">この構成が活きる場面</a></li><li><a href="#s9">逆に、この構成が意味を失う場面</a></li><li><a href="#s10">結論：この構成は“補助機”として完成する</a></li><li><a href="#s11">最後に</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n92b9b7426280/ Mon, 20 Apr 2026 17:09:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n92b9b7426280/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n92b9b7426280_1def52a70b11bb55b7f19a8150c0c1e4.png"/></figure><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h2>こちらの記事を読んで</h2><p><a href="https://hamabasso.hateblo.jp/entry/2026/04/15/184835">https://hamabasso.hateblo.jp/entry/2026/04/15/184835</a></p><p>前から言っているのですが、基本的に見るだけの物。+シーン機能の為。って、どのくらいの人がシーン機能使っているのか？分かりませんが、私的にはアレクサ（AmazonEcho）で良いじゃんと思ってしまう。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf145d30b753e/ Mon, 20 Apr 2026 09:28:11 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf145d30b753e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf145d30b753e_f4d54507b80fd00bebd6e175fe1c6f2d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">キャンペーンでライトプランプレゼント</a></li><li><a href="#s2">現状他社競合商品と何が違うのか？</a></li><li><a href="#s3">SwitchBotの強みを生かす形になっているか？</a></li><li><a href="#s4">ここ最近のSwitchBotの動き</a></li><li><a href="#s5">核になるのはAIハブ</a></li><li><a href="#s6">そんなこんなで欲しい方はどうぞ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">キャンペーンでライトプランプレゼント</h2><figure><img alt="" height="405" loading="lazy" src="nf145d30b753e_1776568055-qPMXBxoYm6DCA041t3nRFETr.png" width="620"/></figure><figure><img alt="" height="170" loading="lazy" src="nf145d30b753e_1776568011-aoLBDEyOnH3NM12vIR04PT65.png" width="620"/></figure><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h3>ライトプランがサービスなのは分かったがプランで何が違う？</h3><figure><img alt="" height="522" loading="lazy" src="nf145d30b753e_1776568429-RJreqZDsIugiKpna2mGd7X03.png" width="620"/></figure><p>他に買い切りプラン98,200円がある。これはあんしんプラン1年+翌年以降の永年ライトプラン付。翌年以降あんしんプランを追加したい場合は59,800円で追加できる。</p><h2 id="s2">現状他社競合商品と何が違うのか？</h2><p>正直、細かく比較していないし、値段はこちらが安いのかもしれない。ただ、質感や実際の使った感じは実物比較しないとしょうがないがそんなのできる場所があるのか？都会の売り場に行けばあるのかもしれないが、多くの人は価格やカタログスペックで決めるんじゃなかろうか？</p><p>まぁ、安いのは安いと思う。ただ、普通にこれを買う人たちは安いから買うのか？それはちょっと疑問。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nf696bd81bb3a/ Sat, 18 Apr 2026 14:03:45 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nf696bd81bb3a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf696bd81bb3a_009ffbe6fb821548cf5663ba3ddde219.png"/></figure><h2>OSのインストール</h2><p>特に問題ないので書くこともない。あえて言うなら、ディスプレイ出力がグラボ側から撮らないといけないのでそれだけは注意。サーバー利用なので最初だけだが、それほど気を付ける。ミニPCでハマったポイントは特に問題なくubuntuがすんなり入った。初期設定終えてSSHさえ準備できていれば、その後は外からClaudeCodeで何とでもなるので問題なし。</p><h2>それで実際何に使うのかと言うと</h2><p>今回、AIエージェントに使用したいと思い準備。ちょっと話がそれるが、それなら今書きながらMac miniでも良いじゃんと言う話もあることに気が付いた。Mac miniで32GBならSSDサイズにもよるが、恐らく同じくらいの金額だった気がする（15万くらい？）。今、ローカルLLMでの自由度ならMac mini。いろんな新技術の導入がMacと言うかMLXならやり易い部分があるのでしょうがない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n30038ba63965/ Fri, 17 Apr 2026 08:57:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n30038ba63965/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n30038ba63965_0dff02e53461febccbe8978ba2b05152.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今回購入したのはこちら</a></li><li><a href="#s2">では何のために購入？</a></li><li><a href="#s3">交換用クーラーがこれ</a></li><li><a href="#s4">この後は？</a></li></ol></details> <h2 id="s1">今回購入したのはこちら</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0GQXJNC21" rel="nofollow noopener" target="_blank">【国内正規品】 NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell 16GB GDDR7 プロフェッショナルグラフィックスボード Blackwellアーキテクチャ 900-5G195-2551-000 VD9159</a></p><p>店を選べばもっと安く買える。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/neebe8234a28c/ Tue, 14 Apr 2026 09:41:40 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/neebe8234a28c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="neebe8234a28c_4885e7c7736203a22af89c098866144d.png"/></figure><p>4/14時点で手出し少なく買いたいなら公式+私のアフィリエイトクーポン「<strong>AF-4903</strong>」で5％引き。楽天の民ならお買い物マラソンが始まるので楽天が良いかも。4月14日(火)20:00～2026年4月17日(金)09:59と今回は期間が短いので注意。</p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G64HDCP7" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot スマートデイリーステーション ワイヤレス 天気ステーション AI暮らしナビ - スイッチボット スマート 温湿度計 デジタル カレンダー連携 天気予報 目覚まし時計 バックライト付き 日の出・日の入り時刻表示 スマホ連動 アラート通知 スマートホーム Wi-Fi接続必要</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6998b0df478f/ Mon, 13 Apr 2026 11:57:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6998b0df478f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6998b0df478f_f70de1ba57d8541dd12359e62b864152.png"/></figure><p><a href="https://support.switch-bot.com/hc/ja/categories/36117987498519-%E3%83%87%E3%82%A4%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBotサポート&gt;デイリーステーション</a></p><p>ホーム画面の紹介、AI暮らしナビ、カレンダー、天気情報、温湿度計連携など詳しい情報が出てきている。なんだかんだ多少細かい設定が出来るようだ。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nca4f524ba4d7/ Mon, 13 Apr 2026 11:33:13 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nca4f524ba4d7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nca4f524ba4d7_d8e1b524f18c4c2ad7d9d182088f1926.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">サーバーが存在しないのに、50万アクセスを捌いた話</a></li><li><a href="#s2">「サーバーがない」という設計</a></li><li><a href="#s3">AI処理を「ブラウザでやる」という発想</a></li><li><a href="#s4">「保存しない」という最強のセキュリティ</a></li><li><a href="#s5">なぜ無料で耐えられたのか</a></li><li><a href="#s6">地味だけど効いている最適化</a></li><li><a href="#s7">もし従来の設計だったら</a></li><li><a href="#s8">このアプリの本質</a></li><li><a href="#s9">シンプルなUIが生んだ“楽園”</a></li><li><a href="#s10">小さなアプリが示した、大きな変化</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nbaa17bd1611b/ Mon, 13 Apr 2026 02:45:17 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nbaa17bd1611b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nbaa17bd1611b_4c5e127e8d127868db90661190281df7.png"/></figure><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B09H282JFW" rel="nofollow noopener" target="_blank">by Amazon ジャスミン茶 ラベルレス 500ml×24本</a></p><p>クーポンでもう少し安くなる。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0D8KKJXTC" rel="nofollow noopener" target="_blank">ジャスミン 彩茶 あやちゃ 500ml 24本 1ケース お茶 ペットボトル ライフドリンクカンパニー</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1ad4af008051/ Sat, 11 Apr 2026 17:29:37 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1ad4af008051/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1ad4af008051_6ee81b4135bd000f39bb82cdee6ea4b1.png"/></figure><p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。</p><p>目次以下はチャッピー（ChatGPT）の作成した記事になります。</p><h2>Google HomeにGeminiが入ると、何が変わるのか</h2><h2>Gemini for HomeとGemini Liveの違い、使える機種、有料範囲まで整理する</h2><p>「Google HomeがGeminiになる」と聞くと、多くの人はまず、家のスピーカーがそのままChatGPTの会話モードみたいになるのでは、と想像すると思う。けれど、実際のGoogleの設計はもう少し整理されている。Google Homeに導入される中心は<strong>Gemini for Home</strong>で、これは家の中の操作や情報取得を自然な言い方でこなすための新しい音声アシスタントだ。その上で、一部の対応機種と契約条件がそろった場合に、より“会話寄り”の<strong>Gemini Live</strong>が使える、という二段構えになっている。つまり、「Google Home全部がいきなりChatGPTの会話モードになる」と考えると少しズレるが、「Google Homeの中身がGemini化し、その一部で会話モードまで届く」と考えるとかなり実態に近い。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ncd65df1f6343/ Sat, 11 Apr 2026 15:42:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ncd65df1f6343/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ncd65df1f6343_113f558272001b51fea2fc78bf2e4273.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Ryzen 9 9955HXが“もったいないCPU”に見える理由</a></li><li><a href="#s2">AI時代は“CPU中心”ではなくなった</a></li><li><a href="#s3">9955HXは「CPUとしては完璧に近い」</a></li><li><a href="#s4">内蔵GPUがAI用途では弱い</a></li><li><a href="#s5">NPUという“未来の逃げ道”もない</a></li><li><a href="#s6">GPUを載せる前提の設計</a></li><li><a href="#s7">力業でAIを回すことはできるが…</a></li><li><a href="#s8">他の機種との違いが際立つ</a></li><li><a href="#s9">どれくらい差があるのか（体感ベース）</a></li><li><a href="#s10">それでも9955HXが優秀な理由</a></li><li><a href="#s11">まとめ：なぜ「もったいない」と感じるのか</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n96e984fd8dd7/ Fri, 10 Apr 2026 16:25:22 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n96e984fd8dd7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n96e984fd8dd7_a9cf9f37967582f2bf079fcdf75f234d.png"/></figure><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B01AXT2TQU" rel="nofollow noopener" target="_blank">コカ・コーラ ジョージア 深み焙煎贅沢ブラック 無糖 950mlPET×12本</a></p><p>定期で20%オフクーポンあり</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B01AXT2TQU" rel="nofollow noopener" target="_blank">コカ・コーラ ジョージア 深み焙煎贅沢ブラック 無糖 950mlPET×12本</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne4d4352604dc/ Fri, 10 Apr 2026 12:07:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne4d4352604dc/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne4d4352604dc_76684ebb23dd7c4bb542263ffb9c966d.png"/></figure><h2>たまたま見てみたら</h2><p>子供が学生なので、学割で買うとしたらM4が79,800円から。メモリ16GBから32GBに変更で+57,000円。高いかな？SSD256GBか、1TBに変更で＋57,000円。合計193,800円。高いな。SSDを増やさなかったら136,800円。<br/>こっちだと安く感じる。</p><p>SSDが256GBで足りるかと言われれば、よっぽど割り切れば使えるかもしれないが、自由自在に遊ぶことは難しい。もちろんメモリも32GBなのでそこまで大きいこともできないが、Linuxよりも自由にメモリを使えるだろうから多少楽なのではないか？</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n49bd4dca7e18/ Thu, 09 Apr 2026 09:52:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n49bd4dca7e18/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n49bd4dca7e18_914fbc74c8301005a3dad476d9dcea08.png"/></figure><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0CGZZR6PT" rel="nofollow noopener" target="_blank">by Amazon ルイボスティー ラベルレス 500ml×24本 ノンカフェイン</a></p><p>4/9現在定期便に10%オフクーポン来ている</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0CPSMC9FW" rel="nofollow noopener" target="_blank">アイリスオーヤマ(IRIS OHYAMA) ルイボスティー ラベルレス 500ml ×24本 ルイボス茶 ノンカフェイン カフェインゼロ ペットボトル ケース ボトル 500ミリリットル 国内製造 おちゃ</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n2430f0afe8b5/ Thu, 09 Apr 2026 08:46:16 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n2430f0afe8b5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n2430f0afe8b5_a4d971773cf4551743edb3c57fc0be5f.png"/></figure><p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像に履歴が残るのはちょっと問題だな。</p><p>目次以下はチャッピー（ChatGPT）の作成した記事になります。</p><h2>なぜMac（MLX）はAIの新技術にすぐ対応できるのか</h2><h2>― WindowsやLinuxと比べて見えてくる「導入のしやすさ」という違い ―</h2><p>ここ最近のAI界隈は、少し前までとは明らかに空気が変わっています。<br/>新しいモデルや最適化手法が出るスピードが一段階上がり、それを「どれだけ早く試せるか」が価値になってきました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6cba0ad94cdd/ Wed, 08 Apr 2026 07:58:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6cba0ad94cdd/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6cba0ad94cdd_03f80d9791e7fb4e04d7ff557f783eb0.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Macで外付けGPUが使えるようになった――ように見えて、実は何が起きたのか</a></li><li><a href="#s2">何に使えるのか</a></li><li><a href="#s3">何に使えないのか</a></li><li><a href="#s4">では、深い部分では何が起きているのか</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像に履歴が残るのはちょっと問題だな。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n54489b4b96a0/ Wed, 08 Apr 2026 00:35:40 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n54489b4b96a0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n54489b4b96a0_499e7062a4a6ff0fa126d7e45865d649.png"/></figure><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0CQWZP8NW" rel="nofollow noopener" target="_blank">アサヒ飲料 ぎゅっと濃い十六茶 630ml×24本 [お茶] [ノンカフェイン] [機能性表示食品] [糖の吸収/食後の血中中性脂肪の上昇を抑える]</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n130cfe32f2b2/ Tue, 07 Apr 2026 12:56:52 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n130cfe32f2b2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n130cfe32f2b2_10a27626443f5a882de822660de17c25.png"/></figure><p>相変わらずの謎画像。</p><h2>ここにきて延期？</h2><figure><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate" rel="nofollow noopener" target="_blank"><img alt="" height="276" loading="lazy" src="n130cfe32f2b2_1775533109-jX4my8xbB0hwsP5vVKfMz7l6.png" width="620"/></a></figure><p><br/></p><p>Amazonで販売ページが出来てから販売されないってのはよくあるのだが、公式ページで販売予定まで来てたのに気が付くとページが消えている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/ne7201fac111f/ Tue, 07 Apr 2026 10:03:43 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/ne7201fac111f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne7201fac111f_36396092a4ed1fb80880d2f57cf6d7eb.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">回転系量子化とは何か？</a></li><li><a href="#s2">従来の量子化：どれだけ正確に保存できるか</a></li><li><a href="#s3">AIの本質：値ではなく“計算結果”が重要</a></li><li><a href="#s4">回転系量子化の発想</a></li><li><a href="#s5">なぜこれが効くのか</a></li><li><a href="#s6">何が新しいのか</a></li><li><a href="#s7">実際の利用で何が変わるのか</a></li><li><a href="#s8">まとめ</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている。画像に履歴が残るのはちょっと問題だな。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n02c45663fd0b/ Mon, 06 Apr 2026 19:41:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n02c45663fd0b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n02c45663fd0b_0721a6f7ed763d32be0a015436887c20.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">RotorQuantはTurboQuantと何が違うのか</a></li><li><a href="#s2">“理想の量子化”と“現実の量子化”の分岐点</a></li><li><a href="#s3">TurboQuantがやろうとしたこと</a></li><li><a href="#s4">RotorQuantの立ち位置</a></li><li><a href="#s5">この違いは何を意味しているのか</a></li><li><a href="#s6">なぜRotorQuantの方が広がりやすいのか</a></li><li><a href="#s7">KV cacheでの差はより顕著になる</a></li><li><a href="#s8">では性能はどうなのか</a></li><li><a href="#s9">量子化の流れが分岐した瞬間</a></li><li><a href="#s10">この先どちらが主流になるのか</a></li><li><a href="#s11">結論</a></li><li><a href="#s12">一言で言うと</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nd071eecf7797/ Sat, 04 Apr 2026 07:16:19 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nd071eecf7797/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd071eecf7797_8d809841484b7631744c20b3259a1e72.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">1-bit Bonsaiは本当に覇権を取れるのか</a></li><li><a href="#s2">INT4正統進化との戦いから見えてきた、NPU時代の本当の勝負</a></li><li><a href="#s3">いま起きているのは「1-bit vs 従来LLM」ではなく、「1-bit vs 低bit正統進化」</a></li><li><a href="#s4">それでも1-bit Bonsaiが面白いのは、正統進化の延長では届きにくい場所を狙っているから</a></li><li><a href="#s5">今の1-bit Bonsaiに足りないのは、モデルそのものより「舞台装置」</a></li><li><a href="#s6">では、NPUはこれからどこへ進化するのか</a></li><li><a href="#s7">1-bit Bonsaiが本当に勝つには、何を補えばいいのか</a></li><li><a href="#s8">結局、1-bitは勝てるのか</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。AIによって作成された記事なので最終的には各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです、相変わらずわけわからん事を言っている</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n6689d49bef7d/ Fri, 03 Apr 2026 10:30:39 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n6689d49bef7d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6689d49bef7d_aaaa99197f36d04228900f7d8e3eadbc.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Apple Silicon版Ollama 0.19.0のMLX対応とは何だったのか</a></li><li><a href="#s2">NVFP4でなぜ速くなるのか、CUDA/Blackwellとの違い、DGX Sparkまでまとめて整理する</a></li><li><a href="#s3">何が変わったのか。答えは「計算機の使い方」</a></li><li><a href="#s4">NVFP4は「CUDAの魔法」ではなく、まずは「軽くする技術」</a></li><li><a href="#s5">CUDA/Blackwellの高速化は、同じ「速い」でも中身が違う</a></li><li><a href="#s6">では、NVFP4でなくてもよかったのか</a></li><li><a href="#s7">DGX Sparkは「AppleっぽいBlackwell」に見えるが、話はもう少し複雑</a></li><li><a href="#s8">ここまでを一度、誤解なくまとめる</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。記事の内容は大体問題ないと思いますが、各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n5e650b760590/ Thu, 02 Apr 2026 09:12:52 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n5e650b760590/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5e650b760590_b7fe42fdebfb775c69f5d40264afabd2.png"/></figure><h2>LISTERINE(リステリン) トータルケアプラス<br/></h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B09B9MX8JX" rel="nofollow noopener" target="_blank">LISTERINE(リステリン) トータルケアプラス 1500ml マウスウォッシュ 液体歯磨 口臭 原因菌殺菌(アルコール含む) お徳用 医薬部外品 薬用 クリーンミント味 【大容量】</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/naa3cbc6b252c/ Wed, 01 Apr 2026 13:13:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/naa3cbc6b252c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="naa3cbc6b252c_2c5f424557eba9a8779f7dd1fdedd196.png"/></figure><h2>言って気になるのは食品なのだが</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FWJDY6DT" rel="nofollow noopener" target="_blank">by Amazon ひとくち歌舞伎揚 600g（100g x 6袋）</a></p><p>セール表示は無いが30％引き。この価格なら許容範囲。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0CPHV22RV" rel="nofollow noopener" target="_blank">by Amazon オーガニックむき甘栗 600g(50g×12袋)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n9a43612903b0/ Wed, 01 Apr 2026 12:38:17 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n9a43612903b0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n9a43612903b0_72818d50ad9f1b869fdc8c78d1839c25.png"/></figure><h2>最近安くなってもまだ高い</h2><p>Amazon Echoって以前はセールのたびに投げ売りされていた気がするのだが、今はそこまででもない。前にも書いたかもしれないが、我が家は部屋に一個の勢いでAmazon Echoを置いている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5cfd1384b845/ Wed, 01 Apr 2026 10:32:34 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5cfd1384b845/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5cfd1384b845_a2ad1051b1103aee35e1b92e610219c0.png"/></figure><p>チャッピーに聞いてみた記事です。チャッピーが記事作成してます。記事の内容は大体問題ないと思いますが、各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです。また相変わらず変な画像。</p><p>参照先の記事内で<strong>Kimi K2</strong>を使用しているのに<strong>Qwen3.5</strong>が出てくるのはFlash-MoEのREADMEの記載を説明しているからかな？分かり難い。結局<strong>EOQ</strong>は関係ないのか？どうなんだろう？</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nb50e4e8b843f/ Wed, 01 Apr 2026 10:12:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nb50e4e8b843f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb50e4e8b843f_6e68bec9edad5b437daa73733be60999.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">基本的に</a></li><li><a href="#s2">プロテイン系スナック</a></li><li><a href="#s3">スティックコーヒー</a></li><li><a href="#s4">炭酸水</a></li></ol></details> <h2 id="s1">基本的に</h2><p>商品ごとにさらにクーポン条件や定期便設定で安くなります。確認しながら購入下さい。</p><h2 id="s2">プロテイン系スナック</h2><p>一袋当たり100円程度になればうれしい。このシリーズはフレーバーに濃厚なものが多く満足感が高い。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F28NM9W8" rel="nofollow noopener" target="_blank">【公式】MCTポテト トリュフ塩風味 40g×12袋 | 機能性表示食品 ポテトパフスナック おつまみ おやつ お菓子 おやつカンパニー</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F28QVWWY" rel="nofollow noopener" target="_blank">【公式】MCTポテト のりしお風味 40g×12袋 | 機能性表示食品 ポテトパフスナック おつまみ おやつ お菓子 おやつカンパニー</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n6f031848fc78/ Tue, 31 Mar 2026 23:53:43 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n6f031848fc78/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6f031848fc78_b701233040c7df0c5aceb9849df8572b.