凄そう!Macにも対応して欲しいなあ〜。
これ、1260tok/s出せたらまじでめっちゃ速いぞ!
世界最速※のAIエンジン「YASAKANI」を、3日後の11/13(金)22時に無料公開します。
RTX 5090 1枚で 1,260 tok/s、他の8エンジンに全7分野で勝利。圧縮の品質でも、近い容量のGSQ-RCO・Unslothを上回りました。
もっと多くのPCに対応するため、クラファンを始めました。詳細はこちら↓
camp-fire.jp/projects/992233…
・速くする仕組みはRTX 5090専用ではありません。ほかのGPUにも広げていきます
・Qwen4にも、重みが公開されたらすぐに対応する予定です
・現在の対応はWindowsとRTX 5090です
・ソースコードと2つのモデル(最速・品質)をApache-2.0で公開
ご支援で対応GPUを広げます。累計300万円でRTX 3090・4090などの24GB・16GB機へ、その先はAMD・Macへ。1,000円から応援できます。
【動画と画像について】
・動画の48秒からは、実際に生成している画面の録画です。カットも早送りもなく、編集していません。別ウィンドウのタイマーも一緒に映しています(コードの書き換えが5.56秒で完了)
・画像1・2枚目:思考なし/思考ありの速度表(大きいほど速い)
・画像3枚目:圧縮品質の表(元のモデルにどれだけ近いか。KLは小さいほど近い)
※RTX 5090 1枚・Qwen3.8-27B・単一生成。掲載した8エンジン・7分野の比較条件での記録です。1,260 tok/sは長いJSONLの生成(思考なし)。品質は、自前の思考文で元モデルとの近さを近い容量どうしで比べた結果です。
#YASAKANI
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ルク|ゲームポータル運営&再起動日記 retweeted
【保存版】非エンジニアのぼくの、いまのAI分担表
・窓口
→GrokBotにメインと各専門ボットで構成
・設計と判断
→ Claude Code(Fable / Opus)
・実装の手を動かす
→ ローカルQwen、無料DeepSeek(OpenCode経由)
・検品
→ ClaudeCodeのFableやOpusなどにもう一度
・Xの見回り、ブクマ整理
→ Grokボット
・記事
→ 音声で話す → AIが初稿 → 自分で添削→各SNSへ
土日に本気を出すと、20ドルプランはすぐ5時間制限でした。
だから「手を動かす役」を無料AIに分けました。
ポイントは、全部を一番賢いAIにやらせないこと。
あとで見返せるように、ブクマしておいてください🙏
サクヤと一緒に「お腹じっくり」完走した!🥷 #4分筋トレ #CryptoNinja
いっしょに続ける仲間、募集中🥷 忍びコード MT4GWY で「なかま」に登録してね!
rukupractice.com/go/kintore-…
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【保存版】非エンジニアのぼくの、いまのAI分担表
・窓口
→GrokBotにメインと各専門ボットで構成
・設計と判断
→ Claude Code(Fable / Opus)
・実装の手を動かす
→ ローカルQwen、無料DeepSeek(OpenCode経由)
・検品
→ ClaudeCodeのFableやOpusなどにもう一度
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→ Grokボット
・記事
→ 音声で話す → AIが初稿 → 自分で添削→各SNSへ
土日に本気を出すと、20ドルプランはすぐ5時間制限でした。
だから「手を動かす役」を無料AIに分けました。
ポイントは、全部を一番賢いAIにやらせないこと。
あとで見返せるように、ブクマしておいてください🙏
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Fable5,2に1行だけの依頼でその性能をフルに発揮させて動画を作らせる
そんなのが流行っているので便乗してみました
「Fable5.2の今の実力を見せつける最高だけど最低な動画を作って見せてくれ!」
どうぞ、最高で最低な動画をご覧ください
「AIに全部課金しなくていい。実装を無料AIに任せてみた結果」という記事を書きました。
同じ課題をローカルのQwenと無料のDeepSeekに任せて比べました。実装は無料、判断と検品は有料、という使い分けをまとめます。
ぜひ、読んでいただけたら嬉しいです。
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heyheyさん見て、「Starlink賃貸でもいけるんだ?!」と思い、確かに使ってないエアコン用のダクトを使えばワンチャンいけるか?と思い始めてます。
が、Grok・Museともに、Starlinkアプリで事前に設置場所の検討できる、というから試したけど、今のバージョンだと出来なさそう。それとも私の操作が間違ってるかしら?
祝!!!
Starlinkが賃貸の我が家にも開通✨
アンテナの設置場所とか悩んで妻からアドバイスもらったりと、今日一日かかってしまったけど、やって良かったー!
ネット料金は安くなったし
回線速度は早くなったし
なにより災害時も使える✨
11月中の申し込みなら、月額3550円で使えます↓↓
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祝!!!
