技術2026年4月24日(金)SwiftLMをM1 Max 64GBで動かしてOllama/MLX-lmと比べてみたSwift製LLM推論サーバーSwiftLMをM1 Max 64GBで実際にビルド・起動して、Qwen3.6-35B-A3Bと122B-A10Bの挙動を確認。BST・簡易BBS・かなちゃんペルソナの3系統で既存のOllama・MLX-lm検証と突き合わせた。Apple SiliconLLMMLXローカルLLMSwiftSwiftLMMoE実験
技術2026年4月24日(金)DeepSeek V4 Previewが1Mコンテキストで登場、V4-Pro 1.6T/V4-Flash 284BがMITで公開されV3.2比27% FLOPsを実現DeepSeekが2026年4月24日にV4 Previewを公開。V4-Pro(1.6T/49B active)とV4-Flash(284B/13B active)はどちらも1Mコンテキストに対応し、CSA+HCAハイブリッドアテンションとmHC、Muonオプティマイザで1Mトークン時のFLOPsをV3.2比27%まで削減している。Expert Mode / Instant Modeとして即日APIも更新された。LLMDeepSeek中華系AIMoEオープンモデルAIエージェント
技術2026年4月24日(金)更新Tencent Hy3-previewとAnt Ling-2.6-flashが同週公開、中華系オープンMoEが295Bと104Bで別方向に走る2026年4月22日にAnt LingがLing-2.6-flash(104B/7.4B active)を、翌23日にTencent HunyuanがHy3-preview(295B/21B active)をそれぞれオープンウェイトで公開した。片やDeepSeek-V3やGLM-4.5と同じフロンティア帯を狙う重量級、片やトークン効率7倍を打ち出す高効率エージェント特化型で、同じ週に出てきた中華系MoEでも方向性がはっきり分かれている。LLM中華系AIMoEオープンモデルAIエージェントローカルLLMOpenRouter
技術2026年4月23日(木)更新Xiaomi MiMo-V2.5とV2.5-Pro同時公開、1Mオムニモーダルと1000ツール呼び出しエージェントをAPI先行で提供XiaomiがMiMo-V2.5系列を2モデル同時公開。MiMo-V2.5-ProはSWE-bench Pro 57.2、Claw-Eval 63.8、τ3-Bench 72.9でフロンティア級、MiMo-V2.5はネイティブオムニモーダル+1M context。現時点ではAPI専用でローカル実行は不可、オープン化は予告のみ。AILLM中華系AIMoEAIエージェントマルチモーダルXiaomi
技術2026年4月23日(木)Qwen3.6-27B DenseとQwen3.6-35B-A3B MoEをM1 Maxで比べたらMLXがOllamaの2倍速だったQwen3.6-27BをOllama/MLX両方で試したらOllamaはVLプロジェクタ付きGGUFをロードできず、MLXでは11 tok/sで動いた。ついでに35B-A3BをMLXで動かしたらOllama GGUFの2倍速。BBSを両モデルに作らせて意図汲み取りの差も見た。LLMローカルLLMQwenOllamaMLXApple SiliconMoE実験
技術2026年4月21日(火)更新Qwen3.6-35B-A3BをOllamaでM1 Max 64GBに流したら思考が13倍に膨らんだOllama 0.20.6でQwen3.6-35B-A3Bを試した記録。Gated DeltaNet対応済みで生成速度はQwen3.5と同じ27 tok/s、ただし思考トークンは13倍。マルチターン・ペルソナ・NSFW三段階の挙動もまとめた。LLMローカルLLMQwenOllamaApple SiliconMoE実験
技術2026年4月21日(火)更新Qwen3.6-Max-PreviewとKimi K2.6がほぼ同時リリース、フラッグシップ級コーディングモデルを並べて比較AlibabaのQwen3.6-Max-PreviewとMoonshot AIのKimi K2.6が4月20〜21日に相次いで登場した。スペック、ベンチマーク、提供形態、エージェント関連機能を横並びで比較し、2つのフラッグシップの位置付けを整理した。LLMQwenKimiMoonshot AIMoEエージェントコーディング
技術2026年4月17日(金)更新Qwen3.6-35B-A3BがGated DeltaNetとMoEを組み合わせてエージェントコーディングを底上げしたAlibaba QwenチームがQwen3.6-35B-A3Bをオープンウェイトで公開。Gated DeltaNet+Attention+MoEのハイブリッド40層構造で、SWE-bench Verified 73.4、MCPMark 37.0、QwenWebBench 1397を達成した。LLMローカルLLMQwenMoEエージェントコーディング
技術2026年4月8日(水)智谱AIのGLM-5.1、600回以上の反復で性能が落ちないLong-Horizonエージェントモデル智谱AI(Zhipu AI)がGLM-5.1をリリース。744BパラメータのMoEで40Bアクティブ、SWE-Bench Proで58.4%のSOTA達成。8時間・6000回超のツール呼び出しでも性能劣化しない長期タスク対応が最大の特徴。AILLM中華系AIMoEオープンモデルAIエージェント
技術2026年4月6日(月)LLM-jp-4-32B-A3BをROCm + Strix HaloでベンチマークしたらQwen3.5より41%速かったNIIが公開したLLM-jp-4-32B-A3B-thinkingをEVO-X2(Ryzen AI Max+ 395)のROCmで動かした。62.9 t/sでQwen3.5-35B-A3Bの44.7 t/sを大きく上回るが、thinking制御やKVキャッシュ消費、知識カットオフに課題あり。日本語比較テストとコード生成テストの結果も。AILLMローカルLLMllama.cppAMDROCmMoEQwen実験
技術2026年4月3日(金)更新Google Gemma 4がE2BからA4Bまで4サイズ展開、Gemini 3由来の推論性能をApache 2.0で公開Google DeepMindがGemma 4をリリース。31B Dense、26B MoE(A4B)、E4B、E2Bの4モデルで、256Kコンテキスト、マルチモーダル入力、ツール呼び出し、140言語をサポートする。AILLMGoogleオープンモデルMoEマルチモーダルローカルLLM
技術2026年4月2日(木)更新SwiftLMはTurboQuantとSSDストリーミングをMetalシェーダーに統合したSwift製LLM推論サーバーApple Silicon専用のMLX推論サーバーSwiftLMが、TurboQuant V2+V3ハイブリッドKVキャッシュ圧縮とNVMe SSDエキスパートストリーミングをネイティブMetal実装で提供する。Apple SiliconLLMMLXローカルLLM推論最適化KVキャッシュMoESwift