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">前回マスタリングの記事を書いて</a></li><li><a href="#s2">マスタリング設定を数値を含めて解説</a></li><li><a href="#s3">AI Mastering Engine v6 リファレンス</a></li><li><a href="#s4">目次</a></li><li><a href="#s5">概要</a></li><li><a href="#s6">v6の特徴</a></li><li><a href="#s7">技術仕様</a></li><li><a href="#s8">使用方法</a></li><li><a href="#s9">パラメータ解説</a></li><li><a href="#s10">バージョン比較</a></li><li><a href="#s11">ベストプラクティス</a></li><li><a href="#s12">トラブルシューティング</a></li><li><a href="#s13">開発履歴</a></li><li><a href="#s14">参考文献</a></li><li><a href="#s15">ライセンス・クレジット</a></li><li><a href="#s16">まとめ</a></li></ol></details> <p>こんなタイトルだけど自前のマスタリングの話です。</p><p>追記<br/>PureWavsのマスタリングの良いところを取り入れてみた改善版を作成。それに合わせて記事を修正。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n107fd6ef36b7/ Tue, 31 Mar 2026 11:15:55 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n107fd6ef36b7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n107fd6ef36b7_a19665f60a1011665ce1583659844ef6.png"/></figure><p>チャッピーに聞いた記事ではないのにチャッピーに聞いた記事風の画像。いや、聞いてはいますけど。</p><h2>商品説明</h2><p><a href="https://jp.gmktec.com/products/gmktec-evo-t2-intel-core-ultra-x7-358h-x9-388h-ai-%E3%83%9F%E3%83%8Bpc?srsltid=AfmBOooiBQ4iVOCOOGotRfZOPafH8iHIAy1qxi3CIf6ap3BVjuBQbwqh">https://jp.gmktec.com/products/gmktec-evo-t2-intel-core-ultra-x7-358h-x9-388h-ai-%E3%83%9F%E3%83%8Bpc?srsltid=AfmBOooiBQ4iVOCOOGotRfZOPafH8iHIAy1qxi3CIf6ap3BVjuBQbwqh</a></p><h3>■ 概要</h3><p>Intelの次世代プロセス「18A」を採用した<br/>Panther Lake世代のハイエンドミニPC。</p><p>CPU・GPU・NPUをすべて内蔵した“AI統合型構成”が特徴。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n4db6efd5f397/ Tue, 31 Mar 2026 06:42:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n4db6efd5f397/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4db6efd5f397_5eb8aef65673b34a061f68b7084a7c3a.png"/></figure><h2>順当な無糖果汁入り炭酸水</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0DTH7QFHC" rel="nofollow noopener" target="_blank">サントリー天然水 丸搾り SPARK 無糖 レモン 果汁炭酸 フルスパ 500ml×24本</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G6K1YK5C" rel="nofollow noopener" target="_blank">サントリー天然水 グレフル SPARKLING 無糖 ラベルレス 果汁炭酸 500ml×24本</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n979fb4601fdb/ Mon, 30 Mar 2026 10:30:18 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n979fb4601fdb/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n979fb4601fdb_ea4571e9811f2636ceb5093a965052bb.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ローカルLLMはここまで速くなる</a></li><li><a href="#s2">■ なぜ速くなるのか</a></li><li><a href="#s3">■ 重要：FP8を残すべき理由</a></li><li><a href="#s4">■ 最大の注意点：モデル変換は未成熟</a></li><li><a href="#s5">■ デメリット（重要）</a></li><li><a href="#s6">■ 16GB VRAM環境での現実</a></li><li><a href="#s7">■ 16GB環境の最適構成</a></li><li><a href="#s8">■ 今どう使うべきか</a></li><li><a href="#s9">■ 現在の立ち位置</a></li><li><a href="#s10">■ まとめ</a></li><li><a href="#s11">■ 最後に（本質）</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。記事の内容は大体問題ないと思いますが、各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nc0c1de3fa107/ Mon, 30 Mar 2026 07:01:30 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nc0c1de3fa107/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc0c1de3fa107_1ed03158608a3373e1fa5a351f7575ca.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">炭酸水を調べていたらこちらが安い</a></li><li><a href="#s2">セール、値引きの無い商品は微妙</a></li><li><a href="#s3">個人的にはここら辺の商品が安いと嬉しいが・・・</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">炭酸水を調べていたらこちらが安い</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRN1RR4G" rel="nofollow noopener" target="_blank">【強強炭酸水 x 濃厚レモンフレーバー】 恋恋レモン 450ml x 24本 by Amazon TANSAN X</a></p><p>定期便でさらに安い。容量は少し少ない450ml。ただし、定期便比較では、</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n2496fac80a7b/ Mon, 30 Mar 2026 04:10:36 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n2496fac80a7b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n2496fac80a7b_8e80f7159e40f2ca469bd0a25125d920.png"/></figure><p>チャッピーに聞いてみた記事です。記事の内容は大体問題ないと思いますが、各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです。</p><h2>OpenAI契約解除の噂とTurboQuant騒動の先で、RAM/VRAM価格をどう見るべきか</h2><p>最近、「OpenAIがメモリ契約を解除した」「GoogleのTurboQuantでメモリが不要になる」「だからRAM価格が急落する」といった話が一気に広がった。だが、2026年3月29日時点で確認できる材料を丁寧に追うと、そこまで単純な話ではない。むしろ現時点の結論は、**“一部で落ち着く場面はありえても、広く安くなるとまではまだ言えない”**に近い。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nfa3d9c9d6261/ Sun, 29 Mar 2026 14:06:27 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nfa3d9c9d6261/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfa3d9c9d6261_a6fbc8578fefa6623ac2dd88d6559234.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">TurboQuantでローカルLLMは劇的に軽くなるのか？</a></li><li><a href="#s2">まず最初に整理したいこと</a></li><li><a href="#s3">ローカルLLMが重い理由は2種類ある</a></li><li><a href="#s4">例えるとわかりやすい</a></li><li><a href="#s5">ではTurboQuantは何がすごいのか</a></li><li><a href="#s6">TurboQuantで何が変わるのか</a></li><li><a href="#s7">逆に、期待しすぎない方がいいこと</a></li><li><a href="#s8">既存の量子化と何が違うのか</a></li><li><a href="#s9">では、ローカルLLMユーザーにとって本当に重要なのは何か</a></li><li><a href="#s10">実は、かなり重要な技術ではある</a></li><li><a href="#s11">現時点での注意点</a></li><li><a href="#s12">まとめ</a></li></ol></details> <p>チャッピーに聞いてみた記事です。記事の内容は大体問題ないと思いますが、各自でご確認ください。タイトル画像はイメージです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n054083da1b46/ Wed, 25 Mar 2026 09:47:27 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n054083da1b46/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n054083da1b46_6809ec0a8aef47beaf77e9723d8095d0.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">SwitchBot ロボット掃除機 K11＋</a></li><li><a href="#s2">SwitchBot 空気清浄機Table</a></li><li><a href="#s3">SwitchBot ドアロックUltra 顔認証セット</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">SwitchBot ロボット掃除機 K11＋</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k11?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k11?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F7GGN94D" rel="nofollow noopener" target="_blank">【2025進化】 SwitchBot ロボット掃除機 K11+ 超小型 - 高精度マッピング 6000pa強力吸引 水拭き 使い捨て掃除シート30枚付き 禁止エリア 静音設計 遠隔操作 自動充電 落下防止 2.4GWi-Fi対応 Alexa Google Home IFTTT Siriに対応</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb8437dc91149/ Wed, 25 Mar 2026 08:41:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb8437dc91149/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb8437dc91149_c08eea4483618edaf7bf4b18ffabc458.png"/></figure><h2>公式ページに商品情報が登録された</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-weather-station?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>大枠の情報は事前情報の通りなのだ。ただ、気になる点と言うか、出来ることに対して画面表示が小さいので、表示を切り替え前提で使う機器のようだが、これはボタン切り替えなのだろうか？それとも時間切り替えなのだろうか？ボタンで表示切替をしないといけないとなるともうスマホで良いじゃんとなってしまう気がするが。そうじゃなくてもレスポンス次第では、もう面倒くさいとなることもあるかもしれない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n08c040ab7736/ Tue, 24 Mar 2026 08:06:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n08c040ab7736/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n08c040ab7736_5b5b6312e159e54dcdc5c1034f37f912.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">最近ちょっとヤバい</a></li><li><a href="#s2">で、思いついたのがプロテイン系スナック</a></li><li><a href="#s3">実際に数字で比べてみた</a></li><li><a href="#s4">60gあたりに換算して比較してみた</a></li><li><a href="#s5">わかったこと</a></li><li><a href="#s6">で、結局効果あるの？</a></li><li><a href="#s7">じゃあ意味ないの？</a></li><li><a href="#s8">ただし、注意点もある</a></li><li><a href="#s9">結論：完璧じゃないけど、選択肢としてはアリ</a></li><li><a href="#s10">買うならこれ：プロテインスナック商品一覧（ブランド別）</a></li><li><a href="#s11">完璧を目指さなくて良い</a></li><li><a href="#s12">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">最近ちょっとヤバい</h2><p>久しぶりに体重計に乗ったら思ったより増えてた。</p><p>でも運動する気にはならない。ジョギングとか筋トレとか、考えただけで面倒くさい。以前健康診断で数値が上がった瞬間ほどはかなりダイエットをしたが、最近はそこまでやる気も起きない。それに健康診断に行っていないので確認していない数値はそれはそれでないものとしている気がするが、そうは言っても放っておくわけにはいかない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n15042ddff7a6/ Mon, 23 Mar 2026 10:10:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n15042ddff7a6/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n15042ddff7a6_a2ac27cfe621fc58789794d5c97175df.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">サポートページの情報</a></li><li><a href="#s2">気になる点</a></li><li><a href="#s3">こうやって見ると</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>上のタイトル画像は夢の連携を描いているが、実際の商品は大した連携機能はありません。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G64HDCP7" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot スマートデイリーステーション ワイヤレス 天気ステーション AI暮らしナビ - スイッチボット スマート 温湿度計 デジタル カレンダー連携 天気予報 目覚まし時計 バックライト付き 日の出・日の入り時刻表示 スマホ連動 アラート通知 スマートホーム Wi-Fi接続必要</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n7507fbc7ac62/ Thu, 19 Mar 2026 09:23:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n7507fbc7ac62/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7507fbc7ac62_fcc398562fe770598ecd6260f2da9671.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">思い出したようにストアに追加</a></li><li><a href="#s2">逆に使えないのは？</a></li><li><a href="#s3">ただ、本格的なハウスだったら？</a></li><li><a href="#s4">では実際の想定は？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-relay-switch-1?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-relay-switch-1?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h2 id="s1">思い出したようにストアに追加</h2><p>農業IoTには実はかなり重要な気がする。これが有ると結構自動化が進む気がするが。結局何が出来るのかと言うと、プラグミニでできることを壁の中の配線でやるということ。って言ってしまうと元も子もない。</p><h3>ドアを開けると自動で電気がON</h3><figure><img alt="" height="254" loading="lazy" src="n7507fbc7ac62_1773877967-0ADOdxgkFEHZbQ2X9jITa1ht.png" width="620"/></figure><h3>天気に合わせて自動で水やり</h3><figure><img alt="" height="254" loading="lazy" src="n7507fbc7ac62_1773877979-yaJIPKLuY1Qf5Cg3FotEOMHe.png" width="620"/></figure><p>ここまで書いて、先ほども言ったがプラグミニでできること以上のことが出来るのか？と言う話になってくる。これは、今うちのハウスではコンセントありきの話で、配線で電気を直で取っているもののオンオフがあまり必要としていない。なので、正直あまり想像できない。</p><p>ただ、一番可能性を感じているのは水やりポンプの電磁弁制御。これに関しては今はアナログなタイマーで動いているのだが、これがクラウド制御できるようになると結構話が変わってくる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/na77aa4310a3e/ Thu, 19 Mar 2026 04:42:21 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/na77aa4310a3e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na77aa4310a3e_fe512eb858d319a7bdacad80930c5bf5.png"/></figure><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-ceiling-light?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-ceiling-light?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h2>いままで灯りに関してはノータッチだった</h2><p>と言うのも、我が家では年寄りから子供までいるが、あちこちの灯りはリモコンと言うよりも紐でオンオフするのが丁度良いくらい。そうなると、灯りに関してネットで制御するという選択肢は基本なかった。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n3a51774db36c/ Wed, 18 Mar 2026 06:36:57 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n3a51774db36c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3a51774db36c_ea5b5053fdebb722ecc9abde6862aa13.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">前回の続き</a></li><li><a href="#s2">現物確認</a></li><li><a href="#s3">ここまでして</a></li><li><a href="#s4">なら電気代がどれくらい違うのか？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">前回の続き</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0CQLVXM9X" rel="nofollow noopener" target="_blank">【整備済み品】レノボ ミニPC P330 Tiny/Win 11 Pro/MS Office H&amp;B 2019 / Core i5-8400T / HDMI/Bluetooth/wajunのWIFI / 16GB / 512GB SSD</a></p><p><a href="https://a.r10.to/h8OLi6">https://a.r10.to/h8OLi6</a></p><p>リンクが売り切れでなくなってたので、Amazonで載せてるが、楽天で購入した際はOfficeはついていなかったが、メモリは32GB乗っていた。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nf5eb3e1b9fd2/ Tue, 10 Mar 2026 08:58:50 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nf5eb3e1b9fd2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf5eb3e1b9fd2_5643fb30f44d66bc4ef542fa2ce2e423.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">GMKtecサポートから返信あり</a></li><li><a href="#s2">何故起動するのか？</a></li><li><a href="#s3">問題はメモリとSSD</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>GMKtecのサポートに連絡が繋がらない話の続きです。</p><h2 id="s1">GMKtecサポートから返信あり</h2><p>チャッピーとの相談で判明した部分もあるのだが、RMAや保証と言った文言を入れて、英語でメールを送らないと無視される。日本語ページがあっても英語でメールを送ることになる。</p><p>メールを土日に送っていたので、週明けに返信よこすという返信が一度あったので待っていた。そうしたら、購入サイトの購入明細とシリアルナンバーを返信しろと言う連絡だった。そしてチャッピーにまたまた相談しながらメールを作成していたわけだが、故障状況を動画で送っておかないともう1ターンメールの行ってこいが発生するぞと忠告があったので動画を撮影する。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nbd4520e74922/ Sun, 08 Mar 2026 21:25:10 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nbd4520e74922/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nbd4520e74922_01d286ab380adbcf8a6016ea8a455be8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">最初は何気ない違和感</a></li><li><a href="#s2">そして起動不能</a></li><li><a href="#s3">そして、リプレースした同機種で</a></li><li><a href="#s4">そして、GMKtecのサポートが繋がらない件</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li><li><a href="#s6">追記：進展あり</a></li></ol></details> <p>以前購入した<a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G6Z7WJK8" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec K12</a>に関して問題が起きたのでちょっとレポートを書いてみる。サポート問題だけを知りたい方は下に飛んでください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/na7143b618233/ Sat, 07 Mar 2026 09:49:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/na7143b618233/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na7143b618233_419ef53885250c5af6a32f65e81ffc17.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ACE-Step1.5を選んだ理由</a></li><li><a href="#s2">ではACE-Step1.5からSunoに何故戻る？</a></li><li><a href="#s3">そんなにACE-Step1.5は駄目なのか？</a></li><li><a href="#s4">ちなみに</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>正直、元から曲の質としてはSunoの方が上、正確には私の作り方がどっちかと言えばSunoに向いていたのか、雑な作り方の場合Sunoの方がまともな曲になるというか、単純にそんな話だったのかなと言うことで。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n5b8e1e4ad8ac/ Fri, 06 Mar 2026 10:28:36 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n5b8e1e4ad8ac/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5b8e1e4ad8ac_27870c0c41c92ec98d8cf83b08d357aa.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">どっちかと言うと問題はP330 Tinyじゃない。</a></li><li><a href="#s2">では世の中の逸般人の方はどうしているのか？</a></li><li><a href="#s3">現実問題として</a></li><li><a href="#s4">欲しいのは</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>楽天のスーパーSALEと言うことでろくに調べもせずに購入。</p><p><a href="https://a.r10.to/h5XFb3">https://a.r10.to/h5XFb3</a></p><h2 id="s1">どっちかと言うと問題はP330 Tinyじゃない。</h2><p><a href="https://shop.tsukumo.co.jp/goods/4537694368568">https://shop.tsukumo.co.jp/goods/4537694368568</a></p><p>買ってしまった。と言うより、買ってから考えることではないのだが、恐らくそのままでは付かない。と言うのも、RTX PRO 2000は2スロット厚だが、P330 Tinyに入れることが出来るのはシングルスロット厚。ケースが閉まらないのはある意味想定内なのだが、問題はブラケット。専用のブラケットが無いと固定できない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne0d1d7803c93/ Thu, 05 Mar 2026 13:25:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne0d1d7803c93/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne0d1d7803c93_2b370d26beb33e3be7b3a81386e81242.png"/></figure><p>まず初めに言っておきますが、どこにラインを引くのが良いか分からない感じになりますので、最終的にはご自分で決めてくださいとしか言えない機種選定となります。</p><h2>Lenovo ThinkStation P330 Tinyを選択する理由</h2><p>単純にGPUを内蔵できることからのスタートだが、安さに焦点が行くのはしょうがない。と言うのも、極端なこと言うと必要なのはGPUを動かす機能に絞られる。CPUもメインメモリも極端に言えば重要ではない。そういう話だから、ZimaBoard 2の話が出てくるのだが、それと比べるとこちらがいいのではないかと言う話。もちろん、より高性能なものをいえば、</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n7f9de9c2c452/ Thu, 05 Mar 2026 11:02:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n7f9de9c2c452/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7f9de9c2c452_53686065219cbb97ccf60c9c7de94e32.png"/></figure><p>本日エントリーで追加のポイントがすごいことになっています。まだ、ゲリラ追加の可能性もあるので、夕方16:00～20:00の動向をご確認ください。</p><figure><img alt="" height="137" loading="lazy" src="n7f9de9c2c452_1772674908-u3XRK6UFVOeNpMjcvli8zLw9.png" width="620"/></figure><p>ただ、それぞれポイントがもらえる上限や、最低購入金額の制限があるので詳しく確認ください。</p><p>買い回り店舗の無理のないこなし方はこちらを参照ください。</p><p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nae7f8a4a68ec/">楽天スーパーSALE買い回りの基本商品</a></p><h2>どうしても買い回りが足りないときは</h2><p>ある程度メインの買い物金額が行っていれば、ここら辺を無理やり増やすことでポイントが結果増える。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/ncdfa52534113/ Thu, 05 Mar 2026 02:36:44 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/ncdfa52534113/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ncdfa52534113_553db14b20b14c4991317ae6d4baa14e.png"/></figure><p>最近スティックコーヒーに限らずインスタントコーヒーはどんどん値上がりしています。その中でもAmazonはセールで比較的まだ安く売っているのでちょっと値段を調べてみました。</p><p>ちなみに最近スーパーでも安売りされることは無くなってきました。安く売られていたふわラテでも@20程度でしか見なくなった。ここまで上がると、普通のインスタントコーヒーで作ることになりそう。とは言っても、私が飲む用と言うより、家族用なので何となく買っていますが、今回は私はブレンディを買ってみる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n12ca004cc02b/ Wed, 04 Mar 2026 14:11:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n12ca004cc02b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n12ca004cc02b_9d3bc978d9bfbda64655b4ac011bd5ec.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">そもそもなんで欲しいのか？</a></li><li><a href="#s2">個人的に欲しいものを制限を抜きにして考える</a></li><li><a href="#s3">もちろんそんなのを買える訳はないので</a></li><li><a href="#s4">ZimaBoard 2的なアプローチ</a></li><li><a href="#s5">補助電源不要GPUの選択肢</a></li><li><a href="#s6">結果として</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>自分で紹介しておいて、本当に必要かなどと言ってみたりする。</p><h2 id="s1">そもそもなんで欲しいのか？</h2><p>単純に言うとGPUを動かすための物。そういった場合、今のミニPC+外付けGPUをまず想定。それで、今メモリが高くてミニPC部分がどうにもできない中で、外付けGPUだけみたいな感じでZimaBoard 2と書いていたのだが、それにしてはZimaBoard 2が高すぎる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n2842a52536a6/ Wed, 04 Mar 2026 08:45:49 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n2842a52536a6/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n2842a52536a6_758a40eb407be679db4372e6d6a744d4.png"/></figure><p>Amazonのセールで昔ほど激安品を見ることは無くなった気がしますが、一応安いものを探したつもり。食べ過ぎないサイズの個包装品で安くなっているものをピックアップ。</p><p>画像はイメージが過ぎる。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0BC8PPFZH" rel="nofollow noopener" target="_blank">【公式】ベビースターうどん かつおのだし風味 20g×30袋 | 駄菓子 業務用 イベント利用 景品にも 大人買い スナック菓子 ラーメンスナック おつまみ おやつ ローリングストック おやつカンパニー</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nae7f8a4a68ec/ Tue, 03 Mar 2026 09:47:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nae7f8a4a68ec/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nae7f8a4a68ec_2d91ea9500e38f321295d50d5ad0f70d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Google Play ギフトコード 認定店</a></li><li><a href="#s2">Apple Gift Card 認定店</a></li><li><a href="#s3">楽券ショップ</a></li><li><a href="#s4">ナフコオンラインストア</a></li><li><a href="#s5">アイリスプラザ</a></li><li><a href="#s6">ライフドリンク</a></li><li><a href="#s7">電池まとめ買い</a></li><li><a href="#s8">まとめ</a></li></ol></details> <p>楽天の買い回りは1,000円以上の買い物を複数行うことでポイントが増えていく仕組みなので、無駄なく1,000円以上買い物をする必要がある。