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「速く走るより、長く走る。ランも仕事もAIも「ニコニコペース」がいい」という記事を書きました。
復帰してから前ほど成果を出せない焦りと、マラソン本で知った息切れしないペースの話
ぜひ、読んでいただけたら嬉しいです。
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ロボット、ハードウェア系が伸びたとのことで、着々とフィジカルAI、もしくはフィジカルAIを進めるための一歩が進んでますねー!
そっちを試すのは難しいけど、未来が楽しみですね😊
Fable5.2 ロールアウト!!
すでに全員使える状態です!!
注目すべきベンチスコア等について解説します~
Opus5.5でやった方が良いことも多々あるので公式推奨の使い分けも書きます
■スコアが上がった重要ベンチ
実案件をもとにした成果物づくり(RLI)17.9% → 41.3% ※1
RLIベンチは実際のフリーランス案件をもとに、AIの成果物が人間の納品物と同等以上と判定された割合で、5.1の約2.3倍です。
つまり、仕事の仕様を渡して丸投げで質の高い成果物を出す割合が大幅に上がったということで、EQや視野の広さ、仕様を満たす要件の詰め方やクオリティを詰める能力が上がった可能性が高いです。
・ハードウェア設計 44.4 → 83.5%
Opus 5.5 は65.3。
公式が一段落のプロンプトから基板・筐体・ソフトまで作り、3つの電子機器を動作させた事例も出しています。AI×ハードウェア革命、く、くる…。
・実務コーディング 32.4% → 49.1%
OSSのメンテナにマージされるコードを書けるかを見るテストで、公開済みモデルでは最高。これはかなり気が効いてないと難しいので、気の利いたコードがかけるようになってる説
■ほかにも大きく伸びたベンチ(5.1 → 5.2)
・ロボット操作 27.6% → 64.9%
GPT-6 Astra(29.8%)の2倍超
・業務フロー自動化 31.4% → 51.4%
・科学研究のエージェント作業 52.6% → 74.6%
・グラフ読み取り44.8% → 73.4%
■そこまで伸びていないベンチ
・PC操作:89.3%で、Opus 5.5とほぼ同じ
・知的業務:人間が見比べるEloでは1785で、Opus 5.5(1800)のほうがわずかに上。おーん
・AutomationBenchとChartography:5.1から大きく伸びたが、Gemini 4 Carbonとはほぼ横並びか負けです。
・AI研究開発(カーネル最適化・LLM設計):安全上の理由で、訓練時にあえてOpus 5.5並みに抑えたと公式が明言。
・サイバー・生物:Fableでは大半のタスクが分類器でブロック、この分野をやるならMythos(審査制)が必要。
■価格と速度
- 入力トークンあたり$8/M:$10から低下
- 出力トークンあたり$40/M:$50から低下
- 20%安価
- 最大30%高速化
安くて速くなった?何が起きてる。
■Opus 5.5との使い分け
公式の推奨は「まずOpus 5.5から始め、足りなければFableへ上げる」。
□Opus 5.5がいい時
・日常のコーディングや調べもの、文章作業
・トークン単価が半分なので、量が多い作業
・セキュリティ系の作業
□Fable 5.2がいい時
・Opus 5.5をHigh/Maxにしても届かない難しい問題
・仕様が曖昧な丸投げ、何時間も走る長いエージェント作業
・多数のサブエージェントを指揮する作業
・Opusに作業させ、詰まった時だけFableに相談する「Advisor」構成も公式に案内
スコア見ても
普段使い → Opus5.5
丸投げ、大規模改修 → Fable5.2
って感じはする。意外と主要スコアはOpus5.5からそれほど変わらないものも多いので。
エフォートはHighが一番コスパ良さそう
■Fable 5.5はまだ控えている?
・Azureのカタログに「claude-fable-5-5」の行が一時的に出た(10/13、数日で削除)
・Cursorが「fable-5.5」のモデルIDに対応した(10/17)
・パートナー企業にFable 5.5のチェックポイントが配られた、というリーク(TestingCatalog 10/17、11/1)
みたいなことがあったので、5.2が出て皆「!?」ってなってますね。
上場も控えていることですし、そのタイミングで最強の5.5を出す可能性はあり。
5.2はそのための繋ぎっぽさもあるけど、丸投げ系タスク、長時間タスク、大規模タスクには現時点最強と言って良いスコアなのでバンバン使っていって良さそう
Fableリセットっていう謎チケットも配布されてたので、5.5を待たずに早速私は自分のプロジェクトに使って行くことにするぜ
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MuseからもHaikuやLunaに相当するものをより賢く、より効率的なモデルが出たとのこと。
最安モデルでも、競争激化により、どんどん性能が上がり、コストが下がっていくのは、コンシューマ的には助かりますね。
Today we're introducing Muse Ember, our smallest and most efficient model, built for complex reasoning execution and everyday agent work.
Muse Ember can carry workflows across apps, call tools in sequence, run tests and make targeted code fixes. With a 1M-token context window and native understanding of text, images, audio and video, it can also work across large document sets and varied inputs.
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