#実験

M4 Mac miniのCodex 0.150.1で、stdioのMCPサーバを起動するとzshがSIGTTINでCodexを停止させる。shellツールでは直っていてMCPだけ残っている端末の切り離しの差と、止まったCodexが残したコンテナのリークまで実機で切り分けた。

8月26日公開のQwen3.8-Flash-Next（125B MoE + 51B N-gram埋め込み）をM1 Max 64GBで動かした。N-gram表を専用シャードに分けたAtomicChatのM64版GGUF 85GBと、未マージのllama.cpp PR #27742の自前ビルドで、wired上限の設定を変えずにpp512 182 tok/s、tg128 17.6 tok/s。思考xhighの暴走、BBS生成の1行バグ、NSFW拒否の境目、VLMのOCRまで。

M1 Max 64GBのComfyUIで、白黒のアイコンをWAI-Anima＋かなちゃんLoRAで描き直した記録。i2iとQwen-Image-Editは外れ、向き・手・表情・涎をプロンプトで1点ずつ寄せ、cfg 1.0でネガティブが効かない理由と、4x-UltraSharpと1.5倍i2iでの印刷用拡大まで。

Anima-2.9Bをさらに層拡張し、Qwen3.5-4Bをテキストエンコーダに追加したコミュニティ版Anima-3.8Bを、M1 Max 64GBのComfyUI v0.33.3で実測する。過去に線形ブリッジで失敗したエンコーダ交換を、0.6Bの経路を残したままcross-attentionを挟む形でどう実現したかをコードと重みから読み、効かなかった構図プリセット10種と4人バンドの役割指定をBase・2.9Bと同seedで比較したら、真後ろや後列のドラマーは通るようになり、顔をフレーム外などの切り取り指定は逆に効かなくなった。既存キャラLoRAは番号を52ブロックへ付け替えれば本人が出る。

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。

QwenLM公式のQwen-MM-Pluginsからcoreだけを16GBのM4 Mac miniに入れた。Claude Codeはプラグイン経由だとツール名にplugin_が付いて許可設定が通らず、Codexはexecの既定でMCP呼び出しが承認待ちで落ちる。画像・PDF・SVG・CSV・STL・動画をAPIキーなしで読ませた記録。

乗算・AND・比較だけでうるう年を判定する謎の定数を、18ビット版のZ3合成から32ビット版の配置まで分解する。式の形を人間が決め、3つの定数をZ3で合成するまでを調べた。

Anima-Baseを28層から40層へ層拡張したコミュニティ版Anima-2.9Bに、Anima-Base v1.0で焼いた4人LoRAとペアLoRAをそのまま当てる。新層が12個割り込むのでブロック番号が2番目以降ずれる構造で、ComfyUIはエラーを出さずに読む。そのまま当てるとキャラが出ず、番号を付け替えたLoRAでは3シードとも本人が出た。M1 Max 64GBのComfyUI v0.33.1以降で、Turbo LoRAとint8版、生成時間まで実測。

7=2³−1を使うBen Joffeの曜日アルゴリズムを、Apple M4上のclang・Rust・V8・CPython 3.14で普通に書いた%7と実測比較。生成コードの命令数、V8で負のゼロが引き起こす25倍の減速、CPythonで逆転する理由まで。

前日のM1 Max検証に続き、EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）のllama.cpp ROCmビルドでQwen3.8-27B Q8_0を検証。思考だけでmax_tokensを使い切って本文が返らない現象と、MTP投機的デコードの採択率がコードと日本語会話で大きく割れる実測まで。

8月14日公開のQwen3.8-27BをM1 Max 64GBでテスト。Ollamaは0.17.7だとpull自体が拒否され0.32.14への更新が必要だった。mlx-community/Qwen3.8-27B-4bitはmlx-vlm経由ですんなり動作。

ComfyUIで、Animaの4人LoRAへ左ベース、中央ギターボーカル、右ギター、後列ドラムを割り当てた。手書きプロンプト、Qwen3-4B〜14Bの作文、4Bへの線形ブリッジ、507トークンへの圧縮、全896キャプションの確認を比べ、次に直す学習データを絞った。