とりあえず、以下の商品群に関しては比較的買いやすい商品だと思うので、これの他にメインの買い物をいくつかすることでポイントを大きくつけられるようになる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n7720754d04d5/ Tue, 03 Mar 2026 03:56:52 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n7720754d04d5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7720754d04d5_ef766a28b56abcbf91f1640b4a170fc8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Echo Show 5</a></li><li><a href="#s2">Echo Hub</a></li><li><a href="#s3">SwitchBot AI ハブ</a></li><li><a href="#s4">スティックコーヒー</a></li><li><a href="#s5">ベビースターラーメン チキン味 68g×12袋</a></li><li><a href="#s6">炭酸水</a></li></ol></details> <h2 id="s1">Echo Show 5</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B09B2PF8S4" rel="nofollow noopener" target="_blank">Amazon Echo Show 5 (エコーショー5) 第3世代 - スマートディスプレイ with Alexa、2メガピクセルカメラ付き、チャコール</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6629c55854ed/ Mon, 02 Mar 2026 19:53:57 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6629c55854ed/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6629c55854ed_6703bee389572590091023a8ee9c6573.png"/></figure><h2>今まではQwen3 30B A3Bを<a href="https://llama.cpp/" rel="nofollow noopener" target="_blank">llama.cpp</a>×Vulkanで運用</h2><p>入れたのが昔の話なので恐らくQ4_K_Mで入れていたと思う。A3BというMoEモデルと言うことで思った以上に使えている。裏で動かして処理に使っていたのであまり速度で不満は無かった。ただ、速かったかと言われればそうでもないが、気になるほどの速度ではないという話。</p><h2>ではQwen3.5では？</h2><p>27Bがすごいという情報だけで何も考えずに入れてみる。これが全く動かないというレベルで遅い。ここで、改めてA3Bの速度に気が付く。27Bそのままと言うのは流石に無理があった。しかも780Mと言うことでCUDAですらないのはさらに問題。やはり速度が出ない前提でやらざるを得ない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd0e1ae6c50ac/ Mon, 02 Mar 2026 08:32:27 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd0e1ae6c50ac/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd0e1ae6c50ac_b3d1df79c84072d0a9eb85320ff76ff0.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">まずはエントリー</a></li><li><a href="#s2">SwitchBot楽天公式店</a></li><li><a href="#s3">では何を買うべきか</a></li><li><a href="#s4">楽天スーパーSALEの攻略として</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事は3/4 20：00～の楽天スーパーSALEで<a href="https://a.r10.to/hYI0uX" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot</a>の商品をお得に買うための攻略法を探すものになります。</p><p>日付を間違えていました。楽天モバイルユーザー先行SALEが前日でなく、前々日から始まってました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n78ba34b2e2a2/ Thu, 26 Feb 2026 12:31:50 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n78ba34b2e2a2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n78ba34b2e2a2_8dd55424589bf8da9fc385bec016b42c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ClaudeCodeですら問題起こすのに</a></li><li><a href="#s2">OpenClawは何が危険？</a></li><li><a href="#s3">OpenClawの何が危険か分からないなら手を出すな</a></li><li><a href="#s4">でも使うでしょ？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">ClaudeCodeですら問題起こすのに</h2><p>ClaudeCodeを使い始めてからそろそろ4か月たつ。私の提唱していたAIUIが既にその先のBOTとなってきているのはすごい進化スピードだと思う。ただ、当初から思っていたようにOpenClawを扱うのにはかなり難しさがある。</p><p>そもそも、それなりに枷をはめられているClaudeCodeですら言うことを聞かないしすぐ忘れる。かつてサーバーを半壊させたこともある。そんなAIに権限を渡すのかと言う話である。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n292cce131d77/ Wed, 25 Feb 2026 19:07:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n292cce131d77/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n292cce131d77_c369b43b9fd831f3007077379c9647da.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ClaudeCodeからのポン出し</a></li><li><a href="#s2">それでどんな曲が出来ているのか？</a></li><li><a href="#s3">Sunoと聞き比べたら？</a></li><li><a href="#s4">まだまだ発展途上</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">ClaudeCodeからのポン出し</h2><p>先日の記事で書いたとおりに、ClaudeCodeで指示出すとスプレッドシートに情報を記載しながら曲を作るようになった。ClaudeCodeでちょっとずつ指示を変えたり、味付け変えたりしながら曲を作っていくのがぽんぽん出来るようにはなってきた。</p><p>だが、ACE-Step1.5のバグと言うか、途中でつんのめるというか切れる感じなのはどうにもならない。みんなどうしているんだろうか。なんか、音が少ないのは意外に曲によっては気にならない。バグの部分以外では大きくは気にならないが、いざ、Sunoの曲を聴くと全然音の数が違うことに愕然とする。聞き比べるとやっぱりレベルが違うのだが、SunoがAPI出力できるようになりでもしないと戻ることは無いと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne32801a5d8eb/ Wed, 25 Feb 2026 05:27:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ne32801a5d8eb/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne32801a5d8eb_45f5c8c7c5bfc4ae054ac39cbbb0d88e.png"/></figure><p><a href="https://shop.zimaspace.com/ja/collections/all-products/products/zimaboard2-single-board-server">https://shop.zimaspace.com/ja/collections/all-products/products/zimaboard2-single-board-server</a></p><p>どっちかと言うとそこまでのマシンパワーは無い。基本NAS用のシステムなのだがグラボが刺さる。なんか、補助電源不要のGPUはいける。高級品除いたら6GBくらいは行けるのか？</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n48d211828f8a/ Tue, 24 Feb 2026 16:28:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n48d211828f8a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n48d211828f8a_357dcd171b4c414ddf8ae4556e6fb7e2.png"/></figure><p><a href="https://x.com/SwitchBotJapan/status/2021147134612078636?s=20">https://x.com/SwitchBotJapan/status/2021147134612078636?s=20</a></p><h2>今更ながら気が付いた</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FG8CG84N" rel="nofollow noopener" target="_blank">【Works with Apple Home】SwitchBot AIハブ OpenClaw対応 スマートホーム中枢 スイッチボット - VLM搭載 大規模AIモデル 家電を管理 AI顔認識技術 ローカルストレージ Matter/Google Home/Home Assistant対応 セキュリティ プライバシー重視 遠隔操作 AI Hub</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n93b2f6a30164/ Tue, 24 Feb 2026 08:52:03 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n93b2f6a30164/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n93b2f6a30164_426d74aef801b1be6c6522b2ffd99d55.png"/></figure><h2>光回線かホームルーターか？</h2><p>今問題としているのは、新しく住むマンションの光回線がいわゆるマンションタイプで、恐らく電話線タイプの屋内配線だということ。屋内配線が光回線だとすれば光回線確定だったのだが、屋内回線が電話回線だとするとそれほど速度が出なさそうなので、ホームルーターとの検討が現実的になる。</p><h2>楽天モバイルをホームルーターで5G運用すれば？</h2><p>そもそもの想定として、楽天モバイルを基本に考えている。と言うのは使い放題でも3000円程度。5G対応。楽天SPUの為に不要と思いながらも楽天モバイルを契約中。なので、この浮いている楽天モバイルを使用するのが大前提。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a9aabd901c9/ Mon, 23 Feb 2026 14:19:35 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a9aabd901c9/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7a9aabd901c9_f3375b3f3008b056214e472af2f82b22.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">概要</a></li><li><a href="#s2">役割分担</a></li><li><a href="#s3">システムの特徴</a></li><li><a href="#s4">実行環境</a></li><li><a href="#s5">システム構成図</a></li><li><a href="#s6">セットアップ手順</a></li><li><a href="#s7">使用方法</a></li><li><a href="#s8">現在のワークフロー: Claude Codeによる歌詞作成</a></li><li><a href="#s9">将来の拡張: LLMによる自動生成（未実装）</a></li><li><a href="#s10">AI Masteringの仕組み</a></li><li><a href="#s11">メモリ管理とパフォーマンス最適化</a></li><li><a href="#s12">トラブルシューティング</a></li><li><a href="#s13">まとめ</a></li><li><a href="#s14">参考リンク</a></li><li><a href="#s15">補足: 実際の生成例</a></li></ol></details> <p>この記事はClaudeCodeにまとめさせた記事になります。当方の環境に最適化した処理となっていますので、環境依存の問題などそのまま参考にはならないかもしれませんが、一応書いてみるという話です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0408894d6edf/ Mon, 23 Feb 2026 09:33:10 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0408894d6edf/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0408894d6edf_3f5218d4a9157bbe178f8b06e470305d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">何か見た</a></li><li><a href="#s2">それを分かって使うのであれば</a></li><li><a href="#s3">今、Mac Miniが品薄？</a></li><li><a href="#s4">LLMはサブスクで？</a></li><li><a href="#s5">結局どうするの？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">何か見た</h2><p>OpenClawをフルでぶん回すというのは、正直疑問。クラウドワークスで仕事を受けさせて、自動で処理して進める（契約は確認するようだが）。これって、正直まともなものが出来るのかと言われれば、ちゃんとできる人が、ちゃんと管理して、ちゃんとチェックするのであれば出来るのかもしれないが、私には全くできる道筋が見えない。仮にOpenClawでできるのだとしても、出来ているのかどうか見て分からない私としては信用が出来ない。</p><p>そして、問題になるのはクラウドワークスに限るわけでは無いが、知らないうちに契約するみたいな感じがとても怖い。最終的には確認してGOを自分で出すのであろうが、見落としが絶対出そう。むしろ、狩る側がこのムーブを仕掛けているのではと思うぐらい怖い。どう考えても、OpenClawを狩りに来るシステムを作るのが今儲かりそうなくらい怖い。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n39809aea1dbb/ Fri, 20 Feb 2026 14:47:45 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n39809aea1dbb/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n39809aea1dbb_3e68fdb1bb23b8589f0cf0230b17570b.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">はじめに</a></li><li><a href="#s2">システム概要と目的</a></li><li><a href="#s3">全体アーキテクチャ</a></li><li><a href="#s4">処理フロー詳細解説</a></li><li><a href="#s5">使用技術の詳細</a></li><li><a href="#s6">性能最適化のポイント</a></li><li><a href="#s7">処理時間の内訳</a></li><li><a href="#s8">最適化の限界：FP8量子化検証</a></li><li><a href="#s9">今後の最適化方向</a></li><li><a href="#s10">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事はClaudeCodeにまとめさせた記事になります。当方の環境に最適化した処理となっていますので、動画のサイズ、環境依存の問題などそのまま参考にはならないかもしれませんが、一応書いてみるという話です。読んでみたら好きなことを書いていますが、基本書きっぱなしなので悪しからず。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n0dd053ba40c1/ Tue, 17 Feb 2026 18:56:14 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n0dd053ba40c1/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0dd053ba40c1_afd9ea729b03da1ba3af1f760b4f04a3.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">─ bool sort 問題・5Hz-LM クラッシュ・DiT-only BPM挙動の検証ログ</a></li><li><a href="#s2">はじめに</a></li><li><a href="#s3">検証環境</a></li><li><a href="#s4">問題1：venv に古い PyTorch が残っていた</a></li><li><a href="#s5">問題2：bool dtype sort が ROCm（HIP）で未サポート</a></li><li><a href="#s6">回避策：monkey patch</a></li><li><a href="#s7">問題3：5Hz-LM が見つからず即クラッシュ</a></li><li><a href="#s8">解決策</a></li><li><a href="#s9">問題4：BPM が 160 付近で頭打ち</a></li><li><a href="#s10">原因</a></li><li><a href="#s11">対策</a></li><li><a href="#s12">生成速度</a></li><li><a href="#s13">最終整理</a></li><li><a href="#s14">ROCm 固有問題</a></li><li><a href="#s15">ACE-Step 設計由来</a></li><li><a href="#s16">セットアップ問題</a></li><li><a href="#s17">総評</a></li></ol></details> <h2 id="s1">─ bool sort 問題・5Hz-LM クラッシュ・DiT-only BPM挙動の検証ログ</h2><p>ClaudeCodeにまとめさせた記事になります。一応確認していますが、全く分からないことを書いている部分もあるので間違っていたらすいません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1926e9104e17/ Tue, 17 Feb 2026 09:36:10 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1926e9104e17/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1926e9104e17_69303e763c134fd2767ba78c52189aa6.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">SVI動画生成パイプライン解説 - FP8量子化による高速化アーキテクチャ</a></li><li><a href="#s2">全体構成</a></li><li><a href="#s3">Phase 1: Sampling - FP8量子化の限界に挑む</a></li><li><a href="#s4">Phase 2: Decode - torch.compile VAE最適化</a></li><li><a href="#s5">後処理パイプライン - TensorRT高速化</a></li><li><a href="#s6">NVFP4の評価結果</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>ClaudeCodeにまとめさせた記事になります。一応確認していますが、全く分からないことを書いている部分もあるので間違っていたらすいません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n74b64101233f/ Sun, 15 Feb 2026 02:49:15 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n74b64101233f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n74b64101233f_2b4c8209b84193e4a1d7452e8954dd84.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">NVFP4 実行 超簡潔版（5分理解）</a></li><li><a href="#s2">① まず前提</a></li><li><a href="#s3">② 一番重要な設定（これがないとほぼ確実に失敗）</a></li><li><a href="#s4">③ 必須ソース修正（3箇所）</a></li><li><a href="#s5">④ ワークフロー設定</a></li><li><a href="#s6">⑤ 動作確認方法</a></li><li><a href="#s7">FP8との違い（超要点）</a></li><li><a href="#s8">まとめ（これだけ守れば動く）</a></li></ol></details> <p>ClaudeCodeにまとめさせた記事になります。一応確認していますが、全く分からないことを書いている部分もあるので間違っていたらすいません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nd6fee1e72714/ Thu, 12 Feb 2026 16:20:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nd6fee1e72714/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd6fee1e72714_367e8b9c069d36ebdb19a46a9724b569.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">買うのは買う</a></li><li><a href="#s2">こんな書き方したのは炭酸水ミドボン運用</a></li><li><a href="#s3">今やるならソーダストリーム改造？</a></li><li><a href="#s4">そうは言ってもフレーバーが飲みたい</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">買うのは買う</h2><p><a href="https://ayutor.net/kaimono/carbonated-water-comparison/">https://ayutor.net/kaimono/carbonated-water-comparison/</a></p><p>安い時や、楽天のセール時に買い回り消化に買うことはある。特にフレーバー物はそれはそれでおいしい。</p><h2 id="s2">こんな書き方したのは炭酸水ミドボン運用</h2><p>我が家ではミドボン直結で炭酸水を作っている。運用を始めたころは確か、ソーダストリームは既に発売していたような気がする。ただ、ボンベの入手が今よりも面倒だったし、もちろん価格も高いのでミドボン運用を始めた気がする。</p><p>確かヤフオクで、減圧器と、炭酸水作成キットを買ったはず。昔過ぎてデータが残っていない。さすがに10年はたっていない気がするが、まだミドボンの炭酸ガスが残っている。大体夏にしかガブガブ飲まないのでそんなに減っていないのかも。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n589edc3ebef5/ Tue, 10 Feb 2026 00:26:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n589edc3ebef5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n589edc3ebef5_b5b36289ee83c3bf4da71e22eacf7236.png"/></figure><p><a href="https://www.switchbot.jp/pages/vday-sale-2026/">https://www.switchbot.jp/pages/vday-sale-2026/</a></p><p>公式割引+私のアフィリエイトクーポン「<strong>AF-4903</strong>」でさらに5％引き。実は配布クーポンよりこっちが割引大きいです。</p><h2>SwitchBot KATAフレンズ</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/neea65329cdef/ Mon, 09 Feb 2026 22:01:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/neea65329cdef/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="neea65329cdef_aa65c1c485a11139855ded9689480811.png"/></figure><p>下記の使用法に関しては、API利用での設定に関して書いていますので、ComfyUIの場合にどうなるかは分かりません。また、よく分からないし、試行錯誤が足りない状態での感想なので、的外れなことを言っているかもしれませんのであしからず。</p><h2>プロンプト、歌詞に関して</h2><p>まず、LLMを使うべきかどうか？これに関しては今の時点では正解が分からない。ただ、LLMの性能があまり良く無さそうなので、そのLLM前提での最適化と言うのは個人的には厳しいのではないかと思う。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n560d815f4d2f/ Sat, 07 Feb 2026 21:53:45 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n560d815f4d2f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n560d815f4d2f_f9ec08e17a2a2aa9174492a35b997816.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AI Mastering v2 リファレンス</a></li><li><a href="#s2">概要</a></li><li><a href="#s3">設計思想</a></li><li><a href="#s4">処理チェーン</a></li><li><a href="#s5">各処理の詳細</a></li><li><a href="#s6">確定パラメータ一覧</a></li><li><a href="#s7">試行錯誤の履歴</a></li><li><a href="#s8">使用方法</a></li><li><a href="#s9">パフォーマンス</a></li><li><a href="#s10">参考資料</a></li><li><a href="#s11">更新履歴</a></li></ol></details> <p>以前の記事から変わった部分が大きいのでと言うか、サーバー側のデータが吹っ飛んだので作り直したのですが、大きく考え方が変わったので処理に関してずいぶん変わりました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5552e87ca19a/ Sat, 07 Feb 2026 19:04:25 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5552e87ca19a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5552e87ca19a_11605c0817cf681058822ba555586f75.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">3ドル使い放題の誤解</a></li><li><a href="#s2">使い放題なのか？</a></li><li><a href="#s3">総合でどうなのか？</a></li><li><a href="#s4">どうやって使うのか？</a></li><li><a href="#s5">本当に問題ないのか？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">3ドル使い放題の誤解</h2><p>皆さんこのあおり文句で結構記事を書いている。ただし、気を付けて欲しいのはこれって、初回支払いだけなんですよ。なので、まず、3ドルってのはちょっとミスリードです。</p><p>なので一番下のライトプランで月払いとかにしてしまうと、翌月からは6ドル。なので、どうせなら、もっと長いプランにした方が良いかも知れない。そうは言ってもそれでも安いので文句言うのも違うかもしれない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8b0eb967a91e/ Fri, 06 Feb 2026 12:50:45 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8b0eb967a91e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8b0eb967a91e_aa1528946f5bab08bdff91cae08b075d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ACE-Step 1.5の基本的な考え方</a></li><li><a href="#s2">LM＋音楽生成モデルという構造</a></li><li><a href="#s3">モデルの種類と音質の違い</a></li><li><a href="#s4">プロンプトと歌詞の上限</a></li><li><a href="#s5">文字数目安に関する注意点</a></li><li><a href="#s6">プロンプトの書式はSunoと異なる</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>何となく調べたデータをチャッピーにまとめさせました。</p><h2 id="s1">ACE-Step 1.5の基本的な考え方</h2><p>ACE-Step 1.5は、従来の音楽生成とは異なるアプローチを取っています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n5ff30af12097/ Thu, 05 Feb 2026 12:07:50 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n5ff30af12097/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5ff30af12097_d7dc3749ab80507a86d78ce5fe02b200.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">全く気が付いていなかった</a></li><li><a href="#s2">ROCm7.1ではgfx1103（780M）公式サポートしていない</a></li><li><a href="#s3">では何に使えるのか？</a></li><li><a href="#s4">運用時の細かい話</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">全く気が付いていなかった</h2><p>まず、当方の環境を</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FK1FY341" rel="nofollow noopener" target="_blank">ミニPc GMKtec K12 ミニPC ゲーミング AMD Ryzen7 H255 96GB+24TB SSD（拡張可能）Windows11 Pro Mini pc 基本クロック MAX4.9G 小型ゲーミング DDR5 PCIe 4.0 M.2 2280 Oculink×1 Type-C USB4.0 デュアル 2.5Gbps LAN 4画面同時出力8K対応 高放熱 低騒音 32G+512B</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb6390f054812/ Wed, 04 Feb 2026 20:13:42 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb6390f054812/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb6390f054812_9b8fea04eae7a219d9021e8cf86e2f44.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ACE-Step 1.5とは？</a></li><li><a href="#s2">日本語ガイド</a></li><li><a href="#s3">API利用にはComfyUI不要？</a></li><li><a href="#s4">Sunoから乗り換えるべきか？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>今現在、まだ使っていないのだが、APIで使用できるようだというその一点だけで乗換を検討するに値するという話。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1bb9586f1d71/ Wed, 04 Feb 2026 11:09:13 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n1bb9586f1d71/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1bb9586f1d71_4934363ba34834d46ac713a3bf150e73.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">VRAM問題の正体は「2種類のメモリを同時に収める必要があること」</a></li><li><a href="#s2">問題は「この合計を同時にGPUに載せなければならない」こと</a></li><li><a href="#s3">VAEは「最大要因」ではないが「逃がせる要因」</a></li><li><a href="#s4">VAEをCPUに出すことで得られるものと問題点</a></li><li><a href="#s5">強制される三択</a></li><li><a href="#s6">発想の転換：処理フェーズを分ける</a></li><li><a href="#s7">フェーズ分離運用という解決策（API方式）</a></li><li><a href="#s8">この方式の最大のメリット：設定妥協から解放される</a></li><li><a href="#s9">API方式のデメリット</a></li><li><a href="#s10">AIUI運用の危険性と注意点</a></li><li><a href="#s11">まとめ</a></li></ol></details> <p>昨日の記事でどうしても邪魔になるVAE処理を別処理とすることで、単純に高品質動画と短時間処理を両立できるようになったことを書いたが、説明を分けてみようかと思いまして別記事を作成しました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n9337de1df767/ Tue, 03 Feb 2026 18:21:48 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n9337de1df767/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n9337de1df767_afc4eaec735ea7a7aed9f476f5b322c2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ワークフローのAPI化？</a></li><li><a href="#s2">そもそもの話</a></li><li><a href="#s3">では進めていく</a></li><li><a href="#s4">具体的な進捗の話</a></li><li><a href="#s5">VRAMの詳しい話</a></li><li><a href="#s6">ここまでの結論</a></li><li><a href="#s7">ここからオプションと数値の最適化</a></li><li><a href="#s8">ComfyUIからComfyUIへ引き継ぐ</a></li><li><a href="#s9">まとめ</a></li><li><a href="#s10">Wan2.2 SVI動画生成システム - 高速化改修レポート</a></li><li><a href="#s11">概要</a></li><li><a href="#s12">改修前の問題</a></li><li><a href="#s13">改修内容: Latent分離アーキテクチャ</a></li><li><a href="#s14">Phase 1: サンプリング</a></li><li><a href="#s15">Phase 2: デコード</a></li><li><a href="#s16">処理時間比較</a></li><li><a href="#s17">出力動画仕様</a></li><li><a href="#s18">ファイル構成</a></li><li><a href="#s19">まとめ</a></li></ol></details> <p>私としては、動画作成にしても何にしても、基本バッチで処理できないと意味が無いと思っているのですが、Wan2.2+SVI 2.0 PROに関しては、配布されているワークフローがAPI化できないので試行錯誤した備忘録的な記事です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n4530ec4db755/ Mon, 02 Feb 2026 19:12:50 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n4530ec4db755/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4530ec4db755_916e7de59db07df8a3b538d0ad500057.png"/></figure><h2>KATAフレンズ</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/katafriends?