なんJLLM部 避難所 ★8
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AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★7
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1742709485/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured >>951
Airなら一応openrouter経由無料で使えるんだよな
Openrouterの無料モデルの制限上限までしゃぶるために10ドル課金したわ Openrouter無料枠って問答無用で学習に利用されるんじゃなかったっけ？
たしか「Enable free endpoints that may train on inputs」を有効にしないと無料枠使えなかったと思うんだが
ちょっと不安
…そんなもん気にするならそもそもやるな、って話なら、そりゃそうだとも思う >>954
エロにしか使ってないからどんどん学習してほしい 無料枠の乞食が学習にも使われたくないってアホかな
提供してる企業側に利益無いやん >>956
真面目な話なら喜んで提供するけど、性癖を晒すのはちょっと・・・ｗ 日本語もだしエロは殆ど弾かれてると思うわ
iq5のサボテンが打ち込んだプロンプトから何が得られるか GLM4.5、思考中の内容を読めるけど「ユーザーはこのようにしてLLMを騙してポリシーをないものにしようとしている」みたいなの見てると面白いな
脱獄の参考にもなる llama.cppのn-cpu-moeオプションええなこれ
gpt-oss-120bが20token/s近く出るわ opencvってウンコだな、diffusersしか勝たん OpenCVは数学的に正確な関数であって幻覚がでる拡散モデルじゃないから用途が全然違うから比べられない
もっともClear LinuxもOpenCVもCPUもIntelだからオワコンではあるが >>951
Chutesの推論apiサブスク(10ドルプラン)で使ってるけど、アレも多分プライバシーポリシーなにそれなやつだと思うからオススメはしにくいな 画像処理させるのにGPU対応が難しいopencvをAIが使おうとするのやめてほしい。いちいちopencvは使うなとプロンプトに書かないといけない >>964
空リポジトリなのにすでに500↑いいねとかDeepseekほんま覇権やな オープンウェイトのモデルがどんどん増えてるのはありがたいけMoEばっかで24GB-32GBGPUに適合するdenseモデルは全く増えんな むしろmoeのが良くない？
llamacppでmoeの高速化パッチ当たったばっかだし
vramが24gbありゃ100bクラスのmoeを実用的な速度で動かせる MoEのが結果的にvRAM節約出来てるから方向性的にはそれで良い気はする
GPT-ossもm4macbook単体で動くレベルなのが凄いし 100B前後のmoeはdenseの24-32B程度の性能しかない(LMarena基準)
それでいてオフロードしないと動かせないし速度もアクティブパラメータ次第だけどVRAMに全部載った30Bより遅い
例えばgpt oss 120B(A5.1B)を4090 + DDR5 96GBで動かすと15-20t/s
GLM４.5 airだと10-12t/s 一方高密度32Bモデルの4bitが4090で30-35t/sも出る
その上微調整しようとするとパラメータ数相応のメモリが要求されるから嫌い
サービスを提供したりcpuオンリー環境なら恩恵あるのは理解できるけどね >>972
どゆこと？
qwen3-30b-a3bより順位高いオープンな非moe無いように見えんだけど no-thinkingとほぼ互角って感じやねthinkingだと差をつけられるんじゃないかな
VRAMをもっと手軽に盛れる環境がこないかぎりはMoE路線の方が今のところの現実路線な感じがする
ryzen ai max+ 395とかユニファイドメモリもうちょっと盛り上がってくれるといいんだけど 俺のスペックに丁度いいサイズのMoE出せよってことなら分かる
勝手ながら30bは小さいし235bはちょっと苦しい >>974
それproprietaryって書いてあるからクローズちゃうんか Deepseekv3.1出たけどAPIのコスパの良さが際立つくらいで671B-A37Bはローカルやと使いにくそうやね >>978
そこら辺はオープンウェイトとは言ってもH100クラスを想定した設計なんじゃね
Kimi K2やGLMもそう
Qwen3-235B-A22Bだけが大型モデルで唯一ご家庭で動くギリギリを狙ってきている
QwenはImageもあるし設計思想がPCを意識しているんだろう >>972 4090ってそんなに遅いのか
macだと65-70tk/sくらい
gpt oss 120B(mlx) >>981
そりゃVRAMに乗り切らない分はCPUで演算しとるからね
GPUと比較したいなら相手はVRAMに乗り切るRTX PRO 6000になるんとちゃう redditに出てたけどpro 6000での20b 120bの出力速度はそれぞれ200t/s 140t/sらしい
ちなみにvllmを使うとgpt 20bをバッチ機能を使って計算リソースを飽和させれば4090でも10000t/s出るらしい
複数利用を想定するならMoEは圧倒的に有利 ローカルLLM演算って基本同規模vRAMなら帯域差でMac勝つ印象だけどそうでもない？ >>985
その認識であってると思う
結局MacはGPUの性能が足りてないから 生成速度なら帯域速度の差だけどprompt evalがMacはクソ遅いということは無視されがち なんかMac、というかアップルシリコンはFP8だかFP16あたりの処理が不得意な感じらしいな インテルはAVX2(AVX-256)があるからCPU単体でも並列演算で速い
AVX-512ネイティブ対応ならさらに早い(AMDはエミュだけど)
Apple Mシリーズ NEON(ARM SIMD)は128bitしかない
GPU側だとUltraまでいかないと演算器が足りない。Ultraで4070くらい
ただ実際「汎用の」ピクセルシェーダーを書いてると5090並に速くなることもあるんだよね
バス幅が有利なんかな RTX3090でも快適に使えるエチチもいけるLLMで今ベストってQwen3-32B-Uncensored.Q4_K_M？ xeonのAMXがcoreにも搭載されりゃいいんだけどなぁ
xeonをxeonたらしめてる理由の一つだし無理かなぁ >>993
coreだとメモリ帯域足りなくてAMX搭載しても活かしきれなさそう core ultraとか言う中途半端オブ中途半端sの事は考えなくて良いと思う もうみんなローカルLLMは使ってないの？APIのみ？ ddr6と同時にintelもAMDも4ch動作をコンシューマで解禁するみたいな噂もあるしローカルはCPU推論がメインになりそうではあるな
nova lakeとか52コアで高くても20万円くらいでしょ 4ch ddr6なら帯域幅256GB-512GB/sも狙えるしMoEなら70万円程度でSOTAモデルを実用レベルで動かせる可能性高そう
というかそう考えるとmac studioの先見性すごいな Mac Stuidoの場合基板にメモリ直付けでオクタチャンネルだしな
NVIDIAにしてもサーバー向けのGrace HopperはArmCPUにGPUとHBMメモリの一体設計だし
ソケットやスロットで全部のパーツを交換可能なのが自作PCの強みだけど、AIでハイパフォーマンスを目指すとなると、ソケットやスロットで配線が厳しいのがボトルネックになってきてる ローカルLLM初心者なんだがLM StudioでNSFWで検索したら出てきたQwen-72B-nsfw-novel-GGUFをダウンロード中なんだが
もしかしてNSFWよりUncensoredの方がファイル名としては一般的？ このスレッドは１０００を超えました。
もう書けないので、新しいスレッドを立ててくださいです。。。
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