Anima-2.9Bが使ったLLaMA Proの層拡張(コピーした層を挟んで出力をゼロにし、新層だけ学習)をQwen3-0.6B-Baseで再現。自分のブログの技術記事722本を学習させ、新層のみ・LoRA・フルFTで覚えたかと忘れたかをperplexityで比較した。新層だけで学習外の記事は14.7から10.5に下がったが、Wikipedia日本語版は13.5から17.9に上がってフルFTより忘れた。1.7Bでも比率は同じで、Wikipediaを2割混ぜるとほぼ消える。28層で焼いたLoRAの番号付け替えも数字で再現。M1 Max 64GBのMLXで実測。
M1 Max 64GBのMacでAnimaLoraToolkit + Anima-BaseのLoRA学習を試した。torch2.6.0ではMPSのSDPA実装が既知のPyTorchバグでクラッシュしたが、torch2.7.1に上げるとステップが最後まで進みLoRA保存・画像生成まで通った。SDXL(kohya-ss)で13回全敗した過去のMac検証との対比も書く。
2026年6月16日公開のBoogu-Image-0.1をM1 Max 64GBのComfyUIで実機検証。公式はCUDA/fp8前提でMacの記載がゼロ。fp8はMPS非対応で弾かれbf16必須、Turboは1枚約70秒で回った。人物・アニメ・文字描画・NSFWの通り具合と、MacでComfyUIを上げるときの速度の注意まで。