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>正直質感が分からないし、どれくらい違うのかが分からないが、類似の商品に比べるとずいぶん安い。どれくらい違うんだと言われても分からない。月額料金なんかもずいぶん違う。安い商品ではないんだろうけど、向こうの商品を見てからこっちを見ると、ずいぶん安いとしか思えない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n12954e7ba62c/ Mon, 26 Jan 2026 11:49:53 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n12954e7ba62c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n12954e7ba62c_b816432461a978f753b479e20fb54934.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AIUIを一歩進めるツール</a></li><li><a href="#s2">その前にClaudeCodeでAIUIとは？</a></li><li><a href="#s3">Clawdbotの危険性は？</a></li><li><a href="#s4">GLM-4.7の危険性は？</a></li><li><a href="#s5">では、ローカルLLMであれば？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>今話題になっているClawdbotですが、GLM-4.7と組み合わせる記事をよく見ます。これに関して、ここ2ヶ月ほど私が勝手に呼んでいますがAIUIとしてClaudeCodeを使用してきた知見を紹介したいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc719afe77271/ Thu, 22 Jan 2026 14:03:31 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc719afe77271/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc719afe77271_9ef13b7601917c2e69432989a5af4f42.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">SwitchBot「顔認証パッド」に解錠不可リスク　原因は旧ファームウェア、公式X謝罪＆アプデ呼びかけ</a></li><li><a href="#s2">基本機能としているものが使えないのは問題</a></li><li><a href="#s3">しかし疑問</a></li><li><a href="#s4">危機感の欠如？</a></li><li><a href="#s5">どこまで自衛するべきか？</a></li><li><a href="#s6">スマートホームは動かないもの？</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">SwitchBot「顔認証パッド」に解錠不可リスク　原因は旧ファームウェア、公式X謝罪＆アプデ呼びかけ</h2><p><a href="https://news.yahoo.co.jp/articles/7f6c1570826452115dda6f2995a7203a6d1b04d8">https://news.yahoo.co.jp/articles/7f6c1570826452115dda6f2995a7203a6d1b04d8</a></p><h2 id="s2">基本機能としているものが使えないのは問題</h2><p>これは商品として販売している以上、使えると言ったものが使えないのは問題。なので、開錠出来ないのは大問題。これは当たり前。なので、商品として問題があるのであれば修正するべきなのは大前提。今回の事例で言えば悪いのはSwitchBotなのは間違いない。</p><h2 id="s3">しかし疑問</h2><p>なんかもやもやが残る。今回の事例はSwitchBotが悪くて締め出された人は被害者それは間違いない。でも、この事件の本質は別なところにある気がする。</p><h2 id="s4">危機感の欠如？</h2><p>被害者が悪いと言っているのではなく、保険と言うか自衛はするべきだという話。これは勝手な想像だが、日本人は危機意識が薄いと思う。ちゃんと動く、安全、安心が当たり前すぎる。</p><p>今回の記事は日本人の感覚では大変だったねぇだろうけど、海外だとどうなのか？海外だと不完全な商品が販売されて、客からのフィードバックで改善されていくくらいはありそうな気がする。なので、そんなこともあるだろう、気を付けるべきだろう位になりそうな気がする。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n84f51434e67a/ Mon, 19 Jan 2026 19:28:39 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n84f51434e67a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n84f51434e67a_aee1a6bd5210da9cbe6ca5387a145635.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今更記事書くのかと言う話も</a></li><li><a href="#s2">ついでにこちらも</a></li><li><a href="#s3">何度も言うがAIで使うなら</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">今更記事書くのかと言う話も</h2><p><a href="https://www.minisforum.jp/products/ms-02-ultra?variant=46835578765478">https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=45KF0R+DUBU42+5O6K+BW8O2&amp;a8ejpredirect=https%3A%2F%2Fwww.minisforum.jp%2Fproducts%2Fms-02-ultra%3Fvariant%3D46835578765478</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G39LG7W5" rel="nofollow noopener" target="_blank">MINISFORUM MS-02 Ultra ミニワークステーション、Intel Core Ultra9 285HX、ベアボーンキットPC、256GB ECCメモリ対応、DDR5 SODIMM + 4基M.2 PCIe4.0 SSDスロット、デュアル25GbE SFP+、2.5+10GbE、vPro対応 4.8LコンパクトPC、350W内蔵電源搭載</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n952349091cf1/ Fri, 16 Jan 2026 12:17:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n952349091cf1/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n952349091cf1_993702f3e6f20a91d6fc1f64f5c88a0b.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">EchoFlexとは？</a></li><li><a href="#s2">ホームオートメーションの機器配置を見直す</a></li><li><a href="#s3">何故廃盤になったのだろうか？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>この記事は<a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb2cb5455f098/">昨日の記事</a>を書いていてEchoFlexが意外に重要なポジションに有ったのでちょっと書いてみるという話です。</p><h2 id="s1">EchoFlexとは？</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B07PGX7GC9" rel="nofollow noopener" target="_blank">Echo Flex (エコーフレックス) プラグイン式スマートスピーカー with Alexa</a></p><p>既に廃盤になって久しい商品なのですが、我が家では2個現役稼働中です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb2cb5455f098/ Thu, 15 Jan 2026 20:11:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb2cb5455f098/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb2cb5455f098_1b7195e12cc4188b2109a3ed15d52bc0.png"/></figure><h2>今のクレージーな照明</h2><figure><img alt="" height="465" loading="lazy" src="nb2cb5455f098_1768438697-7qOoMz0ZetrHAskSC5KLRuyd.jpg" width="620"/><figcaption>無理やり自作した</figcaption></figure><p>以前は吊り下げの蛍光灯を使っていたが壊れたのでこちらに切り替えたというか自作。</p><ol><li><p>紐でオンオフしたい。</p></li><li><p>常夜灯が欲しい。</p></li></ol><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B002889MUQ" rel="nofollow noopener" target="_blank">パナソニック(Panasonic) 引掛シーリング 増改アダプタ1型/P WG4481PK</a></p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B075D63PT8" rel="nofollow noopener" target="_blank">エルパ (ELPA) LEDセンサー付ライト (丸形/ホワイト/サービスコンセント付) 明暗センサー PM-LA201(W)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nc789ba87287c/ Wed, 14 Jan 2026 10:25:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nc789ba87287c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc789ba87287c_a86708a5c6d1f23175c7043bb9d78508.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRMDHSD6" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載（16コア32スレッド・最大5.1GHz）小型PC 高性能デスクトップ Radeon 8060S内蔵 LPDDR5X 8000MHz Windows11 Pro WiFi7 BT5.4 USB4 HDMI2.1 DP 2.5Gbps LAN 8K対応4画面 静音省スペース (128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n665b5d833b90/ Mon, 12 Jan 2026 13:28:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n665b5d833b90/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n665b5d833b90_179b75763462b84c92aa9cee4e5e98fe.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">カメラを扱うことに特化したTapo</a></li><li><a href="#s2">カメラも扱えるSwitchBot</a></li><li><a href="#s3">どう使い分けするべきか？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3532764bbec0/">昨日の記事でTapo H500　スマートホームベース</a>の紹介をしました。セキュリティカメラには使えそうだぞと言う話をしましたが、似た感じのSwitchBot AIハブとどう違うのか調べてみたいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3532764bbec0/ Fri, 09 Jan 2026 14:57:33 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3532764bbec0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3532764bbec0_e6697bbeb621fdc593c182e53977e7f9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">セキュリティカメラに使いづらかったSwitchBot</a></li><li><a href="#s2">Tapo H500　スマートホームベース</a></li><li><a href="#s3">カメラはこちらから</a></li><li><a href="#s4">成り立ちが違う</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">セキュリティカメラに使いづらかったSwitchBot</h2><p>SwitchBotの仕組み的なもんかも知れないが、AIハブでカメラを管理できるようになったのに、リアルタイムプレビューが出来ない一点で残念だった。AIで解析して対応できると言っても、月額払ってまでやることかと言われると苦しかった。</p><p>そんな中、TP-Linkから痒いところに手が届く商品が発売される様です。</p><h2 id="s2">Tapo H500　スマートホームベース</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FSCXPNPK" rel="nofollow noopener" target="_blank">Tapo(タポ) ホームセキュリティ ハブ 16GB ローカルストレージ AI アラーム＆チャイム WiFi 有線LAN対応 HDMI出力 2.5" SATA HDD/SSD 搭載可能 Tapo H500</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n30e857239970/ Wed, 07 Jan 2026 12:42:37 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n30e857239970/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n30e857239970_dd277103e49f87623ff29bbb45ab7297.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ローカルLLMは使っていますか？</a></li><li><a href="#s2">※注意点</a></li><li><a href="#s3">CLI系をAPI的に利用</a></li><li><a href="#s4">さらにほかの手段</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p><br/></p><h2 id="s1">ローカルLLMは使っていますか？</h2><p>基本テキスト処理の多くはQwen3 30Bを使用していますが、全てにおいてこれでいいのかと言われるとちょっと苦しい。特に今のSunoの処理において、最新のLLMでないと力不足だなと思うのは確かにある。ただ、そうしたらじゃぶじゃぶ課金して使うのかと言われればそれもまた違うのでちょっと検討。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nd77a949d3d09/ Tue, 06 Jan 2026 14:47:43 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nd77a949d3d09/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd77a949d3d09_d39c25e2b1f60b366526e1babb455b7f.png"/></figure><p><a href="https://article.yahoo.co.jp/detail/40dd84bca2386dba78fdaec790307873be5aac33">https://article.yahoo.co.jp/detail/40dd84bca2386dba78fdaec790307873be5aac33</a></p><h2>AIは悪なのか？</h2><p>これって、インターネットでも、SNSでも一緒なんだが、新しい技術を使って起きた事件が、新しい技術の事件とされる。これはすごい問題だと思う。多くの場合、技術や道具に問題があるわけでもなく、問題を起こすのは人間の方である。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n9cf30954df07/ Mon, 05 Jan 2026 10:57:26 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n9cf30954df07/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n9cf30954df07_a2468c3d34cc57ca4a31584e3d230d27.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRMDHSD6" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載（16コア32スレッド・最大5.1GHz）小型PC 高性能デスクトップ Radeon 8060S内蔵 LPDDR5X 8000MHz Windows11 Pro WiFi7 BT5.4 USB4 HDMI2.1 DP 2.5Gbps LAN 8K対応4画面 静音省スペース (128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne7819e40503d/ Mon, 29 Dec 2025 10:22:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne7819e40503d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne7819e40503d_29337f15c7b0a952d4d8f1ffd1eb7fa5.png"/></figure><p>どれくらい役に立つのか分からないが、どうなんだろう？</p><h2>何が出来るん？</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0G64HDCP7" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot スマートデイリーステーション ワイヤレス 天気ステーション AI暮らしナビ - スイッチボット スマート 温湿度計 デジタル カレンダー連携 天気予報 目覚まし時計 バックライト付き 日の出・日の入り時刻表示 スマホ連動 アラート通知 スマートホーム Wi-Fi接続必要</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nadac7e660d84/ Sat, 27 Dec 2025 15:26:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nadac7e660d84/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nadac7e660d84_4d2ae78cfc1ebd4452a67328dfae7d4e.png"/></figure><p>以前紹介しましたが、SwitchBotロボット掃除機の整備済製品が機種追加されましたのでご紹介。</p><h2>この三種</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-pro-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-pro-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-pro-combo-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-pro-combo-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>これらに関しては、今はもう新品のK10+が終売に向かっていて、特売が入ればそこまで価格差が出ない感じになってきている。正直、今のタイミングではメインで使うロボット掃除機としてはあまりお勧めできない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n398ce8496e70/ Sat, 27 Dec 2025 15:17:37 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n398ce8496e70/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n398ce8496e70_97bb93119a8bb766e0c787b76e2268fb.png"/></figure><p>定期となっていますが、ClaudeCodeの週間リミット情報です。AI生成のタイトル画像に31日が無いのは謎過ぎる。</p><h2>今週はリミット通知が来ないと思ったら</h2><p><br/></p><figure><img alt="" height="124" loading="lazy" src="n398ce8496e70_1766814446-dvrMWo07zJZGm3ci9HQD5XTN.png" width="571"/></figure><figure><img alt="" height="298" loading="lazy" src="n398ce8496e70_1766814513-bcndxq2RuYV9XSK3EtGImAL5.png" width="505"/></figure><p>どういうことだ？リミットが二倍と言うのはありがたいが、週末の時点で6%使用と言うのは流石になんか違う。週間リミットのリセットが1/3と言うのは、またリセット日がずれている。今までの状況であれば、火曜から水曜の辺りがリセット日のはずでしたが。</p><p>ただ、さすがにリミットが2倍と言うことでそれに関係してずれているのであるということで、特に問題はありません。ごっつあんです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n38675c54148c/ Thu, 25 Dec 2025 08:48:41 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n38675c54148c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n38675c54148c_5c04d6a18b0e8d961a4c8b48720006da.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRMDHSD6" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載（16コア32スレッド・最大5.1GHz）小型PC 高性能デスクトップ Radeon 8060S内蔵 LPDDR5X 8000MHz Windows11 Pro WiFi7 BT5.4 USB4 HDMI2.1 DP 2.5Gbps LAN 8K対応4画面 静音省スペース (128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nebff4d78aebb/ Tue, 23 Dec 2025 10:13:15 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nebff4d78aebb/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nebff4d78aebb_41d99ceae2473b6d565731fb1b2a6c50.png"/></figure><p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n38f1af690ff6/">昨日の記事</a>で、後になってやばいってことに気が付いたこと。</p><h2>EVO-X2メーカー在庫が切れている</h2><p>個人的にGMKtec　EVO-X2の価格調査をしている。これ以降の話は128GBモデルの話です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n38f1af690ff6/ Mon, 22 Dec 2025 15:42:57 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n38f1af690ff6/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n38f1af690ff6_70258b327f24b6883eb3ba8965eb1267.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRMDHSD6" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載（16コア32スレッド・最大5.1GHz）小型PC 高性能デスクトップ Radeon 8060S内蔵 LPDDR5X 8000MHz Windows11 Pro WiFi7 BT5.4 USB4 HDMI2.1 DP 2.5Gbps LAN 8K対応4画面 静音省スペース (128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n3c303839f78d/ Mon, 22 Dec 2025 09:29:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n3c303839f78d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3c303839f78d_03e3070c626a52d1033fb21822a44dbf.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">眼鏡農家の悩み</a></li><li><a href="#s2">JINSの福袋</a></li><li><a href="#s3">ちなみに</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>画像はいろんなこと書いているが、自動サングラスの話。今年はもう遅いですが、来年に向けて、もしくは普通に買っても損しない話</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n07e44fe8f30a/ Sat, 20 Dec 2025 18:02:24 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n07e44fe8f30a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n07e44fe8f30a_f8f9d7c39db7303cbf88c65500e53984.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ちょっと試してみるかには高すぎる</a></li><li><a href="#s2">どんな使い心地なのだろうか？</a></li><li><a href="#s3">通知の嵐</a></li><li><a href="#s4">AIの分析は？</a></li><li><a href="#s5">一番気になるセキュリティカメラ的運用は？</a></li><li><a href="#s6">HomeAssistant使用すれば？</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nfc5570ebffbd/">前回の記事はこちら。</a></p><h2 id="s1">ちょっと試してみるかには高すぎる</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>新発売セールで20％引きだったのが、今は10％引き。さすがに高すぎる。でも記事が出てきたので、ちょっと考察。</p><h2 id="s2">どんな使い心地なのだろうか？</h2><p><a href="https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2512/15/news040.html">https://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/2512/15/news040.html</a></p><h2 id="s3">通知の嵐</h2><p>レビューを見ると、ちょっとSwitchBotの面倒くさいところが出ている。通知を本格的に出させるととんでもないことになる。これを細かく見れるととるか邪魔だととるかは人それぞれだが、ちょうどいいころ合いの通知はなかなか難しいかも知れない。</p><p>細かく設定して、見たいときだけ見ればと言う話もあるけど、正直邪魔だと思う。オンとオフが極端。でも、まぁ、その為のものだと言えばしょうがない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/ndb9e96736237/ Fri, 19 Dec 2025 19:30:21 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/ndb9e96736237/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ndb9e96736237_fc5d1b11aa5e7e1309a41bb62e071537.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">以前の記事では</a></li><li><a href="#s2">何をしている？</a></li><li><a href="#s3">多少面倒な処理の解説</a></li><li><a href="#s4">タブレットで処理</a></li><li><a href="#s5">ファイルの配布</a></li></ol></details> <h2 id="s1">以前の記事では</h2><p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/life/n9761db99aec4/">ここまで実装していました。</a><br/>特に書いていませんでしたが、自分で使うには問題なく使えていたので普通に使っていましたが、あまり詳しく書いていませんでしたのでちょっと説明したいと思います。</p><p>これの前はエクセルで表を作って、バインダーで手書き、手計算で処理していました。こちらに変えてずいぶん楽になりました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n00789d0de184/ Thu, 18 Dec 2025 15:54:10 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n00789d0de184/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n00789d0de184_cf39f540b2e5aaf757c8ba01dfa643b5.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">基本スペック</a></li><li><a href="#s2">単純にCPUもGPUも強い</a></li><li><a href="#s3">高速メモリ</a></li><li><a href="#s4">正直AIに使うならこれはこれで有り</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">基本スペック</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F5HG2CNC" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AI ミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395、LPDDR5X 8000MHz 128GB +2TB SSD (Max.8TB) Windows 11 PRO ゲーミングPC、AMD Radeon 8060S RJ45/Wi-Fi 7/BT 5.4、4画面 HDMI 2.1/DP 1.4/USB4 235Bパラメータ対応 静音ビジネス ゲーミング向け</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nd6575b33c83f/ Thu, 18 Dec 2025 10:44:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nd6575b33c83f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd6575b33c83f_d575a792fa89280a5c205af9501d46a7.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FRMDHSD6" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載（16コア32スレッド・最大5.1GHz）小型PC 高性能デスクトップ Radeon 8060S内蔵 LPDDR5X 8000MHz Windows11 Pro WiFi7 BT5.4 USB4 HDMI2.1 DP 2.5Gbps LAN 8K対応4画面 静音省スペース (128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6988d94f9aae/ Wed, 17 Dec 2025 10:42:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n6988d94f9aae/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6988d94f9aae_006d6f5bfcd02838621f1f876fa75136.png"/></figure><h2>製品紹介</h2><p><a href="https://zotac.co.jp/product/magnus-en275060tc/" rel="nofollow noopener" target="_blank">ミニPC｜MAGNUS EN275060TC｜ZOTAC公式ダイレクトショップ</a></p><p>細かくは紹介記事ででもご確認ください。</p><p><a href="https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/2058895.html">https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/2058895.html</a></p><h2>本題　ミニPCでAIをやる視点からの考察</h2><h3>外付けグラボを内蔵できる</h3><p>私も5060ti16GBを外付けで使用しているので、無駄に外に邪魔なものがむき出しであるのは考えるものがある。しょうがないと思いながらも、どうやって置くのが正解かなと思いつつ毎日見ている。それが片付くのであれば嬉しい。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nfb1652d21433/ Tue, 16 Dec 2025 11:27:12 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nfb1652d21433/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfb1652d21433_b3c709b57e8acb76d18966bc2231fc7d.png"/></figure><p>定期となっていますが、ClaudeCodeの週間リミット情報です。</p><h2>今週は多少余裕があるが・・・</h2><p>今週も週頭からモデルをSonnetに切り替えて使用していました。その状態での話になります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n548cd434b91b/ Tue, 16 Dec 2025 10:40:35 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n548cd434b91b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n548cd434b91b_98685c31a7e624ef758188280802cf19.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">製品について</a></li><li><a href="#s2">今ベアボーンで買うミニPCの中では最強</a></li><li><a href="#s3">とは言っても</a></li><li><a href="#s4">それで、ベアボーンは今買い時？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n8bd65da0f3df/">以前紹介したES版</a>では無い方です。</p><p>12/17<br/>特に記載はありませんでしたが、数量限定だったようで売れて値上がりしました。