技術

WAI-illustrious-HSWQをWAI v17と比較、M1 Maxでfast約30秒

WAI-illustrious-HSWQ v17.0 baseをM1 MaxのComfyUIでWAI v17と比較。10step fastは約28〜34秒、20step qualityは約64秒で、Kana LoRAと背景の発色も試した。

ZONOS2はVRAM 8GBのRTX 4060 Laptopでも日本語音声を生成できた

ZyphraのZONOS2を、VRAM 8GBのRTX 4060 Laptop（WSL2）でローカル実行した記録。システムメモリフォールバック＋KVキャッシュ手動指定＋CUDAツールキットで日本語音声の生成まで到達したが、速度は実時間の約1/20。人名「かな」が「仮名」アクセントになる問題と表記での回避も、聞き比べ音声つきで検証した。

AMIXA - Async's MIX ANIMAを比較、base寄りで発色が良いAnima派生

AMIXA - Async's MIX ANIMAをanima-base-v1.0/JANIMAと同一プロンプトで比較。M1 MaxのComfyUIでAnima LoRA、2キャラ、Turbo/native背景を試し、base寄りの描画に明るい発色が乗るかを見た。

Claude Fable 5とMythos 5全停止、米輸出管理とOpus 4.8代替の不安

Anthropicが2026年6月12日にFable 5とMythos 5を全顧客向けに停止。米政府の輸出管理指令、外国籍社員、政府との対立、AI Safety対応の粗さ、Microsoft制限、Opus 4.8代替の不安を整理する。

無料化したJANIMAとHexer Minimal ToonをM1 Maxでanima-baseと比較、JANIMAは服を勝手に盛り背景は一番控えめだった

無料公開されたJANIMAとHexer Minimal Toon Anima版に自作の合体キャラLoRAを当て、anima-baseを基準にM1 Maxで全身・バストアップ・2キャラ・喫茶店シーンを比較。キャラ再現の最安定はキャラごとに入れ替わり、背景の描き込みはJANIMAが一番控えめだった。

CodexでSelected model is at capacityが出たらまず続行する

CodexでSelected model is at capacityが出ても、同じスレッドで続行すると作業を再開できた。関連GitHub Issueと、capacityがコンテキスト容量ではなくモデル側の処理枠を指す点を整理。

Microsoft系73リポジトリ停止、MiasmaはAIエージェント起動へ

GitHubが2026年6月5日にMicrosoft系73リポジトリを停止。Azure/durabletaskへの悪意あるコミットはnpm installではなく、Claude Code、Gemini CLI、Cursor、VS Codeの設定読み込みで発火する。

LiteLLM CVE-2026-42271がCISA KEV入り、MCP stdioテスト経由でRCE

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。

Claude Fable 5をOpus 4.8、Sonnet 4.6、Codex CLIとブログ修正で比較した

Claude Code CLIでFable、Opus、Sonnetを回し、Codex CLIと同じ7テストの静的ブログフィクスチャを修正。実行時間、推定コスト、差分のズレを記録。

SenseNova U1 8BのLoRA trainerは32GB GPUのbf16学習を前提にする

LaxharのSenseNova U1 LoRA trainerのREADMEとSETUPを読んだ。4bit学習は画像崩れで断念しbf16 + tower offloadでVRAM約20GB、32GB GPU必須。公式8-step LoRAスタック構成とA3B MoE互換レイヤーの現状、公式training codeとの違いまで。

Apple Foundation Models第3世代は20Bオンデバイス疎モデルとGoogle Cloud上のPCCに分かれた

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。

LFM2.5 1.2B JP 202606をM1 Max 64GBで動かしたらデコード208tok/sでJSON守るがモデル名をハルシネーションした

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。