Mac Studio Part17

>>692
689ではなく横からだが

Claude ChatGPTをどう使ってるかによるだろそれ
チャット相手にしてて、同じ使い勝手を要求するなら
ローカルLLMは永遠に比較対象として下位だぞ

大工とノコギリを比べるようなもんだよ

でもWindows機はゲーム機として残したいし

>>692
コーディングはQwen3.8 Flash NextでGPT Lunaよりは明らかに上な感じがする

>>695
ファイルの受け渡しのないチャットならOpenwebuiみたいな単純のフロントエンド+Qwen3.8 FNでも十分使える
ウェブ検索は標準であるので
ファイルの受け渡しがあるときはコーディングじゃなくてもDeepseek Harnessとかエージェントを使ったほうがいい

テキストファイルじゃなくWordやExcelファイルのチェック、編集は素直にCopilotを使えばいいと思うが
普通マイクロソフトの何らかのライセンスは持ってるでしょ？

>>697
呼び出し方法の話だよ
いずれにせよChatGPT Claude との比較とするなら、短期中期長期記憶域を個別制御する必要があるからファイルの受け渡しが前提になる時点で使い勝手としては劣る

>>698
ファイルの受け渡しをしないとコーディングできないじゃん

>>699
そうだぞ
だからいずれにせよChatGPT Claudeと比較するなら
君自身が697で書いた「ファイルの受け渡しのないチャットなら」という前提は崩れる

念のため意図を明確にするために追記しとくが

ファイル受け渡しを前提とするなら、ハーネスを含めた呼び出し方法というかシステムと使い方の話に至るので
モデルそのものの良し悪しの話ではなくなる

ハーネスの自作加工をやればやるほどChatGPT Claudeのハーネス層がいかに優れているかを痛感するわけだよ

>>693
本当にそれを感じます
予算450万だとしたら

RTX5090(32GB) メモリ128GB Ryzen 2TB SSDと
Mac Studio Ultra M5 メモリ256GB SSD 4TB
の二台体制のほうが今後も考えると色々と潰しが効きますかね

Strataがある今、
Mac Studio Ultra M5 512GB 一台体制のメリットが見出せるのか知りたいです

>>695
どのくらいの差があるのか気になっています
>>697さんが言うように
512GBで動かすQwen3.8 Flash NextがChat GPT Lunaレベルだと
まともにコーディングとかにも使えず
Macなので動画生成も満足にできずで
どっちつかずの価格に見合わない買い物になりそうな気もします

>>700
>>701
ファイルを渡して内容を見てもらうならハーネスをチャットに使えばいいんだよ
Deepseek HarnessやPi-webはファイルをgrepやPythonで適切に前処理してモデルに渡してくれる

おっしゃる通りChatGPTのチャットは単なるフロントエンドではなくハーネスとしてファイルの前処理をしてくれていてOpenwebuiなどとは大きな差があった
StrataだけでなくDeepseek Harnessがゲームチェンジャーになってる

>>703
Lunaでもコーディング出来るけど、Qwen3.8 FNはそれより上の感じ
いくらでも使えるしDeepseek Harnessとセットなら修正しながらきちんと作っていってくれる
結果オーライで条件分岐に同じ式があるやん、とかはあるけど、一度だけクラウドでチェックしたら直せるかと

>>704
ありがとうございます

予算450万だとしたら

RTX5090(32GB) メモリ128GB Ryzen 2TB SSDと
Mac Studio Ultra M5 メモリ256GB SSD 4TB
の二台体制のほうが今後も考えると色々と潰しが効きますか？

Strataがある今、
Mac Studio Ultra M5 512GB 一台体制のメリットが見出せるのか知りたいです

>>705
512GBあるとGLM-5.3-Flash 320BとかDeepseek−V4.1-Flash 552Bあたりが素で動くのでは
現状は125BのQwen-3.8-Flash-Nextが費用対効果がいい気がするが次のバージョンもこの大きさかは分からない
ローカルAIに関しては日進月歩で状況が変わるから512GBが絶対に要らない、意味がないとも言い切りにくい

AIのことはAIに聞くのが一番早い

今後のことなんて誰もわからんし、strataで何が不満で、何を改善したいのか洗い出すところからじゃね