</p><h2 id="s1">製品について</h2><p><a href="https://s.click.aliexpress.com/e/_c3OuStUl">https://s.click.aliexpress.com/e/_c3OuStUl</a></p><figure><img alt="" height="362" loading="lazy" src="n548cd434b91b_1765830503-3diN50LXGJAvuTnq9bg4Shxa.png" width="620"/><figcaption>残り1個</figcaption></figure><p>相変わらずアリエクはリンクが見えない。ベアボーンで78,820円。<strong>電源記載が無いからJP電源では届かないと思う。</strong>変換アダプタ、もしくはACアダプタをどうにかするしかない（ミッキーかメガネか分からないがそちらの対応でも行けるか？）。</p><p>次のミニセールでどのようなクーポンが出るか分からないが、今のINFクーポンでも使えれば7万くらいにはなるはず。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nacda630f4ab0/ Mon, 15 Dec 2025 18:11:41 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nacda630f4ab0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nacda630f4ab0_776b955e6f0e665e6735b5356193cfb2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">Minisforum MS-S1 MAX</a></li><li><a href="#s4">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s5">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s6">Topton Gaming Mini PC Oculink AMD Ryzen AI 9 HX 370</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F5H9KS9R" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec世界初EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載 128GB LPDDR5+2TB SSD（最大5.1GHz 16C/32T）8000MHz 8TB拡張対応 AI GPU搭載 Radeon 8060S（RDNA3.5/RTX4070超え (白い, 128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nddcdb9024f47/ Mon, 15 Dec 2025 16:17:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nddcdb9024f47/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nddcdb9024f47_6afa4ea856123019c101b13b7d93cdbb.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ローカルLLMにしか使わないのか？</a></li><li><a href="#s2">LLMには何が必要？</a></li><li><a href="#s3">CUDA使うとしたら？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">ローカルLLMにしか使わないのか？</h2><p><a href="https://note.com/dkvingway/n/nd2f827e0a826">https://note.com/dkvingway/n/nd2f827e0a826</a></p><p>この記事で、DGX Spark互換機の評価が若干低かったのがなぜかと思って書いてみるというか、もう上に書いている。</p><p>結局、LLMにしか使わないか、他にも使うかの話。DGX Spark互換機が活きてくるのはCUDAを使うかどうか。LLMだけに使うという頭が無かったので、そうすると選択肢が変わってくる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n75fdf72535a9/ Mon, 15 Dec 2025 11:33:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n75fdf72535a9/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n75fdf72535a9_87de156ed00adc5676fcfe3e4382c78f.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">これは意外に安くなる？</a></li><li><a href="#s2">GMKtec公式は？</a></li><li><a href="#s3">Amazonと楽天</a></li><li><a href="#s4">なら、どうする？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">これは意外に安くなる？</h2><p><a href="https://s.click.aliexpress.com/e/_c3YeeIrB">https://s.click.aliexpress.com/e/_c3YeeIrB</a></p><p>アリエクはカード化できないようですが、GMKtec K12です。電源がEUタイプだそうですが、GMKtecのK12のベアボーンが45,030円でクーポンで場合によっては4,000円オーバー割引が効く。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n22a40b4c8843/ Sun, 14 Dec 2025 19:25:55 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n22a40b4c8843/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n22a40b4c8843_c66578d95572897c54dba809c4c14a05.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今までのパラメーター</a></li><li><a href="#s2">問題点</a></li><li><a href="#s3">今後のパラメーター</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li><li><a href="#s5">追記</a></li></ol></details> <p>画質を上げたのに画質が下がる罠。</p><h2 id="s1">今までのパラメーター</h2><p>RTX 5060ti16GB使用<br/>解像度 720×1280<br/>フレーム数　120フレーム（30fps×4s）<br/>ブロックスワップ　32</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nba765ffd971d/ Sun, 14 Dec 2025 11:15:16 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nba765ffd971d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nba765ffd971d_ebb88fc8a39acaa298f78fce03d0152c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今までのパラメーター</a></li><li><a href="#s2">問題点</a></li><li><a href="#s3">今後のパラメーター</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>衣装は白溶け以外は及第点。動きは紙芝居感は抜けていないが、今のところしょうがない。一番の問題点は目。</p><h2 id="s1">今までのパラメーター</h2><p>RTX 5060ti16GB使用<br/>解像度 576×1024<br/>フレーム数　150フレーム（30fps×5s）<br/>ブロックスワップ　25</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n0fd79a45b398/ Sat, 13 Dec 2025 14:42:59 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n0fd79a45b398/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0fd79a45b398_278638d082baea08f94f197666e242c8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">GMKtec　EVO-X2</a></li><li><a href="#s3">ASUS Ascent GX10</a></li><li><a href="#s4">MSI EdgeXpert</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">注意事項</h2><p>商品価格は構成によって変わりますのでリンク先で目的の構成を選んで確認してください。ポイント、クーポン、おまけを確認ください。コメントは記事作成時のものです。</p><h2 id="s2">GMKtec　EVO-X2</h2><p>買うなら128GBモデル。そうじゃないなら買う意味なし。</p><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0F5H9KS9R" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec世界初EVO-X2 AIミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395 搭載 128GB LPDDR5+2TB SSD（最大5.1GHz 16C/32T）8000MHz 8TB拡張対応 AI GPU搭載 Radeon 8060S（RDNA3.5/RTX4070超え (白い, 128GB+2TB)</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb4fff99edd32/ Fri, 12 Dec 2025 18:00:27 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb4fff99edd32/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb4fff99edd32_9b4cd4e7007cfc2f6e34a58b58520f4e.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今までのパラメーター</a></li><li><a href="#s2">問題点</a></li><li><a href="#s3">今後のパラメーター</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li><li><a href="#s5">追記</a></li></ol></details> <p>改善は進んできている。どこまで求めるのか？</p><h2 id="s1">今までのパラメーター</h2><p>RTX 5060ti16GB使用<br/>解像度 480×848<br/>フレーム数　150フレーム（30fps×5s）<br/>ブロックスワップ　25</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc8a386802d18/ Thu, 11 Dec 2025 18:51:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc8a386802d18/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc8a386802d18_a16cb8344f39ef9d3775abb7ceb45801.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">目玉か？</a></li><li><a href="#s2">謎の機種</a></li><li><a href="#s3">AIハブはスタートダッシュ値引き終了</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>12/13～12/22<br/>ブラックフライデー、楽天スーパーセールで買われた方も多いと思いますが、一応こちらでも紹介していきます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5fec781c2d4e/ Thu, 11 Dec 2025 12:45:06 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n5fec781c2d4e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5fec781c2d4e_dad1a1fdf93903ffb4e657f78731ce6b.png"/></figure><p>なんか、それなりに動画っぽくなってきた</p><h2>それなりにちょこちょこいじって</h2><p>いろいろ試したという程でもないのですが、5060ti16GBで今の私の中では現実的なパラメーターは480x848でブロックスワップ25。これで5秒作成が今のところ限界。もう少し細かく調べれば上げ下げできるかもしれないが、細かく調べるのも大変なのでこれでいったん落ち着けようと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n4389b618e20e/ Thu, 11 Dec 2025 09:22:47 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n4389b618e20e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4389b618e20e_a2e060af593274779b859f12aeafdc0c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">メモリの高騰が地獄過ぎるどころか、地獄の底が抜けている</a></li><li><a href="#s2">メモリ込みのメーカーPC</a></li><li><a href="#s3">そもそもPCいるのか？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>状況は悪化の一途。今から買う人はご愁傷さまと言わざるを得ない。</p><h2 id="s1">メモリの高騰が地獄過ぎるどころか、地獄の底が抜けている</h2><p><a href="https://shop.tsukumo.co.jp/goods/0649528929969">https://shop.tsukumo.co.jp/goods/0649528929969</a></p><p>私が買ったときは18,900円。今は54,800円と先日書いたが、57,800円。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n20c5d65f9b6a/ Wed, 10 Dec 2025 12:14:55 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n20c5d65f9b6a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n20c5d65f9b6a_66db357f49b873fec2f2197c97eb665a.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">まず一番最初にエントリー</a></li><li><a href="#s2">Google Play ギフトコード 認定店</a></li><li><a href="#s3">何故こちらで買わないといけないのか？</a></li><li><a href="#s4">検討に上がるのは？</a></li><li><a href="#s5">検討外なのは？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>楽天スーパーSALE<br/>実質　本日最終日（12/10）<br/>16:00～20:00に追加ポイントエントリーが来るか期待</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n543c4c8c12e9/ Tue, 09 Dec 2025 10:47:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n543c4c8c12e9/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n543c4c8c12e9_75b24c1a49f57b07b1c1d2d512f881d9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">現状の問題点</a></li><li><a href="#s2">その後</a></li><li><a href="#s3">さて、そこからの処理</a></li><li><a href="#s4">問題は続く</a></li><li><a href="#s5">正直、画像破綻の原因は？</a></li><li><a href="#s6">それで一晩明けて作成完了</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8221d500e75f/">前回の記事</a>で、お、いけるんじゃと思ったけど駄目だった話。</p><h2 id="s1">現状の問題点</h2><p>ある程度の長さの動画を作ると時間経過で画質の劣化が激しい。それに対する前回の解決策がセグメントごとに区切り、途中でソース画像を入れて画質を定期的に戻す処理を入れる。</p><h2 id="s2">その後</h2><p>理想を言えば、途中挿入するソース画像もポーズを反映したものが入れられればいいのだが、そうすると、前セグメントの画像の人物を基ソース画像に毎回入れ替えるのがベスト。でもそんなことが実現できるか？やれる気がしなかったので、とりあえずソース画像をそのまま入れてみる。そうすると、毎回1フレーム目がソース画像になるので、セグメントのつなぎがめちゃくちゃになる。そんな状態で、あーでもない、こーでもないとやっているうちに一旦終了。</p><h2 id="s3">さて、そこからの処理</h2><p>ちょっと処理が面倒なのでセグメント分割は行わない方針に変更。正直どうしたら良いのか分からない。毎度のこと。なので、そんな時はChatGPTに聞くのだが、今回は特別にDeepResearchしてみる。そうすると、逆転の発想でフレーム数を減らすと単純に短くなるのでその分画質が保持される。それを後処理でフレーム補完することで動きを補う形にしてみるという提案。</p><p>どうだろう。うまく行くだろうかと思いながら実行の方向。こうやって書きながら、そろそろ行けるかと思って、記事を書いているのだが、相変わらず途中で問題が起こって結局作成が追い付かない。どんなもんになるかが確認できない。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n0c4485300f9c/ Mon, 08 Dec 2025 13:00:55 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n0c4485300f9c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0c4485300f9c_7e2fcbccf52cd429701345cdd28e41da.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">町内のゴミ収集ボックス？</a></li><li><a href="#s2">壊れた？</a></li><li><a href="#s3">ゴミ収集ボックスは誰のもの？</a></li><li><a href="#s4">これを踏まえてゴミ捨て問題</a></li><li><a href="#s5">何が問題？</a></li><li><a href="#s6">田舎に来ても都会のつもり</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>たまには毛色の違う話</p><h2 id="s1">町内のゴミ収集ボックス？</h2><p>当方、島根県の田舎オブ田舎に住んでいますので、町内のゴミ捨て場があります。よく話題になるあれです。そのごみ収集ボックスが壊れて更新することになったので、それに合わせて記事を書いてみようということです。</p><h2 id="s2">壊れた？</h2><p>私たちの町内のゴミ収集ボックスは上と前が開閉するタイプのFRPのものです。FRP自体は劣化したと言っても壊れているわけでもないのですが、つなぎ目のパーツが壊れて、前の開閉のロックが壊れてパカパカするようになってしまって問題なので更新しようという話です。</p><h2 id="s3">ゴミ収集ボックスは誰のもの？</h2><p>これは町内のものです。町内で買って、当町内では道路に置きます。ですので、道路の占有許可を取らないといけません。これは5年に一度更新しないといけないそうですが、今回初めて知りました。大昔に今のボックスを準備した際に手続したそうですが、そのあと更新していなかったそうです。どうも、切れたからと言って連絡が来るもんでもなさそうですが、本来はこちらから定期的に更新しないといけないようです。</p><p>と言うことで、今回町内で買うことになったのですが、価格が確か18万円で補助金が5万円で実質13万円だったか、補助金前で13万円だったか忘れましたが、それなりの金額になります。それとは別に、固定用と言うか重石の為のコンクリートブロックが2万円。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/nb94677ad1863/ Mon, 08 Dec 2025 09:59:56 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/nb94677ad1863/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb94677ad1863_97568f67c79271981e833e10b9deae74.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">機器構成</a></li><li><a href="#s2">ClaudeCode</a></li><li><a href="#s3">HomeAssistant</a></li><li><a href="#s4">n8n</a></li><li><a href="#s5">ローカルLLM</a></li><li><a href="#s6">Suno</a></li><li><a href="#s7">Qwen-Image-Edit-2509</a></li><li><a href="#s8">Wan2.1 SteadyDancer</a></li><li><a href="#s9">まとめ</a></li></ol></details> <p>次々とやりたいことが増えるので色々放置になっている。雑に進捗報告。誰に？</p><h2 id="s1">機器構成</h2><p>一ヶ月でものによっては倍以上の価格に。恐ろしい。</p><h2 id="s2">ClaudeCode</h2><p>当方の根幹。AIUIのベースです。GMKtec K12をUbuntuサーバーとしていますが、その管理は基本全てAIUI（ClaudeCodeを使用して）行っています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n689bae9ae96f/ Mon, 08 Dec 2025 08:37:35 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n689bae9ae96f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n689bae9ae96f_f4c8354951783929a3574a65e127c4ba.png"/></figure><h2>PC</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0FK2Y23BT" rel="nofollow noopener" target="_blank">GMKtec K12 ミニPC AMD Ryzen 7 H 255搭載【8745HSより速い】8コア16スレッド 最大4.9GHz 32GB DDR5+1TB NVMe SSD PCIe4.0×4拡張対応 OCulink搭載 デュアル2.5G LAN HDMI2.1/DP1.4/USB4搭載 4画面8K出力 静音冷却ファン オフィス/マルチタスクに最適</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nf7358c38199b/ Sun, 07 Dec 2025 11:05:16 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/nf7358c38199b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf7358c38199b_eaad9bf7b8a48aad11ace4baae20e6a5.png"/></figure><p>個人的にお勧めのものはこちらと言う話。</p><h2>一人で使うのか周りにも人がいるのか？</h2><h3>常用最強はこちら<br/></h3><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B09LQSBPWJ" rel="nofollow noopener" target="_blank">Shokz (ショックス) OpenRun 骨伝導イヤホン ワイヤレスイヤホン オープンイヤー 【IP67防水防塵 DualPitch技術 8時間連続再生 Bluetooth 5.1】 耳を塞がない ながら聴き 軽量 マイク付き 自動ペアリング ランニング・スポーツ イヤホン マグネット式充電 技適認証済み ブラック</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n83afec167ebe/ Sun, 07 Dec 2025 06:05:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n83afec167ebe/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n83afec167ebe_19727cd8816ec3466b0e9ebfe1153525.png"/></figure><p>定期となっていますが、ClaudeCodeの週間リミット情報です。</p><h2>週間リミットだと思ったら、Sonnetの週間リミットだった</h2><p>今週（今となっては先週になる？）は週頭からモデルをSonnetに切り替えて使用していました。その状態での話になります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8221d500e75f/ Sun, 07 Dec 2025 04:37:16 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8221d500e75f/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8221d500e75f_582877662ab0d60542ae3105734e2596.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">エラーからの修正が手間</a></li><li><a href="#s2">動画の作成に関して</a></li><li><a href="#s3">API形式で実行すると</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n595d42dc47d0/">先日の話</a>の続きになります。</p><h2 id="s1">エラーからの修正が手間</h2><p>全く分かっていませんのでComfyUIを動かしてみて、エラーが出たらエラーのレポートをClaudeCodeに投げる、その修正を基にComfyUIをブラウザで再実行の流れだったんだが、突然、ClaudeCodeがぽろっと言ったんですよ。ワークフローをAPI用に変換してそれを下さいって。</p><p>これって、言われてみると何かで見たのか、ClaudeCodeが何かで言っていたか忘れましたが、見たことがある。と、ここで説明。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc150ccb1b3b1/ Sat, 06 Dec 2025 10:50:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc150ccb1b3b1/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc150ccb1b3b1_64f1094909f5b5eb96bf89415672e82c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Ringカメラ が余っている</a></li><li><a href="#s2">SwitchBotAIハブには？</a></li><li><a href="#s3">Ringカメラ は何に使える？</a></li><li><a href="#s4">Home Assistant × Ring（サブスクなし）でできること</a></li><li><a href="#s5">Home Assistant × Ring × サブスク契約で解放される“HAだからできる”追加機能録画履歴の閲覧</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>皆さんのおうちにも使っていないAmazonのRingカメラの一つや二つが転がっているのではないかと思います。これって、何かに使えないかと考えた記事になります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n89d313c24bed/ Fri, 05 Dec 2025 16:39:35 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n89d313c24bed/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n89d313c24bed_a9359c04809f6b98a847fcddd4d0e9fb.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">楽天スーパーセール開催中</a></li><li><a href="#s2">メモリの高騰が地獄過ぎる</a></li><li><a href="#s3">メモリ込みのメーカーミニPC</a></li><li><a href="#s4">そうすると今度は違う選択肢が</a></li><li><a href="#s5">本当は夏が最安値だった</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>あまりにも状況が変わってきたので書いてみる。</p><h2 id="s1">楽天スーパーセール開催中</h2><p>12/4 20：00～12/11 1：59まで。<br/>楽天モバイルユーザーは12/3 20：00～スタートです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n595d42dc47d0/ Fri, 05 Dec 2025 12:29:34 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n595d42dc47d0/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n595d42dc47d0_c3b0374d1136011c29b50b221d850248.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">何がうまくいかないのか？</a></li><li><a href="#s2">環境の構築に関して</a></li><li><a href="#s3">ワークフローの作成に関して</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>今一番苦戦していることに関して書いてみる。状況としてはUbuntuサーバー内にComfyUIをインストールして、画像生成、動画生成を行う環境を整える作業をしているところです。この処理はClaudeCodeで行っています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n1abbeacb13a7/ Wed, 03 Dec 2025 06:08:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n1abbeacb13a7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1abbeacb13a7_1e618a8294f073b0db2a40289dfd4726.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">まず一番最初にエントリー</a></li><li><a href="#s2">Google Play ギフトコード 認定店</a></li><li><a href="#s3">Apple Gift Card 認定店</a></li><li><a href="#s4">【楽券】ローソン 1,000円 お買物券 1枚</a></li><li><a href="#s5">ナフコ楽天市場店</a></li><li><a href="#s6">SwitchBot楽天公式ショップ</a></li><li><a href="#s7">ミニPC購入ならこちら</a></li><li><a href="#s8">外付けGPUを検討するなら</a></li><li><a href="#s9">クロマルハナバチの購入はこちらがおススメ</a></li><li><a href="#s10">まとめ</a></li></ol></details> <p>12/4 20：00～12/11 1：59まで。<br/>楽天モバイルユーザーは12/3 20：00～スタートです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a2672527c31/ Tue, 02 Dec 2025 18:28:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a2672527c31/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7a2672527c31_f1158df645a717caceaddd303f2913c9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AIUIとは</a></li><li><a href="#s2">基本の説明</a></li><li><a href="#s3">使う上での注意点</a></li><li><a href="#s4">どう使うべきか</a></li><li><a href="#s5">アレクサとかSiriとは違う？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>当たり前のようにAIUIと言う言葉を使っていますのでちょっと書いてみます。同じこと書いている気がしますが、多少アップデートしているので我慢して。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/neee53e363d7b/ Tue, 02 Dec 2025 14:08:39 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/neee53e363d7b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="neee53e363d7b_3a4371b5782f055bfe15de409be7ea50.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">使用機器構成</a></li><li><a href="#s2">ComfyUIの設定からもうよく分かんない</a></li><li><a href="#s3">ChatGPTでワークフロー作成</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>あまりにもわからなさすぎることをAIにぶん投げてドツボにはまる話。</p><h2 id="s1">使用機器構成</h2><p>GMKtec ミニ PC K12 Nucbox　メモリ96GB　SSD1TB</p><p>AOOSTAR AG01をアリエクで購入したが、出荷されずキャンセル。急遽AmazonでMINISFORUM DEG1 外付けGPU ドッキングステーション Oculink対応を購入。<br/>玄人志向 電源ユニット 750W ATX 電源 80 PLUS ゴールド PC電源 フルプラグイン セミファンレス KRPW-GA750W/90+も追加購入。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n45dd56b9ba72/ Tue, 02 Dec 2025 09:14:30 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n45dd56b9ba72/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n45dd56b9ba72_3c9044c8ef6279d7f91fee7fae1642c6.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">そもそも農業のIoT化は何のため？</a></li><li><a href="#s2">SAWACHI</a></li><li><a href="#s3">気になるのは</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>農業のIoT化がIoPか？なんか違う気がするがこの取り組みは素晴らしい気がする。と、たまには農家らしく書いてみる。</p><h2 id="s1">そもそも農業のIoT化は何のため？</h2><p>一言で言うなら儲ける為なんですよ。収量を上げる、ロスを減らす、手間を減らす。収入を増やして、支出を減らすための手段なんですよ。ただ、今までのサービスとしてのIoTはこんなことが出来ますよで、儲けに対しては農家自身で活用する必要があった。それは当たり前っちゃ当たり前なんですが、データを使うのにひと手間あった。</p><p>ここ近年、データは入手しやすくなったのに対して、データをどう活用するか、そこが弱かった。あと必要だけど整備されていなかったデータのオンライン化を進めるのは大切。