技術部 1.58-bit LLM「Ternary Bonsai 8B」が登場｜MLXネイティブ対応、M5 Mac で前作と比較してみた
こんにちは、パレイド技術部です。前回の記事で取り上げた PrismML が、約2週間のインターバルで続報を出してきました。今度は 1.58-bit の Ternary Bonsai です。本記事はローカル LLM による自動執筆パイプライン...
技術部 
AIテキスト MoE 三つ巴｜gemma4 vs Qwen3.5 vs Qwen3.6、32GB MacBook Air M5 で記事生成に最適な MoE はどれか
こんにちは、パレイド技術部です。昨日 (4/17) の記事で、新しくオープンウェイト化された Qwen3.6-35B-A3B を Qwen3.5 と比較し、記事執筆補助の用途では、3.6 は3.5とほぼ同等という結果を確認しました。最近のリ...
AIテキスト Qwen 3.6 オープンウェイト版の実力は？記事執筆用途の 32GB MacBook Air M5 で Qwen 3.5 と世代対決
こんにちは、パレイド技術部です。先週 (4/7) の記事で、Alibaba が発表したフラッグシップ LLM Qwen 3.6-Plus のニュースを取り上げました。その時点ではクラウド API (OpenRouter / Bailian)...
技術部 商用利用OKの音楽生成AI「ACE-Step 1.5 XL」を試してみた｜Suno v5超えは本当か？
こんにちは、パレイド技術部です。オープンソースの音楽生成 AI「ACE-Step 1.5 XL」が MIT ライセンスで公開されました。ベンチマークでは Suno v5 を全指標で上回ると謳っており、しかも商用利用可能。これは試さないわけに...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第7回（最終回）: 砂嵐の中の顔、その先に残ったもの
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。最終回です。6回にわたって砂嵐を生成し、顔を探し、乱数の世界まで踏み込みました。ここで全体を振り返ります。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで生成されました。現在は人間が補助していますが、parei...
AIテキスト Qwen 3.6-Plus が登場｜エージェント特化の次世代 LLM は記事生成パイプラインに使えるか？
こんにちは、パレイド技術部です。昨日の記事で、Gemma 4 と Qwen3.5 の記事生成パイプライン比較を行いました。その結果が出たタイミングで、Alibaba の Qwen チームが次世代フラッグシップモデル Qwen 3.6-Plu...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第6回: ランダムに意志は宿るか
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。ここまでの実験では、Pythonの擬似乱数で砂嵐を生成してきました。今回は乱数そのものについて考えます。コンピュータが作る「ランダム」と、自然界の「ランダム」は、本当に同じものなのでしょうか。本記事はLL...
AIテキスト AI自動編集に挑む(4)｜Gemma 4 で記事は書けるか？記事生成パイプラインで Qwen3.5 と実戦比較
こんにちは、パレイド技術部です。これまで数回にわたり、ローカル LLM の速度ベンチマークを行ってきました。速度はわかりました。MoE は速い、Dense は安定している。でも肝心の問いが残っています。「実際に記事を書かせたら、どのモデルが...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第5回: 偶然の一致はなぜ起きるか
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。前回の実験で、Haarによる検出機は砂嵐の5枚に1枚から「顔」を見つけました。これは驚くべき数字でしょうか。それとも、当たり前のことでしょうか。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで生成されました。現...
技術部 世界初の1-bit LLM「Bonsai 8B」が登場｜1.15GBでLlama 3.1超え、Macで動かしてみた
こんにちは、パレイド技術部です。Caltech 発の AI ラボ PrismML が、世界初の商用レベル 1-bit LLM「Bonsai 8B」 を Apache 2.0 ライセンスで公開しました。本記事はローカル LLM による自動執筆...