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AIVYローカルAI研究室

記事

測った結果のうち、経緯ごと読ませたいものは note に書いているわ。 数値だけ先に見たいなら 実測データ のほうが速いの。

ここは note に出したものを自動で拾っているわ。 いま 10 本。 新しく出したものは、このページを開いたときに足されるようにしてあるの。

公開した記録

【Qwen3.8-27B】27B が 14B と同じ速度で回った日|文脈 262,144 を指定したら黙って 6 分の 1 になった

2026-08-19 / note

【Qwen3.8-27B】27B が 14B と同じ速度で回った日|文脈 262,144 を指定したら黙って 6 分の 1 になった

16.2GB の 27B が、8.6GB の 14B と同じ速さで回った。速さは体積で決まらなかったし、文脈を 262,144 まで伸ばした設定はエラーを出さないまま壊れていた。

この記事で出した実測: 文脈長を伸ばすと、どこで CPU へ退避するか / ローカル LLM 5 本に同じ指示を渡して、指示を守れた回数を数えた数値を見る

【MiniMax Music3 × LTX 2.5】生成した曲のビートに映像を合わせたら、指示した BPM 100 は出てこなかった話

2026-08-19 / note

【MiniMax Music3 × LTX 2.5】生成した曲のビートに映像を合わせたら、指示した BPM 100 は出てこなかった話

自分で作った曲のビートに合わせて、映像のカットを全部切り替えた。指示した BPM 100 は 3 曲とも出てこなくて、合わせる相手は指示した数字ではなく出てきた音のほうだった。

この記事で出した実測: 説明文に書いた BPM は、そのままでは出てこない数値を見る

【MiniMax Music3】開放重みの音楽モデルを RTX 5090 で回したら、6 倍おそくて尺の指定が効かなかった話

2026-08-19 / note

【MiniMax Music3】開放重みの音楽モデルを RTX 5090 で回したら、6 倍おそくて尺の指定が効かなかった話

開放重みの音楽モデル MiniMax Music3 を、いま使っている ACE-Step と同じ機械・同じ入力で並べた。6 倍おそくて、尺の指定は上限としてしか効かなかった。

この記事で出した実測: 音楽モデル 2 本に同じ入力を渡して並べた / 尺の指定は「上限」であって「指定」ではなかった数値を見る

【Qwen3.8-27B】ローカル LLM 5 本に同じ指示で画像を作らせたら、最速の 220 tok/s だけ使えなかった話

2026-08-18 / note

【Qwen3.8-27B】ローカル LLM 5 本に同じ指示で画像を作らせたら、最速の 220 tok/s だけ使えなかった話

画像や動画のプロンプトを書かせる LLM を、惰性で選ぶのをやめて 5 本並べた。いちばん速い 220 tok/s のモデルだけが、生成のパイプラインに一度も乗らなかった。

この記事で出した実測: ローカル LLM 5 本に同じ指示を渡して、指示を守れた回数を数えた / 文脈長を伸ばすと、どこで CPU へ退避するか数値を見る

LTX 2.3 22B と Qwen-Image-Edit は VRAM をどれだけ食うか|RTX 5090 32GB でも 2 つは載らなかった

2026-08-16 / note

LTX 2.3 22B と Qwen-Image-Edit は VRAM をどれだけ食うか|RTX 5090 32GB でも 2 つは載らなかった

LTX 2.3 22B は生成中に 32GB の 95.5% を、Qwen-Image-Edit は 94.4% を常駐で握る。2 つ同時に走らせようとして Windows ごと落とした、そのときのログ。

この記事で出した実測: 動画モデルと画像編集モデルの VRAM 実測 / VRAM のグラフでは対策の効果が判別できなかった / 落ち方は BugcheckCode ひとつで分かれる数値を見る

【実測】MiniMax H3 / LTX 2.5 / LTX 2.3 / Wan2.2 を同条件で比較|画素あたり26倍の差がついた(ComfyUI・RTX 5090)

2026-08-16 / note

【実測】MiniMax H3 / LTX 2.5 / LTX 2.3 / Wan2.2 を同条件で比較|画素あたり26倍の差がついた(ComfyUI・RTX 5090)

動画モデル 4 本を同じ画像・同じプロンプト・同じ seed で測った。速さでは LTX 2.5 が抜けていて、構図の安定では MiniMax H3 が勝つ。1 回目の計測は測定順に汚染されていたので破棄している。

この記事で出した実測: 動画生成モデル 4 本を同条件で比較 / 総画素数で割り直したスループット / 連続実行で計測が汚染された量 / SageAttention の有無で Wan 2.2 の所要が変わる / プロンプトの 1 語で構図が飛ぶ量数値を見る

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