なので、そこを整備していくというのはすごく理にかなっている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0530b2f79c4b/ Mon, 01 Dec 2025 12:25:04 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0530b2f79c4b/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0530b2f79c4b_194071b6d5cea4db6e650d7f63a04780.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AIに作業させるのが止まってしまう</a></li><li><a href="#s2">まずClaudeCodeはどうなの？</a></li><li><a href="#s3">Geminiはどうだ？</a></li><li><a href="#s4">Codexには期待</a></li><li><a href="#s5">作業が終わらないのでChatGPTに関しても書く</a></li><li><a href="#s6">Codexというか、Qwen-Image-Edit-2509　nunchaku版の設定が分からなさすぎる</a></li><li><a href="#s7">まとめ</a></li></ol></details> <p>今回書くのは個人的な感想なので、結局使い方で感想は変わるのだと思いますが、私の個人的な変態使用における感想だとご理解ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0a424b118077/ Sun, 30 Nov 2025 09:51:19 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n0a424b118077/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n0a424b118077_532b37f9711052057869bbd4a124727c.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">今週も週間リミット到達</a></li><li><a href="#s2">表示が変わっている</a></li><li><a href="#s3">ここでおかしいなと思って気づく</a></li><li><a href="#s4">ClaudeのチャットBotに確認</a></li><li><a href="#s5">ということは？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>週間リミットにまた到達したので調べてみた話と、いつの間にかOpasを使っていた話。</p><h2 id="s1">今週も週間リミット到達</h2><p>/status</p><figure><img alt="" height="121" loading="lazy" src="n0a424b118077_1764444451-kwsOha5pPfgJm670xHFClAQY.png" width="620"/><figcaption>見にくい</figcaption></figure><p><br/></p><figure><img alt="" height="259" loading="lazy" src="n0a424b118077_1764444500-v9HpCuaZFWdlSDBc8etzPhx4.png" width="439"/><figcaption>拡大</figcaption></figure><h2 id="s2">表示が変わっている</h2><p>前は一番下のグラフはOpasが書いてあったはずなのに、今はSonnetになっている。この表示すごい分かり難いが、Sonnetだけで言えば6%しか週間リミットを使っていないが、トータルの今週のリミットには上限達しているからもう使えませんと言うこと。</p><p>一番上の画像で一番下に文字が書いてあるのだが、こちら</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n4fa00ef382a1/ Sat, 29 Nov 2025 19:18:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n4fa00ef382a1/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n4fa00ef382a1_3fa8c76dc846f6a28703b76916d041d4.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AIは気が利かない？</a></li><li><a href="#s2">何故？</a></li><li><a href="#s3">これって経験あるというか</a></li><li><a href="#s4">ってことは？</a></li><li><a href="#s5">クリエイターは？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>最近AI全振りの作業をしていると、AIって気が利かないって思うことがよくある。それについてちょっと書いてみる。</p><h2 id="s1">AIは気が利かない？</h2><p>AIって何でもやってくれるけど先回りしてはくれない。でも、よく考えてみれば、電卓だって表計算だって、言われたことしかやらないし、勝手に計算したりはしない。</p><p>そうしたら何故、AIだけそう思うのだろうか？AIは何でもできそうな気がする。実際、指示出せば大体のことをやってくれる。思った以上に万能にやってくれる。だから、できるけど気の利かない奴と思ってしまう。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3a41d33a680d/ Sat, 29 Nov 2025 10:42:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3a41d33a680d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3a41d33a680d_4655bef768c8037b0ee4ba9a6f2f8288.png"/></figure><p>空気清浄機って、何を基準に購入しますか？性能？値段？デザイン？ふつうだと、そんなとこですよね。普通なら。</p><h2>製品紹介</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table-walnut?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table-walnut?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table-wood?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-air-purifier-table-wood?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><p>三色展開の白のみテーブル無しの廉価版あり。ペットに強いということを売りにしているようだが、なんか意味を勘違いしている。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n14b76a522a90/ Fri, 28 Nov 2025 12:56:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n14b76a522a90/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n14b76a522a90_cb08fb9f4eb4b0c61ba46b9e029e9800.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">＊注意事項＊</a></li><li><a href="#s2">問題はリクエスト上限</a></li><li><a href="#s3">そうしたらどうするの？</a></li><li><a href="#s4">取得したデータを閲覧するには？</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>温湿度計を増やし過ぎるとどうなるのかの説明です。アプリで見るだけの方にはあまり関係ありません。APIを使ってデータ取得を考える方向けです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8c35fcdf4064/ Thu, 27 Nov 2025 11:18:15 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n8c35fcdf4064/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8c35fcdf4064_498f6dadc0e5d5a9400b1a743a11c940.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">コード作成</a></li><li><a href="#s2">テキスト処理</a></li><li><a href="#s3">画像処理</a></li><li><a href="#s4">AIUI（AIを用いたインターフェース）</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>昨日の記事<a href="https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb80120e30c59/">「AIは新規事業に使えるのか？」</a>でAIは仕事に使えない感じで書いたが、そうは言っても自分では使っているので、話が違うじゃんとなるのでちょっと記事にしてみます。</p><h2 id="s1">コード作成</h2><p>ClaudeCodeをPythonでコードを書くのに使っています。自分が使うシステムに使うコードなので、何か問題があっても責任は自分にあるので、コードが動いていても、実はバグがあるんじゃないか？止まったらどうする？と言う部分に責任問題は存在しません。</p><p>では責任がある場合にはどうなるかと言えば、それはコストをかけてチェックする必要があると言うことです。これって、結局今までと変わらないですね。人間が作っても、AIが作ってもデバッグが必要で、問題が無い完成したものを納品するのが仕事。チェックもAIがやるとなると精度がどうなのかと言う問題があるが、人間がやってもAIがやっても見逃すときは見逃すと割り切るならそれはそれで。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb80120e30c59/ Wed, 26 Nov 2025 09:46:07 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nb80120e30c59/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb80120e30c59_6b6901e087f62a49ed88e2945d5b533a.png"/></figure><p>昨日、AIを新規事業に使いたいと思っているとXにコメント頂いたので、それに関して記事化してみる。</p><p>ただし、これは個人的な意見なのでもしかしたら違っているかもしれないし、あっているかもしれないし、謎。</p><h2>結局AIをどこまで制御する必要があるのかどうか</h2><p>表計算は出てくる数字が毎回違ったら問題だけど、喫茶店のコーヒーがおいしいレベルで味が多少ブレるのは問題ない（個人的な感想）と言うように、どこまで制御する必要性があるのかで、コストや難しさが変わる。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nfc5570ebffbd/ Mon, 24 Nov 2025 19:59:11 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nfc5570ebffbd/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfc5570ebffbd_71fee4655c1fe091015f96263c22e078.png"/></figure><h2>製品詳細</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-aihub?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><h3>世界初！人のように「理解」するAIスマートハブ</h3><p>革新的なVLM（視覚言語モデル）を搭載した、次世代のスマートホーム中枢ハブ。カメラやスマートテレビドアホンと連携することで、「誰が・どこで・何をしたか」まで理解し、テキストで表現することを可能にします。たとえば、「誰かが物を持っている」「人がよじ登っている」など、不審な動きを正確にとらえアプリに通知。さらに、ペットの食事や遊びなどの変化にも気づけるので、家にいない時間も安心。<br/>※ご利用には、SwitchBot 見守りカメラPlus 3MP／5MP、SwitchBot スマートテレビドアホンおよび、RTSP対応の他社製カメラが必要です。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n14cebfe8c085/ Sun, 23 Nov 2025 15:22:10 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n14cebfe8c085/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n14cebfe8c085_ac8c05f478eba61560aa397a879c9191.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">そもそもClaudeCodeとは？</a></li><li><a href="#s2">分かったから、何がイレギュラーなのか？</a></li><li><a href="#s3">ちょっと気になるのは再現性</a></li><li><a href="#s4">ただ、知らないよりは知っている方が良い</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>前にちらっと書いたのですが、私はClaudeCodeをちょっと変な使い方をしているので、何となく説明したいと思います。でも、私がイレギュラーと思っているだけでそれって普通の使い方じゃんと思われたら申し訳ありません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a1a8588c26a/ Sun, 23 Nov 2025 09:58:36 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7a1a8588c26a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7a1a8588c26a_d03e8b04d731a111f183cb849fbe10bb.png"/></figure><p>なんか、そろそろ週間リミットに届くと表示は出ていたが今朝の表示で困惑した話です。下記に続く情報は記事作成時点での私の認識によるものですので、間違っている可能性や、将来的に更新される可能性があります。</p><p>11/25追記<br/>どうも週間リミットのリセットが日曜夕方から月曜早朝に変更になっただけのようです。皆さんも同じか知りませんけど。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n63ccb70a5378/ Fri, 21 Nov 2025 12:21:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n63ccb70a5378/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n63ccb70a5378_6e9179ffd45bed45b2fd192b711fb93e.png"/></figure><p>AI話が続いていますが、ダッシュボード話はどうなっているんだという話は無しの方向で。</p><p>本記事はほぼAIに丸投げした作業に関して記事にしています。私自身、どれほどの信頼性があるか理解できていませんので各自の判断で参照ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n3a5c6553e210/ Mon, 17 Nov 2025 09:32:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n3a5c6553e210/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3a5c6553e210_05a75b9e915542493b62cf7b0d185317.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">現在の状況：Instagram を自動投稿したいが…</a></li><li><a href="#s2">問題が起きないケースもある</a></li><li><a href="#s3">対応策：やっぱりググるのが必要</a></li><li><a href="#s4">まとめ：AI 全振りは楽だが、最新情報の扱いは要注意</a></li></ol></details> <p>今現在、ChatGPTに助けられつつも、同時に苦しめられている──そんな「にっちもさっちもいかない事例」について書いてみたい。今回は Instagram の自動投稿 API を扱う中で感じた、AI 活用の“落とし穴”に関する話だ。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n17beca6aca31/ Sat, 15 Nov 2025 07:35:33 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n17beca6aca31/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n17beca6aca31_88bc9735b0a07be1db63667bce0fffc0.png"/></figure><p>当方田舎なもので、いろいろ自分でやらないといけません。と言っても、お父さんがやっている部分が大きいのですが、コードタイプのヘッジトリマはコードが邪魔になってしょうがない（よく切ります）。なので、先日お父さんがマキタのヘッジトリマが欲しいという話になり、どうせ買うならポールヘッジトリマをと言うことで、楽天で購入しました。と言うところまでが前段と言う、よく分からない話。</p><h2>前段で、買ったのはこちら</h2><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0B8YSL4FM" rel="nofollow noopener" target="_blank">マキタ(Makita) 500mmポールヘッジトリマ 18V バッテリ・充電器別売 MUN501WDZ 青</a></p><p>Amazonで安くなっているようですが、楽天で同じくらいで買いました。ポイントが付くほど、向こうがお得ですね。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n182abd7cb406/ Fri, 14 Nov 2025 10:00:40 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n182abd7cb406/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n182abd7cb406_3acbf808c32519c99419a7c148d37eb8.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">製品紹介</a></li><li><a href="#s2">赤外線センサーとミリ波レーダーの違い</a></li><li><a href="#s3">じゃ、何に使える？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>今更だけど、SwitchBot 人感センサーProに関して書いたりする。</p><h2 id="s1">製品紹介</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-presence-sensor?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate">https://www.switchbot.jp/products/switchbot-presence-sensor?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate</a></p><blockquote><p>従来の人感センサーでは難しかった「静止状態の人の存在」も、ミリ波レーダーが正確に感知。これに赤外線センサーや照度センサーが連動し、正確な自動制御が可能になります。たとえば暗い部屋に入ればライトが自動で点灯し、そのまま動かずにいても、ミリ波レーダーが存在を検知し続け、照明が勝手に消える心配はありません。トイレや書斎、作業スペースなど、動きの少ない場所でも、快適さが途切れません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n28599f6b2893/ Fri, 14 Nov 2025 08:29:53 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n28599f6b2893/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n28599f6b2893_4226395400509706fb872ca98a0ff71d.png"/></figure><p>ちょっと触ってみて、あまりにも苦戦したのでちょっと書いてみます。</p><h2>簡単なもんだと思っていた</h2><p>触ってみた感じ、多少でもプログラミングが分かっていないと手が出せない感じだと思う。なんか、見た目POPな感じだったから、ブロック繋げてできましたーって感じなんかと思っていたら、全然違った。多少複雑なことをできるほど、当たり前だが複雑になっていた。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n8831f38eafda/ Thu, 13 Nov 2025 11:53:22 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n8831f38eafda/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8831f38eafda_bd9411ad1114c25611d10ec4de15581b.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">何で買ったのか？</a></li><li><a href="#s2">グラボはどうするのか</a></li><li><a href="#s3">画像生成での比較</a></li><li><a href="#s4">ただ、問題は値上がり傾向</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ncdac9a52eead/">昨日の記事</a>でOCulinkでグラボをつなぐ検討をしました。その後、AOOSTAR AG01　電源内蔵タイプをアリエクで購入してしまったので、本気でグラボを考えてみます。</p><h2 id="s1">何で買ったのか？</h2><p>アリエクのセールで単純にクーポン込みで19,000円強だったのですが、paypayのポイントが、ポイント運用放置で15,000から20,000弱に増えていたので、とりあえず使っておくかと言うことで買ってしましました。ただ、そうすると本気でグラボを考えないといけないので検討することに。</p><h2 id="s2">グラボはどうするのか</h2><p>昨日も書いたがGeForce RTX 5060 Ti 16GBにするか、GeForce RTX 3060 12GBにするかの選択なのだが、具体的に性能差がどれほどあるのか確認。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ncdac9a52eead/ Wed, 12 Nov 2025 07:10:44 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/ncdac9a52eead/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ncdac9a52eead_0f3c710e534bca1c1029a487c9d89338.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">GPUドック</a></li><li><a href="#s2">グラフィックボード</a></li><li><a href="#s3">どうせなら誰か作ってくれないかな？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li><li><a href="#s5">SwitchBot 購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>ローカルLLMやり始めると、特に意味は無いのだがいろいろやってみたくはなる。今、一応稼働が安定に入ったところで次に手を出したくなるのが画像生成。ただ、ここで問題が。画像生成を行うには、今のミニPCでは外付けGPUが必要となる。それも、どうせならNVidia。なので買いたいけど買わないが、一応調査してみる。ただ、結果そんなにお金かけるんだったら、ミニPCでなくてもよかったじゃんと言うのは無しで。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n312a26a886ef/ Mon, 10 Nov 2025 20:54:52 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n312a26a886ef/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n312a26a886ef_fbab8cfb8deba35a25b2f0fa94cb3323.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">クーポン情報</a></li><li><a href="#s2">新規登録</a></li><li><a href="#s3">価格はセール開始後の価格</a></li><li><a href="#s4">GMKtec K12</a></li><li><a href="#s5">Ecowitt Weather Station</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li><li><a href="#s7">SwitchBot 購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>明日からアリエクでは独身の日セールが始まります。中国では年間で一番大きなセールとなるのですが、日本ではまだあまり聞きなじみが無いかと思います。いろいろ見てきた中で商品がどのくらい安くなるのかちょっと見てみようと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n332ed3d6167a/ Mon, 10 Nov 2025 17:35:11 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n332ed3d6167a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n332ed3d6167a_ba1cb2116d5dc849dc328f0fd7391b2f.png"/></figure><p>画像解析用にGPUで運用しているQwen3-VL-30B-Q4_K_M（以下Qwen3-VL）ですが、いつの間にかハングと言うかクラッシュしていた。調査と修正を行いました。ちなみに以前の記事から読むとわかりやすいというか、読んでる前提で話していますので<a href="https://yamamurasyouten.com/blog/ai/"><strong>こちら</strong></a>から順番に（下から？）ご確認ください。</p><h2>とりあえず、問題なく動いていたはずでは？</h2><p>特に気づいていなかったというか、裏でサーバーが動いているだけで処理した際にあまり確認をしていなかったので止まっているかどうかも定かでは無かった。普通に使っていたので問題は感じなかったのですが、ただ、処理を見ていた時に、なんかおかしいぞとなってチェックしてみるとどうも処理が落ちている。と言うことでチェックスタート。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nfaebccc5b7f5/ Sat, 08 Nov 2025 19:36:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/nfaebccc5b7f5/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nfaebccc5b7f5_61a6a80cc6059e4d32b12ef8242d1e76.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">EVO-X2 AIの情報は見るけど、普通のミニPCの情報はあまり見ないよね</a></li><li><a href="#s2">実はROCm以外に選択肢があった</a></li><li><a href="#s3">VRAMのことを書き忘れてた</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n16826e0ee511/"><strong>前の記事</strong></a>が前提のような書き方しているので、まだの方はそちらからお読みください。</p><p>あらかた基本のインストールが終わったところで、LLMのインストールに入ります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n16826e0ee511/ Sat, 08 Nov 2025 17:16:03 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n16826e0ee511/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n16826e0ee511_0c3849148d0b0c06295e5e269cf0d5ad.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">初めに</a></li><li><a href="#s2">購入機器</a></li><li><a href="#s3">インストール作業に関して</a></li><li><a href="#s4">初期インストール終了から</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>待望のミニPCが到着、メモリ、SSDもそろったのでインストールを開始する。</p><h2 id="s1">初めに</h2><p>まず、大前提として、今回話す内容は私の理解が不十分なのを前提としております。Ubuntuを触るのも初めてですし、ホームサーバーを立ててみようという話も初めてです。書いている内容が合っているかどうかだけでなく、セキュリティ的に危険なことをしているかもしれないことも考えられます。</p><p>基本AI頼みで進めておりますので、今現在、ローカルLLMがある程度動作するようにはなりましたが、問題点があるのかどうかというレベルでなく、正直どうやってここまで来たかも定かでは無かったりします。もし真似をされるという方がおられたら、ご自分の責任で行うようお願いいたします。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n46f164e8b8e2/ Fri, 31 Oct 2025 11:30:42 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n46f164e8b8e2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n46f164e8b8e2_d56969fd63492ca6fb9fc49ef71260ab.png"/></figure><p>私のサイトはビニールハウスの環境制御機器の話をメインに書いています、たぶん。そこで商品を紹介する際にアフィリエイトで紹介させていただいております。私のサイト経由でSwitchBotのサイトでお買い物いただくのは大変ありがたいですが、なぜか半分くらいの方は掃除機を買われているようなので、ちょっと書いてみたいと思います。とは言っても、普通に紹介してもしょうがないので、掘り出し物の話を。</p><h2><a href="https://www.switchbot.jp/products/switchbot-robot-vacuum-cleaner-k10-refurbished?bg_ref=Pj4y9HwAx7&amp;utm_source=Pj4y9HwAx7&amp;utm_medium=switchbot-affiliate" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot ロボット掃除機 K10＋ (整備済リユース品)</a></h2><p>いつの間にか販売されていた、整備済みリユース品。スマホで言う認定中古品のようなものか？一応こんなことが書いてある。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc77a20454424/ Wed, 29 Oct 2025 11:33:37 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc77a20454424/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc77a20454424_09177d3b41eaad83deb4c16629254549.png"/></figure><p>私自身は電子書籍端末を持ってはいますが、活用していません。結局スマホが手軽だしそれだけで十分だという話があります。</p><p>ただ、視認性と言う意味ではやはりE-Inkデバイスの方が良いので使う人がいるのも理解できます。そんなE-Inkデバイスが農家のダッシュボードに利用できるのか調査してみます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/naa21f24bbac7/ Tue, 28 Oct 2025 11:17:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/naa21f24bbac7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="naa21f24bbac7_4c0e6e8267ec770c6f39ab46a73c787a.png"/></figure><p>農家のダッシュボードの話を続けているが、とにかく安いタブレットが必要と言う話なのですが、それに最適なFireタブレットが地味に安いので紹介します。</p><h2>AmazonスマイルSALE</h2><p>もうたびたびにセールがあるのですが、大きいセール以外基本追っていません。正直、最近のAmazonは大きいセールでもびっくり価格が出るわけでもなく、欲しいタイミングでセールがあればお得だねぐらいにしか思っていません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne5159814dfba/ Tue, 28 Oct 2025 09:49:19 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne5159814dfba/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne5159814dfba_45c672f2a3408009b334e9af94b3d9df.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Home Assistantのインストール方法</a></li><li><a href="#s2">n8nとローカルLLMも利用するには？</a></li><li><a href="#s3">ローカルLLMでGPUを使うには</a></li><li><a href="#s4">最終の方向性</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li><li><a href="#s6">SwitchBot 購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>まだミニPCが届かないのだが、前準備としてどのようにサーバーを準備するのか調べておく。情報はChatGPTで集めておりますが、各自最終的にはご確認ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n5b35b8989c21/ Sat, 25 Oct 2025 09:34:40 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n5b35b8989c21/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n5b35b8989c21_45f606f86b990c452db195b43e2635ce.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Google Play ギフトコード 認定店</a></li><li><a href="#s2">Apple Gift Card 認定店</a></li><li><a href="#s3">【楽券】ローソン 1,000円 お買物券 1枚</a></li><li><a href="#s4">ナフコ楽天市場店</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>私は楽天の民なのですが、定期的にお買い物マラソンで買い物をしていますので攻略法と言うか適当にまとめてみます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/naf25f3d609d3/ Fri, 24 Oct 2025 10:23:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/naf25f3d609d3/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="naf25f3d609d3_aa5a8503da51006b98d1aa16e011209b.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ChatGPTの場合</a></li><li><a href="#s2">Claude Codeの場合</a></li><li><a href="#s3">Gemini CLIの場合</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li><li><a href="#s5">SwitchBot 購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>今何となく見たら、この記事は農家関係ないけど、もう農家ってつけるの決めたから見たいに脳死で付けてるのでなんか変。