#LLM

3キャラ合体LoRA(trio_v2)で、同じ日本語指示10シーンを3つのLLMに英語プロンプト化させ、同一シード60枚をM1 MaxのローカルComfyUIで生成して照合した。Qwen-DiT系だから変換もQwenが有利という仮説の検証と、人数ロック付きブリーフで直る崩れ・どう書いても直らない崩れの切り分け。

富士通PHOTONの「最大475倍」をarXiv論文のTPMと1.2B評価条件から読む。単発が速いのではなく、品質を少し落としてGPUメモリあたりの生成量を増やし、9クエリー統合でTransformer水準に戻すマルチクエリー前提の数字だった。

Hugging Faceに出たDeepSeek-V4-Pro-DSparkは新しい基盤モデルではなく、V4-Proに投機的デコード（DSpark）用モジュールを足した約893GBの派生。config.jsonとDeepSpec、HFのストレージ差から中身を確認し、速度ベンチがまだ無いことまで整理した。

PLaMo 3.0 Prime・Sakana Fugu・LLM-jpの3つの作り方を比較。重みをゼロから作る/全部公開する/作らず司令塔で外部モデルを束ねる違いを、Fuguの仕組みとOpenRouterとの差まで技術的に整理した。

ModelScope経由のQwen3.7 Plusでfunction callingが通るか検証し、フレームワークなしでツール往復と会話履歴のエージェントをopenai SDKだけで自作した。並列tool_calls、対話の記憶、履歴肥大の破綻点と記憶管理の選択肢まで実機ログ付きで。

Qwen3.7 Max/PlusのAPIで、BERT抽出した139候補を日本語小説校正の4分類で判定。両モデルともほとんど直さず、閉じ括弧の句点や固有名詞の解釈、思考モードのオンオフでMaxとPlusの判定が割れた。

2026年6月16日時点で、Claude Fable 5停止後の代替候補を中華系AIの最新リリースから見る。Kimi K2.7 Code、Qwen3.7 Max、DeepSeek V4、GLM-5.1の差分と、Claude Code互換ハーネスで使うときの制約を整理した。

LiteLLM 1.74.2〜1.83.6のMCP stdioテストAPIで任意コマンド実行。CISA KEV入り済み。LiteLLM 1.83.7以上とStarlette 1.0.1以上へ更新。BadHostが残ると未認証RCEになる。

Appleが2026年6月8日に公開したAFM 3は、3B dense、20B sparse on-device、Private Cloud Compute上のCloud、Cloud Pro、Imageで構成される。Google協業、NVIDIA GPU、Foundation Models frameworkの開放まで含めて、開発者が確認する差分を見る。

Liquid AIのLFM2.5-1.2B-JP-202606をM1 Max 64GBで実測。llama.cpp/Ollama/MLXの3系統でデコード速度・JSON構造化・ツール呼び出し・会話のナチュラルさ・長文入力を検証した。Q4_K_Mで208tok/s、Q8_0で157tok/sだがモデル名ハルシネーションが消える差も出た。

Gemma 4 12B UnifiedはVision Encoderを持たない。E4Bの150M 16層Transformerが35Mの線形投影に変わり、パッチ間アテンションはLLM本体48層の双方向アテンションに吸収されている。Fuyu、EVE、Mono-InternVLの先行研究から、encoder-free設計が何を捨てて何で補っているかを掘った。

M1 Max 64GBでHy-MT2 1.8B Q4_K_M (1.08GB) をllama-serverに載せ、JSON・SRT・HTML・用語拘束・少数言語まで投げて入出力を確認。1.25bit 440MB版は標準llama.cppでロード不可、30B-A3B (hy_v3) もMacの標準ルートで動かない。