資格試験教科書のPDF抽出テキストをQwen3.8 Max previewで整形し、RunPodの4090上のIrodori-TTS 5プロセスで素読み15時間と掛け合い23時間の音声教材を生成した。reasoning_effortの18倍高速化、CUDA故障ホストの切り分け、実効13倍速の並列構成まで全部書く。
ModelScope経由のQwen3.7とAlibaba Cloud Model StudioのQwen3.8で、OpenAI互換chat.completionsのenable_search、DashScopeのsearch_options、Responses APIの組み込みweb_searchツールを比較検証。雑談に検索を混ぜるとreasoning_tokensが10倍以上に跳ね、Qwen3.7-Maxはテキスト専用で画像入力はQwen3-VL系が別に必要と分かるまでを実測した。
リリース当日のTypeScript 7をM4 Mac mini 16GBで実測。型がシンプルな大規模コードのlobe-chatは7.3倍、型推論が重いdrizzle-ormとEffectは4〜5倍で、--checkers 8はメモリを圧迫して逆に遅くなる。Vue製ComfyUI_frontendで動かない理由も確認した