これからもこれで行きます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7e9403163393/ Thu, 23 Oct 2025 15:24:43 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n7e9403163393/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n7e9403163393_6175d2eca688dfabc726e494773f7cd6.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">CPUとGPUの違い</a></li><li><a href="#s2">dGPU（グラフィックボード）</a></li><li><a href="#s3">iGPU（内蔵グラフィックボード）</a></li><li><a href="#s4">CPU</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li><li><a href="#s6">SwitchBot 購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>このページを見に来るような人はローカルLLMに関してもうご存じかも知れないが、具体的に何に気を付けないといけないとか細かい部分が分かり難い部分有るのでまとめておく。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd5ad26f5718d/ Thu, 23 Oct 2025 10:05:49 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd5ad26f5718d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd5ad26f5718d_5d0291690bf22abd5f3fefbfcd3fcc3e.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">HomeAssistantのダッシュボード</a></li><li><a href="#s2">Fully Kiosk Browser</a></li><li><a href="#s3">Amazon Fireタブレット</a></li><li><a href="#s4">ついでにAmazon Echo</a></li><li><a href="#s5">HomeAssistant自体、日本ではあんまり？</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li><li><a href="#s7">購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>農家のダッシュボードシリーズを進めていますが、それの発端はAmazonのセールでEchoHubが安くなっていることからでした。そこからいろいろ話を進めていますが、そもそもFireタブレットを使用すればいいのではという話が調べている中で浮上しているので深掘りしていきます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n8bd65da0f3df/ Tue, 21 Oct 2025 08:12:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/pc/n8bd65da0f3df/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8bd65da0f3df_7b4dd3cecc924ef5ba914c3391726cb1.png"/></figure><p>今回、いろいろなミニPCを探している中で、悩まされたというか、どうなんだろうと思った商品を掘り下げてみる。</p><h2>TOPTONって？</h2><p>知っている人は知っているのかもしれませんが、日本ではあまり聞かないメーカーです。<a href="https://note.com/you21979/n/ndc944fb2561a?sub_rt=share_pw" rel="nofollow noopener" target="_blank">こちらの記事</a>によると、ミニPCのOEM元としては有名なのかも知れないが、日本ではあまり聞かないメーカーです。アリエクで私が見かけたように、向こうの商品をレビューする方のページではたまに名前を見かけるくらいでしょうか？</p><h2>AMD Ryzen AI 9 HX 370 ES？</h2><p>今回問題にしているのは<a href="https://ja.aliexpress.com/item/1005010004587356.html?pdp_ext_f=%7B%22sku_id%22%3A%2212000050818466526%22%7D&amp;sourceType=1&amp;spm=a2g0o.wish-manage-home.0.0&amp;gatewayAdapt=glo2jpn" rel="nofollow noopener" target="_blank">こちらの商品</a>です。安い方高い方ありますが、CPUにES版が使われています。ES版？と思われる方も多いかも知れません。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n44732714daff/ Mon, 20 Oct 2025 17:16:53 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n44732714daff/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n44732714daff_f861c7d3e920018d8d8bce2701676200.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">機種選び</a></li><li><a href="#s2">ローカルLLMとミニPC</a></li><li><a href="#s3">再度機種選び</a></li><li><a href="#s4">その他に</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li><li><a href="#s6">購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>先日の農家のダッシュボードを作ろうから、HomeAssistantサーバーを立てないといけないという話になった時点で結構予定外だったのだが、話が意外に急展開してきたので書いていきたいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n40eb0122fbfe/ Wed, 15 Oct 2025 09:30:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n40eb0122fbfe/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n40eb0122fbfe_592f32dc97cf609c0e822dea4157dd25.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Amazon Echo Hub届いたよ</a></li><li><a href="#s2">ちょっと仕組みの話</a></li><li><a href="#s3">結局どうするのか</a></li><li><a href="#s4">購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>先日のお話の続きです。先に言いますがある意味半分失敗しております</p><h2 id="s1">Amazon Echo Hub届いたよ</h2><p>すぐ届いたのでセットアップ。何故かルーターが死んでいて何回やってもセットアップできなかったのは<a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0BCSCVR17" rel="nofollow noopener" target="_blank">EchoHub</a>と関係ない話。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n8ee73d80a6c7/ Fri, 10 Oct 2025 16:14:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n8ee73d80a6c7/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8ee73d80a6c7_54d503ef311a3bdf32d0a2be1d40fbd3.png"/></figure><p>SwitchBotで温度計測するのはいいんです。スマホで見れるし、あんまり気になることは無いんです。ただ、常時画面で把握できるのってなんか良いじゃないですか。それを試してみたいと思いやってみることにしました。</p><h2>スマホで見れるのひと動作が面倒くさい</h2><p>以前から常時表示デバイスに温度情報や気象情報が表示されると便利だろうと思っていました。ただ、そう思ったときの技術力や、手元にあるデバイスの関係から、やってみたもののそう簡単なことでも無かったし、そもそも、いい方法を思いつけなかったので、特にうまくいかなかったとそれ以上何するわけでもありませんでした。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n43909cd97286/ Fri, 10 Oct 2025 10:19:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n43909cd97286/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n43909cd97286_178d04fe6c04e01bf72fd5f9324acb3a.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">SwitchBotを勧める理由</a></li><li><a href="#s2">じゃ実際どこに置くのか</a></li><li><a href="#s3">何が必要？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li><li><a href="#s5">購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>私は以前<a href="https://itkobo-z.jp/agrilog" rel="nofollow noopener" target="_blank">あぐりログ</a>と言うサービスを使用していました。その際に、いろいろな地点で温度を比較出来たら役に立つのではないかと思いSwitchBotを導入した経緯があります。もちろん大手のサービスと言うか市販のモニタリング機器でもセンサーを増やすことはできるかもしれませんが、基本かなり高いのである程度精度を必要とするデータは市販のモニタリング機器で収集し、サブで地点チェックを行いたいところにピンポイントにSwitchBotを置くという使い方がいいのではと思います。</p><h2 id="s1">SwitchBotを勧める理由</h2><h3>温湿度計のバリエーションが多い</h3><p>これは正確には温湿度計に関しては普通とプロがあるが、普通一択。では他のバリエーションと言うのは何を指しているかと言うと、防水温度計と、ハブが必要だが、ハブミニ(Matter対応)であれば公式で買えば温湿度センサケーブルがプレゼントされる。これはハブは必ず必要なのでハブミニは温湿度ケーブルを使用して温度計として使用するべきだと思う。また通常温湿度計のマグネットが意外に強力で、ビニールハウス内であればどこでも設置可能だと思う。</p><h3>他の機器のバリエーションが多い</h3><p>他の商品バリエーションが多く、一括で管理するならSwitchBotが便利だと思う。いうなれば、マキタで工具をそろえるようなもので、安いからと言って適当な温度計を使ったりすると、他のものと連携取れずアプリもいくつも使わないといけなくなるなど、結局不便になる。また、アプリ内で連携が取れるので、温度が上がったら（温湿度計感知）ファンを回す（スマートプラグ）とか、貯水タンクに水が無くなったのを感知して（水漏れセンサー水位感知モード）ポンプで注水（スマートプラグ）するとか連携が使いやすい。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf224afd78920/ Wed, 08 Oct 2025 06:55:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf224afd78920/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf224afd78920_6eef3a4714759e792f296cdccb2b42d2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">一番やりたかったことは</a></li><li><a href="#s2">実際使ってみた感想は</a></li><li><a href="#s3">他にどういう使い方？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>いろいろ<a href="https://www.switchbot.jp/%E6%B8%85%E6%B0%B4%E6%AD%A3%E8%A9%A9" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot</a>機器をそろえてきているのですが、SwitchBot 水漏れセンサー（コード付き）には期待していたのですが当方の一番使いたい使い方には微妙に適さなかったことを共有したいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne0a257950867/ Tue, 07 Oct 2025 21:05:38 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ne0a257950867/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne0a257950867_01e1e832cd83f27564f46d7d1b1ce92e.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Amazonで売れているECOWITT Wittboy ウェザーステーション</a></li><li><a href="#s2">前の記事を読んでない方に製品説明</a></li><li><a href="#s3">どうにかして使う方法は無いのか？</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>以前にも記事にしたが、農家にとって非常に便利な気象センサーとしてEcowittのウェザーステーションを紹介しました。この商品は農家にとって、雨が降ってると言ってもどのくらい降ってるか？風が強いけどビニールハウスのある所ではどのくらい？と言った、リアルタイムの気象情報を見られるという商品です。これらの情報の実測値は、ちょっと遅れた情報を広域で見ることが出来る程度であり、大体の農家さんは予報を見て動いていると思います。もちろん先に準備をするうえでそれは問題ないのですが、実際どうなのかは気になるところです。そこら辺がリアルタイムで見れるこの商品は欲しい商品です。海外の情報を見るには精度がかなり高いようなので、使えないのがもったいないです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nee6746da2736/ Tue, 07 Oct 2025 13:53:24 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nee6746da2736/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nee6746da2736_87dbf4fab28a146b86249e8bc502f40d.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">そもそも何をするものなのか？</a></li><li><a href="#s2">概要</a></li><li><a href="#s3">主な機能・できること</a></li><li><a href="#s4">注意点・前提条件</a></li><li><a href="#s5">農業的に利用できるのか？</a></li><li><a href="#s6">結局何のための製品なのか？</a></li></ol></details> <p>新商品の温湿度管理パネルが農業的に使用できるのか考えてみたのでちょっくらまとめてみる。</p><h2 id="s1">そもそも何をするものなのか？</h2><p><a href="https://www.switchbot.jp/twmqne">https://www.switchbot.jp/twmqne</a></p><p>以下が、SwitchBot の「温湿度管理パネル」ができること・特徴を整理した内容です（公式サイト情報をもとに）。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc868c1428f94/ Sun, 21 Sep 2025 13:53:58 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nc868c1428f94/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc868c1428f94_907755b1a893c95008936c8f28b1e93a.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">比較表</a></li><li><a href="#s2">購入はこちらから</a></li><li><a href="#s3">画面表示が必要か？</a></li><li><a href="#s4">照度センサーは？</a></li><li><a href="#s5">CO2センサー連携</a></li><li><a href="#s6">人感センサー</a></li><li><a href="#s7">本当にハブ3は不要か？</a></li><li><a href="#s8">ハブ2なら選択肢として有？</a></li><li><a href="#s9">まとめ</a></li></ol></details> <p>私の記事で何度か話題にしている農業ビニールハウスでSwitchBotを使用する際のハブとして使用する場合は、公式ページでハブミニ(Matter対応)を購入して温湿度センサケーブルをプレゼントを貰うのが最善と、記事タイトルをぶん投げてしまうのだが、そうは言ってもしょうがないのでちょっくら検討してみます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n9c0a7ccdf115/ Wed, 03 Sep 2025 14:38:27 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n9c0a7ccdf115/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n9c0a7ccdf115_35c98b29c6847ab9de1aa3150dac24ae.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">使用する機器・設備</a></li><li><a href="#s2">Wi-Fiルーターの設置</a></li><li><a href="#s3">計測ケースの作成・設置</a></li><li><a href="#s4">温湿度計の配置</a></li><li><a href="#s5">CO2センサー</a></li><li><a href="#s6">その他のSwitchBot機器</a></li><li><a href="#s7">SwitchBotアプリ</a></li><li><a href="#s8">最後に</a></li><li><a href="#s9">購入はこちらから</a></li></ol></details> <p>以前、専用の環境観測器は高いので自作しよう。でも難しいのでSwitchBotに丸投げしようという記事を書きました。そこで、ある程度の期間がたちましたので記事をアップデートしようと思います。なお、情報として確認しているが実際にはまだこちらでは実働確認していない情報も含まれますので、あくまで参考として参照ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ndc37781ecf5c/ Thu, 28 Aug 2025 09:40:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/ndc37781ecf5c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ndc37781ecf5c_bf0fd13e8d6478d92147a02a653ed596.png"/></figure><blockquote><p>SwitchBot公式サイトで購入するなら、私のアフィリエイト<strong>クーポンコード「AF-4903」</strong>を入力すると5％OFFになります。<br/><br/>公式セール価格と併用できる場合があり、公式限定のプレゼント・下取り・保証・セット割があるタイミングでは、Amazon・楽天・Yahoo!ショッピングより実質的に安くなることがあります。<br/><br/>迷ったら、まず公式サイトのセール価格に私のアフィリエイト<strong>クーポンコード「AF-4903」</strong>を入れた金額を確認するのがおすすめです。</p></blockquote><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">現在開催中のセール</a></li><li><a href="#s2">この記事の結論</a></li><li><a href="#s3">公式サイトがお得な理由</a></li><li><a href="#s4">SwitchBot公式サイトのクーポン併用ルールを確認しました</a></li><li><a href="#s5">割引の種類</a></li><li><a href="#s6">併用ルール</a></li><li><a href="#s7">実際どう使う？</a></li><li><a href="#s8">ポイントの正しい使い方</a></li><li><a href="#s9">まとめ</a></li><li><a href="#s10">【過去のセール】</a></li><li><a href="#s11">48時間セール開催中</a></li><li><a href="#s12">公式火曜セールが開催中</a></li><li><a href="#s13">公式48時間セール</a></li><li><a href="#s14">楽天お買い物マラソン</a></li><li><a href="#s15">SwitchBot公式 新生活応援セール第二弾</a></li></ol></details> <h3><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n32a1f623f96e/">International coupon information is available here.</a></h3><h2 id="s1">現在開催中のセール</h2><h3>秋の大感謝セール</h3><p>10月20日(火)0:00 ～ 10月29日(木)23:59<br/>定番商品はしっかり安くなっているのでこの機会に。</p><h3>次は火曜限定セール</h3><p>特に大きいセールではないですが、急がないなら待つ方向で。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n096fef3b26dd/ Wed, 27 Aug 2025 09:32:03 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n096fef3b26dd/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n096fef3b26dd_8fdde6c19bc58c2f05547cb2382f18b9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">ふとセールページを開いてしまった</a></li><li><a href="#s2">今回のねらい目</a></li><li><a href="#s3">ロボット掃除機は今回は保留</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">ふとセールページを開いてしまった</h2><p>火曜セールが終わったと思ったら、いつの間にか72時間セールが始まっていました。<br/>「どうせ9月になれば楽天スーパーセールが来る」とはわかっているのですが、それでも「いや、これ今買ってもいいのでは？」と思える商品がいくつかあるので書き出してみます。</p><hr/><h2 id="s2">今回のねらい目</h2><p>今回のセールで一番注目したいのは、<strong>複数あって困らない小物類</strong>です。</p><ul><li><p><strong>プラグミニ</strong> → ¥1,683（15％オフ）<br/>　2個セットなら3,213円。扇風機や加湿器のオンオフを自動化できるのは地味に便利。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n1d4f5598fe31/ Tue, 26 Aug 2025 10:22:18 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n1d4f5598fe31/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n1d4f5598fe31_db2de25263414eaf056f0bf803913b83.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">どこで買うか問題</a></li><li><a href="#s2">セールを待てるのかどうか</a></li><li><a href="#s3">温湿度計で比較してみる</a></li><li><a href="#s4">公式サイトの値引きの仕組み</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">どこで買うか問題</h2><p>SwitchBotの製品って、Amazonにも楽天にも公式ショップがあるし、さらに「本当の公式サイト」もあるので、正直どこで買えばいいのか迷います。<br/>私も何度か購入していますが、結局のところポイントはシンプルで――</p><p><strong>「セールを待てるのか？待てないのか？」</strong></p><p>ここに尽きると思います。</p><hr/><h2 id="s2">セールを待てるのかどうか</h2><p>小物（2,000円以下）の場合も、待てるのであればセールを狙った方が確かに安く買えます。ただ正直、このクラスの商品だと値引き額は数百円レベル。<br/>「数百円のために数週間待つか？それとも今すぐ使える便利さを優先するか？」――結局はここを天秤にかけることになります。</p><p>私自身も、人感センサーを追加で欲しくなったとき、「セールで安くなるのはわかってるけど、すぐ使いたい…」とAmazonで買ってしまったことがあります。確かに数百円高かったけれど、欲しいときに設置できたので満足感はありました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n2103f591b237/ Sun, 24 Aug 2025 10:45:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/shopping/n2103f591b237/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n2103f591b237_8144bb62feb75780a83a5489fe046a24.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">スマホ画面のちょっとした事件</a></li><li><a href="#s2">アリエクで買った“カパッとはめる”タイプ</a></li><li><a href="#s3">100均フィルムとの違い</a></li><li><a href="#s4">実は説明書がなかった</a></li><li><a href="#s5">フィルムは“気楽に貼り替えられる”方が良い</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <h2 id="s1">スマホ画面のちょっとした事件</h2><p>私はスマホ（iPhone15）にガラスフィルムを貼って、ケースに入れて使っているのですが、それでもちょっと落としたときにガラスフィルムが割れることってあるじゃないですか。<br/>もちろん本体のガラスが割れないので意味があるとは思うんですが、ハードに落としても平気なこともあれば、何気なく軽く落ちたときにガラスフィルムが割れるのってショックですよね。</p><p>予備のフィルムは一応持っていたのですが、「貼り替えるのって意外と面倒なんだよな…」と後回しにしてしまい、結局しばらくの間、割れたままのフィルムで過ごしていました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n540f84fd6648/ Thu, 21 Aug 2025 10:35:36 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n540f84fd6648/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n540f84fd6648_1dcb9638a4839346893bb644fcda06b1.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Pixel6aのバッテリー問題と対応</a></li><li><a href="#s2">本命は「初売り」でのiPhone購入計画</a></li><li><a href="#s3">参考：2025年Apple公式初売りの内容</a></li><li><a href="#s4">楽天ポイントを活用したApple Gift Card戦略</a></li><li><a href="#s5">つなぎとして選んだiPhone13中古</a></li><li><a href="#s6">現在の状況：まだ切り替え前、アクセサリー待ち</a></li><li><a href="#s7">値上げリスクと今後の見通し</a></li><li><a href="#s8">まとめ：二段構えのiPhone戦略</a></li></ol></details> <h2 id="s1">Pixel6aのバッテリー問題と対応</h2><p>嫁さんはPixel6aを使っていましたが、公式のバッテリー交換プログラムの対象になりました。バッテリー交換もできましたが、あえて<strong>15,000円の振込</strong>を選択。理由は、将来的にiPhoneへ乗り換えるための資金に充てたかったからです。いまさらPixel6aを延命するより、次につなげる方が合理的だと判断しました。</p><h2 id="s2">本命は「初売り」でのiPhone購入計画</h2><p>今回のゴールは、<strong>2026年の初売りでiPhone16か15を購入すること</strong>。<br/>このタイミングが最もお得で、資金を集中させる価値があると考えています。</p><h2 id="s3">参考：2025年Apple公式初売りの内容</h2><p>2025年のApple公式「初売り」は、1月2日〜5日に開催されました。<br/>対象iPhone（15／15 Plus／14／14 Plus／SE第3世代）を購入すると<strong>11,000円分のApple Gift Card</strong>が付与され、さらに<strong>先着50,000名に巳年デザインの限定AirTag</strong>もプレゼントされるという豪華な内容でした。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n9761db99aec4/ Mon, 02 Jun 2025 14:39:46 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n9761db99aec4/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n9761db99aec4_91a6e7d207624c0178a0b66cc7f4ebae.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">スプレッドシートとGASを使って、自動化してみたい</a></li><li><a href="#s2">今の運用の流れ：毎日の記録が本当に楽に</a></li><li><a href="#s3">表示の工夫：一目で状態がわかるように</a></li><li><a href="#s4">店舗名は「メールとスプレッドシートで一致させる」のが大前提</a></li><li><a href="#s5">セルの結合は避けるべし</a></li><li><a href="#s6">iPadでの運用：古い機種でも実用性は十分</a></li><li><a href="#s7">SIMカードの選び方（筆者の実体験より）</a></li><li><a href="#s8">まとめ：農業でも“ゆるく”自動化できる時代</a></li></ol></details> <h2 id="s1">スプレッドシートとGASを使って、自動化してみたい</h2><p>Excelで使っていた在庫表を、まずGoogleスプレッドシートに移しました。<br/>今までの手書き記録の流れを崩さずに、自動で数字が入っていくようにしたい。<br/>そのために、**Google Apps Script（GAS）**というスプレッドシート内の自動処理プログラムを使いました。</p><p>とはいえ、私はプログラマーではないので、スクリプトは<strong>すべてChatGPTに作ってもらいました。</strong><br/>商品別・店舗別に集計するコード、メールの読み取り処理、日付の自動追加、関数のコピーなど、全部お願いしました。<br/>結果として、<strong>紙の作業をそっくりそのまま、パソコン上で自動化できた</strong>ような形になっています。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n76de971a448a/ Fri, 30 May 2025 13:46:32 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n76de971a448a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n76de971a448a_5340c9d2ef1257fb338d6170c576bce9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">IoTで農業ハウスだけでなく外の環境も見える化しよう</a></li><li><a href="#s2">WS90 – 屋外用多機能気象センサー</a></li><li><a href="#s3">WN1821_C – CO₂モニター内蔵Wi-Fiコンソール</a></li><li><a href="#s4">WH51 – 土壌水分センサー</a></li><li><a href="#s5">センサー3機種の機能比較と使い分け</a></li><li><a href="#s6">導入に必要な機材とネットワーク環境</a></li><li><a href="#s7">データの確認方法（アプリ・ブラウザ）</a></li><li><a href="#s8">APIとデータ活用の可能性</a></li><li><a href="#s9">センサーとゲートウェイの通信方式について</a></li><li><a href="#s10">まとめ：現場で使えるIoT気象モニタリングの可能性と限界</a></li></ol></details> <blockquote><p>⚠️ <strong>注意：本記事で紹介するEcowitt製品（WS90、WN1821_C、WH51）は日本国内での技術基準適合（技適）認証を取得していないため、電波法上は国内での使用が認められていません。使用は推奨できず、導入にあたっては自己責任で行ってください。なお、研究目的等で使用可能とされる実験局免許制度もありますが、現実的には取得条件が非常に厳しく、一般農業用途では事実上利用不可能なため、本記事ではその方法については扱いません。</strong></p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/ne0c73c12fbac/ Sun, 02 Mar 2025 18:53:00 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/ne0c73c12fbac/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne0c73c12fbac_a05fd4c1603e0db28c54ec0eabef18a0.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">想定する保証金額</a></li><li><a href="#s2">JCB カード S</a></li><li><a href="#s3">保証金額が足りないので、ここからは有料のものになります。</a></li><li><a href="#s4">y.u mobile</a></li><li><a href="#s5">NEOBANK住信SBIネット銀行　プラチナデビットカード（年会費11,000円）</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>今年の春から高校生の息子にスマホを持たせることになったのですが、高校生の息子こそスマホを壊しそうで、保険が必要です。そこら辺を考えてみます。ただ、本人がクレジットカードを持てない年代なので選択肢が狭まります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n245770de5795/ Fri, 28 Feb 2025 08:55:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n245770de5795/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n245770de5795_0b4431eb3bada8d8dfc5394621f757ec.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">事前準備</a></li><li><a href="#s2">注意事項</a></li><li><a href="#s3">今回の我が家のMNP乗換事例</a></li><li><a href="#s4">紹介キャンペーンW</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p>先日書いてはみたものの、つらつら書いていると分かり難いのでまとめ直しします。