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piacere@未来文明アーキテクト & 実装エンジニア ▷ Elixir xデジタルツイン xAI
@piacere_ex
❏お仕事
高速／省電力ElixirHW化チップ開発他多数
IT企業7社経営＋AI組織運営
自治体・大学で開発＋AI講義
IT投機
❏趣味
プログラマ歴44年
自律駆動AI組織エージェント開発
現実接続VR PF開発
要望から開発自動化ハーネス開発
fukuoka.ex創設
体脂肪-9.2kgスペ110コスプレイヤー
- 特定ハードウェア向けLLMエンジンの開発が一段落したので、次は、Qwen 3.8をGPT-5.6 Luna xhighと同グレードの長時間稼働可能なコーディングエージェント化するためのハーネスを作ってみようと思ふ😜 この実証が上手く進めば、特定HW上のローカルLLMで、コーディングエージェント級をデプロイできる🤣
- 逆に言うと、フロンティアモデルの月額が今の20倍になってきた頃、ローカルLLM移行を検討するって感じかねぇ😌 その前段として、GPT-5.6 Luna xhigh級品質をローカルLLMが出せることが前提だが、どっちの方が先に訪れるだろう？🤔 GPT-5.5なら、もっと手前で要検討だったが、Luna xhighが良過ぎた🤣ローカルLLMに必要な電気代と、フロンティアモデルの課金を比較してみたが、フロンティアモデルには全然追いつけないねぇ🤣 なんならフロンティアモデル、電気代でチャラになる位で、モデル利用料タダに等しい … 週上限まで使い込んでこの想定なんで、普通使いじゃ経済性まったく成り立たんだろな😜
- ローカルLLMに必要な電気代と、フロンティアモデルの課金を比較してみたが、フロンティアモデルには全然追いつけないねぇ🤣 なんならフロンティアモデル、電気代でチャラになる位で、モデル利用料タダに等しい … 週上限まで使い込んでこの想定なんで、普通使いじゃ経済性まったく成り立たんだろな😜
- ベンチマークではGPT-5.6 Lunaと同等くらいのスコアが出ているけど、コーディングタスクやエージェント稼働タスクとしては、まだ全然だわなー、Qwen 3.8😭 実務運用できるレベルには全く到達してない … なんならCodex-5.3 Sparkレベルにも届いてない🤔 ローカルLLM、しばらくは難儀するだろーなぁ😌あ Qwen 3.8仕事だと無理かも Qwenお決まりの言語ぐちゃぐちゃ現象が起きた なので仕様書を書かせるのは危ないかも DeepSeekでもあったこと
