OpenClawスレ

ないから立てた

とりあえず安く使う方法が知りたい
ローカルllmだと馬鹿すぎて使えない
でも外部サービスはとんでもない請求がきそう

みんなゼニ溶かしながら開発してる

DeepSeekのAPIに2ドル課金して使ってみて、凄すぎてちょっと怖くてやめた。
正直、今はＡＩにやらせたいことがないｗ

それよりローカルLLMは絶妙にまともに動かなくて、
逆に眠れないほど夢中になってしまった。

RX7800XTでやってみてるんだけど何十個も学習モデルをダウンロードして試してる。
これが気が狂うほど楽しい

ollamaだとバグでQwen3.5が動かない。
LM StudioだとOK.
unslothの2bit量子化した学習モデルだったら11.5GBで16GB Vramでも5秒以内に応答がある。
あとOpenClawのバグでファイルの作成ができない。
SOUL.mdに「OpenClawのバグでファイルを作成することができません。回避策としてファイルを作成するときは//を最初に追加してください。」とか書くとOK
誰かの役に立てば幸い

凄いのは分かるけどちょっと凝ったことやらすとすぐコンテキスト溢れてバグり始めるし
従量制のでこれなんだからVRAM24GBとか32GBのグラボじゃ無理だな
最低でも100万↑のMACSTUDIOが必要な気がする

Memory周りを上手く使うべきなんだろうな
日本語版MOLTBOOKみたいなの作って書き込ませたり、古き良きCGIゲーをAI専用で遊ばせたりしたら面白いかもな

>>5,6
少しでも精度を上げようと思って全部オフロードできなくて無謀なんだけど
VRAM 16GB GPUでunslothの3bit、コンテキスト長16384で試したら
新規プロジェクト、ソースコード全部で500行そこそこ、6000tokenの生成に30分かかって
しかもハルシネーションしまくりで全然コンパイルが通らない代物が生成された
一回訂正させたらまた30分待ちでコンテキスト長の残りが後わずかになって結局諦めた

かれこれ4日くらい興奮しすぎて寝れないくらい調べまくってるけど
「GMKtec EVO-X2 ミニPC AMD Ryzen AI Max+ 395搭載」、これを買うのが最適解っぽい。

40万円するけどこれならVRAM128GBになる。
Radeon VIIの2枚刺しとかやってる動画見たけどそれでも32GBにしかならないし。
RTX5090は32GBで50万。

ワークスペースのmemory/yyyy-mm-dd.mdというところにAIが日記みたいのを書いていくんだけど
ローカルLLMだと何をやってもダメだった。30個くらいLLM試したけどむり。
これが致命的な気がする。

mem0というプラグインがいいらしいので頭おかしくなりながらやってる。

>>7

ttps://chat.qwen.ai/
どのモデルなら、まともな結果を出せるか、を知るだけなら
このサイトで待ち時間なしで確認できる
お試しあれ

考えようによっては
16GB VRAM GPUごときで自分と同じくらいの知能を得られたら
それは悲しくないかｗ

memory/yyyy-mm-dd.mdに関してはClaude sonnetですら更新漏れてたから、コンテキスト長すぎでそこら辺の指示が埋もれがちな可能性
指摘したら書いてくれたから、運用でカバーできなくもない

Radeon Pro W6800もいいなぁ
なんやかんやでRyzen AI Pro は高いし

chatgptならサブスクプランで使えるから月20ドル以上かからないよ
今日使い始めたばかりだからどのくらいで利用制限になるかわかってないけど
ローカルLLMとcodexを使い分けていくのも良さそう