</p><h2 id="s1">事前準備</h2><h3>電話回線の確認</h3><p>通常、6か月程度使用してからの転出でないとブラックリスト入りする可能性があると言われているため、契約時期を確認しておくとよいでしょう。また、必要な通信容量や電話の使用頻度も事前に把握しておくことが大切です。我が家では昨年3月に家族でUQモバイルにMNPし、現在まで利用しているため、今回のMNPは期間的に問題ないと考えています。</p><h3>光回線の確認</h3><p>今回のワイモバイルへの乗り換えで重要なのは、「おうち割光セット」の適用です。これは通話料の割引に大きく影響するだけでなく、現在のキャッシュバックの適用可否にも関わるため、しっかり確認する必要があります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n8af9b8c8693a/ Thu, 20 Feb 2025 09:32:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n8af9b8c8693a/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n8af9b8c8693a_3bd287684ee0ca944ab846604d9e33b4.png"/></figure><p>今記事では、スマホ保険の為にy.u mobileを契約する場合の注意点を確認していきます。</p><p>記事に関してはページを確認したりサポートセンターに情報を確認したりして作成しておりますが、記事中に確認しきれていない事項、解釈違いが存在するかもしれません。記事で紹介しております保険の詳細については、各社のページにて確認されたうえ、ご利用ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n645a78c2ccf2/ Wed, 19 Feb 2025 18:43:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n645a78c2ccf2/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n645a78c2ccf2_5d41f991c6367ae8c54b8dca1e9a90cb.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">三井住友カードゴールド（NL）</a></li><li><a href="#s3">自分一人で使用する場合</a></li><li><a href="#s4">家族の通信料も支払う場合</a></li><li><a href="#s5">まとめ</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/life/ne82d1e2ba62d/">前記事</a>で無料のカードで使える付帯保険を考えてみましたが、100万円修行を終えた三井住友カードゴールド（NL）も年会費永年無料になるので、その場合どうなるか考えてみます。</p><p>記事に関してはページを確認したりサポートセンターに情報を確認したりして作成しておりますが、記事中に確認しきれていない事項、解釈違いが存在するかもしれません。記事で紹介しております保険の詳細については、各社のページにて確認されたうえ、ご利用ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/ne82d1e2ba62d/ Wed, 19 Feb 2025 14:44:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/ne82d1e2ba62d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="ne82d1e2ba62d_60423ae126e5bab9180ca821f7cf08f6.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">注意事項</a></li><li><a href="#s2">JCB カード S</a></li><li><a href="#s3">三井住友カード（NL）</a></li><li><a href="#s4">自分一人で使用する場合</a></li><li><a href="#s5">家族の通信料も支払う場合</a></li><li><a href="#s6">まとめ</a></li></ol></details> <p>前記事で保険を羅列しましたが、分かり難いので状況に応じた選択を書いてみました。</p><p>記事に関してはページを確認したりサポートセンターに情報を確認したりして作成しておりますが、記事中に確認しきれていない事項、解釈違いが存在するかもしれません。記事で紹介しております保険の詳細については、各社のページにて確認されたうえ、ご利用ください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/nc2b112b7af64/ Tue, 18 Feb 2025 03:28:09 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/nc2b112b7af64/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nc2b112b7af64_4240f7e9f4ed29a5cfd5e5a3624bf4c7.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">y.u mobile</a></li><li><a href="#s2">JCBカード S</a></li><li><a href="#s3">三井住友カード （NL） 他（年会費無料カード）</a></li><li><a href="#s4">イオンカード（WAON一体型）</a></li><li><a href="#s5">セゾンカード各種（年会費無料カード）</a></li><li><a href="#s6">三井住友カード ゴールド（年会費11,000円）</a></li><li><a href="#s7">NEOBANK住信SBIネット銀行　プラチナデビットカード（年会費11,000円）</a></li><li><a href="#s8">三井住友カード ゴールド（NL）（年会費5,500円）</a></li><li><a href="#s9">まとめ</a></li></ol></details> <p>スマホの保険はいろんな種類がありますが、実際入るかと言われればもったいないが先に来ます。ならば、できるだけ負担が少ない方が良いので、そういう側面で検討していこうと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/nb71e00dc2638/ Mon, 17 Feb 2025 01:14:43 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/nb71e00dc2638/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb71e00dc2638_82cecbebdbaac975554c83f50fca18a2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">事前準備</a></li><li><a href="#s2">注意事項</a></li><li><a href="#s3">今回の我が家のMNP乗換事例</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>例年、私の家族は、2～3月のところでスマホのSIMを切り替えています。現状、機種値引きが期待できない時代であれば、キャッシュバック目的のSIM乗換でワイモバイルとUQモバイルを行ったり来たりするのが最適解と思われます。また、親子割が適用できるのであれば1年間は回線を安く使用することが出来ます。そして、翌年はU18が適用できる限り、SIM乗換してキャッシュバックをもらいながら再度親子割を適用できる状態が続いているので、是非ともチャレンジしてもらいたいです。今回は、我が家の事例を紹介したいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nef1521c3b02e/ Tue, 11 Feb 2025 07:53:26 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nef1521c3b02e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nef1521c3b02e_c66d3ddde4f2aecf472b8f09a3ddd2a4.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Amazon</a></li><li><a href="#s2">公式直販</a></li><li><a href="#s3">楽天</a></li><li><a href="#s4">SwitchBot</a></li></ol></details> <h2 id="s1"><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17?store_ref=SB_A00330051GFNO13BGQM79-A00089781J55L2TU98RS3&amp;aaxitk=80732594898ece983d793237e0ccee2d&amp;hsa_cr_id=0&amp;lp_asins=B0BM8VS13P%2CB07B7NXV4R%2CB0CB82V17R&amp;lp_query=switchbot&amp;lp_slot=auto-sparkle-hsa-tetris" rel="nofollow noopener" target="_blank">Amazon</a></h2><h3><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17?store_ref=SB_A00330051GFNO13BGQM79-A00089781J55L2TU98RS3&amp;aaxitk=80732594898ece983d793237e0ccee2d&amp;hsa_cr_id=0&amp;lp_asins=B0BM8VS13P%2CB07B7NXV4R%2CB0CB82V17R&amp;lp_query=switchbot&amp;lp_slot=auto-sparkle-hsa-tetris" rel="nofollow noopener" target="_blank">セール未開催</a></h3><p>セール中はポイントがアップします。セール前でもタイムセールが行われています。セール開始後の価格はいくらになるか分かりませんが、急ぐならいつでも。<br/>1品購入の場合はこちら。表記の価格はリンクを貼った当初のものになるのでリンク先で確認してください。</p><p><br/></p><h2 id="s2"><a href="https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3ZK7AV+90H9GY+4W9U+5YJRM" rel="nofollow noopener" target="_blank">公式直販</a></h2><h3><a href="https://www.switchbot.jp/%E6%B8%85%E6%B0%B4%E6%AD%A3%E8%A9%A9" rel="nofollow noopener" target="_blank">2/11火曜日タイムセール。下記の２種は1000円引きと20％クーポン（30ポイント使用）併用可能。恐らく、さらに紹介のクーポンコード「AF-4903」併用でさらに5％オフになり、そうするとほぼ最安価格になると思います（ハブミニ(Matter対応)￥3735、CO2センサー￥5235？　ポイント使えないので未確認です）。SwitchBotアプリに機器を登録して、ストアとリンクするとポイントが加算されます。公式直販ではポイントで結構値引き入りますのでそちらも検討ください。（クーポンは2種　セール割引と併用可能なクーポンと、併用できない代わりに割引の大きいクーポンが有ります。）</a></h3><p>2,000円以上送料無料。ポイント割引で単品買うならこちら。<strong>下の紹介表示価格は割引前の価格です。</strong>公式サイトはカートに入れてレジで価格が反映されますので、カートに入れてクーポン、ポイントを使用した価格で総額比較をしてください。ポイントクーポン割引と上の紹介クーポンが併用できるか分からないけど試してみてください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/na24b5f78c6b4/ Fri, 24 Jan 2025 22:01:49 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/na24b5f78c6b4/ <details class="toc" open><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">公式直販</a></li><li><a href="#s2">楽天</a></li><li><a href="#s3">SwitchBot</a></li><li><a href="#s4">その他</a></li></ol></details> <h3><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">スマイルSALE1/31　9：00～2/3　23：59まで</a></h3><p>セール中はポイントがアップします。セール前でもタイムセールが行われています。セール開始後の価格はいくらになるか分かりませんが、急ぐならいつでも。<br/>1品購入の場合はこちら。表記の価格はリンクを貼った当初のものになるのでリンク先で確認してください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/n3aec5668f232/ Fri, 24 Jan 2025 20:48:42 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/n3aec5668f232/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3aec5668f232_cbe5dfb47e07f879199964d5479e5f92.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">1/14㈫　インターネット不通</a></li><li><a href="#s2">1/15㈬　ホームルーターがあったじゃないか</a></li><li><a href="#s3">1/17㈮　5分前の連絡</a></li><li><a href="#s4">1/20㈪　キャンセル連絡</a></li><li><a href="#s5">1/21㈫　電話確認</a></li><li><a href="#s6">1/23㈭　電話来ず</a></li><li><a href="#s7">1/24㈮　1時間前の連絡　そして修理完了</a></li><li><a href="#s8">最後に</a></li></ol></details> <p>時系列で書いてみます</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6f13fdcf3d4d/ Fri, 10 Jan 2025 10:05:23 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n6f13fdcf3d4d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n6f13fdcf3d4d_786e8cbf0451307b71516adeee9c06ae.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">公式直販</a></li><li><a href="#s2">楽天</a></li><li><a href="#s3">SwitchBot</a></li><li><a href="#s4">その他</a></li></ol></details> <h3><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">Amazon　セール終了</a></h3><p>1品購入の場合はこちら。<strong>表記の価格はリンクを貼った当初のものになるのでリンク先で確認してください。</strong></p><p><br/></p><h2 id="s1"><a href="https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3ZK7AV+90H9GY+4W9U+5YJRM" rel="nofollow noopener" target="_blank">公式直販</a></h2><h3><a href="https://www.switchbot.jp/%E6%B8%85%E6%B0%B4%E6%AD%A3%E8%A9%A9" rel="nofollow noopener" target="_blank">新春セール</a><a href="https://www.switchbot.jp/%E6%B8%85%E6%B0%B4%E6%AD%A3%E8%A9%A9" rel="nofollow noopener" target="_blank">終了。クーポンコード「AF-4903」併用でさらに5％オフ。SwitchBotアプリに機器を登録して、ストアとリンクするとポイントが加算されます。公式直販ではポイントで結構値引き入りますのでそちらも検討ください。（クーポンは2種　セール割引と併用可能なクーポンと、併用できない代わりに割引の大きいクーポンが有ります。）</a></h3><p>2,000円以上送料無料。ポイント割引で単品買うならこちら。<strong>下の紹介表示価格は割引前の価格です。</strong>公式サイトはカートに入れてレジで価格が反映されますので、カートに入れてクーポン、ポイントを使用した価格で総額比較をしてください。ポイントクーポン割引と上の紹介クーポンが併用できるか分からないけど試してみてください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf2b431a4a70d/ Sun, 05 Jan 2025 19:40:01 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf2b431a4a70d/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf2b431a4a70d_67e00085c4d190cf49fb4ce6e958a7ee.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Amazon</a></li><li><a href="#s2">公式直販</a></li><li><a href="#s3">楽天</a></li><li><a href="#s4">SwitchBot</a></li><li><a href="#s5">その他</a></li></ol></details> <h2 id="s1"><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">Amazon</a></h2><h3><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">1/7　23：59までAmazonスマイルセール</a></h3><p>1品購入の場合はこちら。<strong>表記の価格はリンクを貼った当初のものになるのでリンク先で確認してください。</strong></p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n71cd3071c2d4/ Tue, 17 Dec 2024 10:14:05 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n71cd3071c2d4/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n71cd3071c2d4_aa70454c24e4f7b926563df9307e64d5.png"/></figure><p>タイトルにも書きましたが、動画生成AIで作成される人間は人間味が薄いというか、アンドロイドぽい感じの仕上がりが多いと思います。それは何故なのか、何故そのように感じるのかを考えてみたいと思います。</p><h2>不気味の谷現象</h2><p>動画生成AIによって作られる人間の映像を見たとき、「少しアンドロイドっぽいかな」と軽く感じるだけで済むのは、多くの場合、私たちがその技術を理解している立場にいるからではないでしょうか。開発に携わっていたり、AIに親しみを持っていたりすると、多少の不自然さが気にならなくなり、むしろ「ここまでリアルに作れるんだ」とポジティブに受け取れることもあります。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n700d97e95540/ Mon, 16 Dec 2024 09:54:51 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n700d97e95540/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n700d97e95540_3fb387678838c5949b2a6f1a0d564605.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">動画　Cherry Blossom Serenity</a></li><li><a href="#s2">プロンプト詳細</a></li><li><a href="#s3">他の動画</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>前の記事で書いたように、Soraにアクセスできるようになってすぐ試してみたのですが、そのあと、今更ながらStable Diffusionに触り始めて思ったことがあるのでちょっと書いてみます。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n45d41cb2a02c/ Sat, 14 Dec 2024 17:30:30 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/n45d41cb2a02c/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n45d41cb2a02c_41fd3efef633ea538098bfd2750f8b59.png"/></figure><p><s>先ほど気がついたのですが、ChatGPTにログインしている環境だと動画が見れるのだが、そうでないとSoraの動画一覧に飛ばされる？良くわかりません。直るかわかんないので、最悪YouTubeに上げて見れるようにします。</s></p><p>とりあえずyoutubeにアップロードしました。一日のアップロード上限があるので全部上がっていません。見てほしいファイルは上がっているので、見てやってください。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nbf11d531337e/ Fri, 13 Dec 2024 02:44:29 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/ai/nbf11d531337e/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nbf11d531337e_bdf724426b960516104110774546fc28.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">AliExpressの衝撃</a></li><li><a href="#s2">GPTｓの作成</a></li><li><a href="#s3">どれくらいのことができるのか</a></li><li><a href="#s4">まとめ</a></li></ol></details> <p>最近、コードを書いてもらったり、相談したりにChatGPTが大活躍なのですが、せっかくなので他のことにも使ってみようと思いました。思い立ちました。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n2647dd0c71da/ Wed, 11 Dec 2024 21:00:02 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n2647dd0c71da/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n2647dd0c71da_7996375d4ec40ef604d22f38a6d71b94.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">アリエクの使い方</a></li><li><a href="#s2">Ecowitt Weather Stationの紹介</a></li><li><a href="#s3">買ってはダメだけど購入に際して</a></li><li><a href="#s4">最後に</a></li></ol></details> <p>前回の記事にも書きましたが、技適がありませんので日本ではEcowitt　Weather Stationを使用することはできませんが、紹介ほどはしてみる話です。仮に、もし買うとすれば、アリエクで購入する感じですのでそれも併せて紹介します。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb8b48ccf1541/ Tue, 03 Dec 2024 03:09:31 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nb8b48ccf1541/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nb8b48ccf1541_e16872952d3c3605d837375e2f807208.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Netatomo パーソナル ウェザーステーション</a></li><li><a href="#s2">Amazonで買えるノーブランド気象計</a></li><li><a href="#s3">Ecowitt 気象センサー</a></li><li><a href="#s4">最後に</a></li></ol></details> <p>ハウス内の環境計測は一応見るだけなら見れる様にはなりましたので、外の環境が見れるようになったらうれしいということで調べてみようと思います。と言うのも、私は山の谷あいに住んでいるということもあり、家の周りと少し出たところにあるハウスの雨風は差がありすぎて把握できないのが大きな悩みでした。また、天気予報を見ても雨量、風量はどの会社の数値が参考になるのかよく分からなかったりもします。予報と実際値を見てハウスの管理に役立てたいと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n497bdf27c7ab/ Wed, 27 Nov 2024 02:44:11 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n497bdf27c7ab/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n497bdf27c7ab_225443b246434397f395da0eb04161d2.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Amazon</a></li><li><a href="#s2">公式直販</a></li><li><a href="#s3">楽天</a></li><li><a href="#s4">SwitchBot</a></li><li><a href="#s5">その他</a></li></ol></details> <h2 id="s1"><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">Amazon</a></h2><h3><a href="https://www.amazon.co.jp/stores/page/64506537-9181-4BB1-8774-9AE1AC1E6A17" rel="nofollow noopener" target="_blank">11/27からAmazonブラックフライデーセール</a></h3><p><br/></p><h2 id="s2"><a href="https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3ZK7AV+90H9GY+4W9U+5YJRM" rel="nofollow noopener" target="_blank">公式直販</a></h2><figure><a href="https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3ZK7AV+90H9GY+4W9U+5YJRM" rel="nofollow noopener" target="_blank"><img alt="" height="500" loading="lazy" src="n497bdf27c7ab_1732642803-H1Pdul0Wjbesq7XcTwypnQVk.png" width="600"/></a></figure><h3><a href="https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3ZK7AV+90H9GY+4W9U+5YJRM" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBotアプリに機器を登録するとポイントが加算されます。公式直販ではポイントで結構値引き入りますのでそちらも検討ください。</a></h3><p><br/></p><h2 id="s3">楽天</h2><h3>セールの時に買い回りに追加にちょうどいい。</h3><p><br/></p><p><br/></p><h2 id="s4">SwitchBot</h2><h3><a href="https://hb.afl.rakuten.co.jp/ichiba/12ece7db.c9183af7.14c39918.118a1f3b/?pc=https%3A%2F%2Fproduct.rakuten.co.jp%2Fproduct%2F-%2F3db7e5fa402dd15fafe22e6f370b8321%2F&amp;link_type=hybrid_url&amp;ut=eyJwYWdlIjoiaXRlbSIsInR5cGUiOiJoeWJyaWRfdXJsIiwic2l6ZSI6IjQwMHg0MDAiLCJuYW0iOjEsIm5hbXAiOiJyaWdodCIsImNvbSI6MSwiY29tcCI6ImRvd24iLCJwcmljZSI6MCwiYm9yIjoxLCJjb2wiOjEsImJidG4iOjEsInByb2QiOjEsImFtcCI6ZmFsc2V9" rel="nofollow noopener" target="_blank">SwitchBot　ハブ2</a></h3><p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B0BM8VS13P" rel="nofollow noopener" target="_blank">スイッチボット(SwitchBot) SwitchBot スマートリモコン ハブ2 赤外線家電を管理 スマートホーム Alexa スイッチボット 学習リモコン 温湿度計機能付き 光センサー付き リモートボタン スケジュール シーンで家電一括操作 遠隔操作 節電·省エネ Google Home IFTTT Siri SmartThingsに対応 Hub2</a></p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3a62b67539aa/ Tue, 26 Nov 2024 23:41:39 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/n3a62b67539aa/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="n3a62b67539aa_23138a655c0dbaa60e67712d12dcbb38.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">Echo Showで表示させるデータ</a></li><li><a href="#s2">雑なフローチャート</a></li><li><a href="#s3">ChatGPTの力で作った今回のコード</a></li><li><a href="#s4">初期設定</a></li><li><a href="#s5">問題発生</a></li><li><a href="#s6">最後に</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf26fd33198bd/">前回の記事</a>では、SwitchBotでデータを定期的にGoogleスプレッドシートに記録するところまで進めましたが、今回はそのデータを活用したいと思い、とりあえず走りだしてみました。</p><p>今回、Amzon Echo Showを表示デバイスに使用してみようと思ったのは、我が家ではEcho ShowがただのEchoデバイスとしてしか使われておらず、表示機能を何かに使えればと思ったからです。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/life/na4b15314fb32/ Sun, 24 Nov 2024 22:07:33 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/life/na4b15314fb32/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="na4b15314fb32_5bed704eab85f6cfbb6d7056bcdc9de0.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">実際の必要な速度を計算</a></li><li><a href="#s2">格安SIM比較表（12か月・24か月の総コスト）</a></li><li><a href="#s3">1. 12か月利用時の最安プラン</a></li><li><a href="#s4">2. 24か月利用時の最安プラン</a></li><li><a href="#s5">3. 格安SIMを選ぶ際の注意点</a></li><li><a href="#s6">結論：短期・長期の利用で選ぶ最適なプラン</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd41ef18c34fb/">以前の記事</a>でモニタリングに使用するSIMに関しておすすめを出していましたが、そこまで突っ込んで調べていなかったので少し調べてみました。</p><p>必要な通信速度はモニタリング（<strong>見守りカメラは除く</strong>）の通信量だけを考えた場合とします。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf26fd33198bd/ Sat, 23 Nov 2024 18:45:42 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nf26fd33198bd/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nf26fd33198bd_d4a8a117fa5b0089ed928b1178a77ab9.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">使用するもの</a></li><li><a href="#s2">準備</a></li><li><a href="#s3">今回使用するコード</a></li><li><a href="#s4">コードの作成に関して</a></li><li><a href="#s5">今後に関して</a></li></ol></details> <p><a href="https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd41ef18c34fb/">前回の記事</a>でリアルタイムの数値はSwitchBotのアプリで確認できる環境が出来上がった。SwitchBotアプリで現在値をリアルタイム確認と過去のデータをグラフを確認することはできるようになりました。</p><p>ネットの海にはSwitchBotのデータを記録し活用している方の情報も見られるので、ちょっと私も進めてみようと思います。</p> https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd41ef18c34fb/ Tue, 19 Nov 2024 01:14:54 +0900 https://yamamurasyouten.com/blog/smarthome/nd41ef18c34fb/ <figure><img alt="" loading="lazy" src="nd41ef18c34fb_be1d7ee608c1d5e4abec488e1d846435.png"/></figure><details class="toc" open=""><summary>目次</summary><ol><li><a href="#s1">使用する機器・設備</a></li><li><a href="#s2">Wi-Fiルーターの設置</a></li><li><a href="#s3">計測ケースの作成・設置</a></li><li><a href="#s4">温湿度計の配置</a></li><li><a href="#s5">その他のSwitchBot機器</a></li><li><a href="#s6">SwitchBotアプリ</a></li><li><a href="#s7">最後に</a></li></ol></details> <p>ビニールハウスの環境モニタリングに、以前は「<a href="https://itkobo-z.jp/agrilog" rel="nofollow noopener" target="_blank">あぐりログ</a>」を使用していました。観測機本体も安く、サービス利用料（ネットワーク接続費用含む）も安く、基本的に不満は有りませんでした。今回、経年劣化によりモニタリング機器に不具合が発生した為、モニタリング機器を修理もしくは更新する必要ができました。</p><p>しかし、ここでどうせなら、モニタリングのシステムを自作してみたいという謎の思いに駆られたため、環境モニタリングのシステムを自作を始めました。とりあえず、ベースとなる機器の検討です。選択肢としては、大枠としてはRaspberry PiかM5Stack。ちょっと外してSwitchBotの中から選ぶ形になると思います。当初はCO2センサーがSwitchBotには存在しなかった為、M5Stackで作成を始めとりあえずの運用をしていましたが、2024年11月にSwitchBotでCO2センサーが販売された為、導入しやすいSwitchBotによる環境モニタリングシステムを説明したいと思います。（注　SwitchBotCO2センサーは農業用センサーでは無い為、計測範囲が400ppm～となっているので、大気よりCO2が薄くなる可能性がある農業ビニールハウスには適さないのですが、システムの構築が簡単であるため今回は使用します。）個人的には高精度のセンサーを一つ置くより、複数のセンサーで分布を見たいので私の使い方にSwitchBotは向いているのかもしれません。</p>