ついにOpenAIからオープンウェイトモデルgpt-ossがリリースされました。

前回のモデルは2019年のGPT-2だったので6年ぶりです。その頃はまだChatGPTの存在知らなかったけどｗ

スペック

モデルは2種類あります。ライセンスはApache2.0です。

gpt-oss-120b
・1170億パラメータ
・80GBのGPUで動作
・o4-miniと同等

gpt-oss-20b
・210億パラメータ
・16GBのGPUで動作
・o3-miniと同等

VRAM80GBもないので20b一択です。それでもローカルでo3-mini並のAIが動くとか凄いけどね。

設定

・【ローカルAI】LM StudioでGemma3を動かしてみた

LM Studioにgpt-oss用のアップデートが来たので更新。そしてモデル一覧のトップにopenai/gpt-oss-20bがあったのでダウンロードしました。

しかし発表の数時間後には全て用意されてて凄いね。事前に準備してたんだろうけど。

このモデル限定で「Reasoning Effort」という項目が増えてます。これで推論レベルをLow, Medium, Highから選べます。

使用感

うちはRTX5070Tiですが、最初に1～2秒推論した後はささっと文字が流れてくるね。軽い。もちろん推論レベルや内容によっては20秒くらいかかることもあるけど。今見たら43.40 tok/secでした。

日本語で会話できてるけど、英語メインで学習してあるせいかちょっと表現力が弱い気がする。まあ日常会話には問題ないけど。

システムプロンプト無視しがち？　書き方によるのかな。

画像認識ができない。Gemma3は出来るのでてっきり出来るのかと思ってた。

2024年6月までのデータしかない。なので最新情報には疎いね。MCP使えば検索して最新情報も引っ張ってこれるのかな(よくわかってない)。

NSFWが拒否される。まあこれは仕方ないかｗ

まとめ

今のところ好き勝手できるGemma3の方が良いかな。ただライセンス的にはgpt-ossの方が自由だね。

gpt-ossはコーディングに強そうなのでそのうち試してみよう。o3-mini並のエージェントとして動くのならかなり助かる。

・OpenAIのChatGPT以外のサービスまとめてみた

Amazon eero 7を導入しました。

Amazonプライムデーにて12%offです。

一緒にプラネックスのスイッチングハブFX2G-05EM2も21%offで買ってます。

スペック

無線： Wi-Fi 7 (最大1.8Gbps)
有線：2.5Gbps x2 (最大2.3Gbps)

ウチにWi-Fi7対応の機器ないけどねｗ　ローカル環境を1Gbpsから2.5Gbpsにしたかったので、ついでにWi-Fi7付きのにしました。そのうち役立つでしょう。

初期設定

既存のルーター外してeero7繋いだら完了、と思ったんだけどなぜか認識しない。色々試したけどうまく行かず、仕方ないので既存のルーターにeero7をアクセスポイントとして繋いで使ってました。

ただこれだと一部機器が繋がらなかったり、速度でなかったりして不便です。なので後日改めて繋ぎ直したら今度は正常に認識したよ。

最初のは何だったのか…

ともかく機器のネットワーク設定を変更していきます。たくさんあるので大変です。デフォルトゲートウェイのIPアドレス後から変更したせいで手間取ったり、AlexaとSwitchBotの設定方法忘れてたり。

まあ少しずつ設定してくか。

使用感

WANは1Gbpsなのでインターネットの速度は変わりません。LANはちゃんと2.5Gbpsになってました。

NASの読み込みが格段に速くなっていて良い感じ。今まで待たされることが多くてストレスだったんだよね。

PICO4からVirtual Desktopでアクセスすると前と同じ1200Mbpsでした。チャンネルとか正しく設定すればもっと速くなるらしいけど、実質400～500Mbpsとのことなのでひとまずそのままでいいか。たまにある遅延が無くなってると良いな。

まとめ

初期設定で手間取ったけど、LANが速くなって良い感じです。

とりあえず設置はできたけど、部屋の中の配置や片付けがまだ残ってて面倒だ…

UGREEN NASync DXP2800を導入しました。

AmazonプライムデーにてNAS19%off、HDD14%offで購入です。

選定理由

今まで使ってたNASが5年以上経ち、読み込みも遅いので買い替えたかった。

最初はSynologyにするつもりでしたが、HDD自社製品縛りにしたり、CPUを前機種と同じ7年前のまま出してきたりと、やる気なさそうだったので止めました。

そんな訳で出たばかりで勢いのあるUGREENのNASに決定です。

スペック

CPU：Intel N100 (3.4GHz)
メモリ：8 GB
ネットワーク：2.5GbE
ストレージ：WD Red Plus(6TB)x2

前のと比べてCPU約20倍、メモリ16倍となりました。ほぼミニPCだね。

ネットワーク速度は変わらず。てゆうか今考えると5年前に2.5GbEだったの凄いな。LAN環境を最近ようやく2.5GbEにしたところだよ。

ストレージは1.5倍にした。信頼のWestern Digitalです。

初期設定

設定画面がPCのデスクトップみたいなWeb UIで凝ってるね。動きもサクサクで良い。

RAID1で組んでます。今まで1ベイだったのでこれで安心。

データ2.2TBをコピーするのに17時間かかりました。およそ300Mbpsなのでこれが上限値かな。

「最初に個人フォルダを作りましょう」というので作ってその中にデータを入れたんだけど、これだとSMBでごみ箱機能が使えないのに気づく。罠かよｗ　共有フォルダに移動させたらちゃんとごみ箱使えるようになりました。

デフォでリモートアクセス許可になってて驚いた。実際にURL叩いたらアクセス可能だったし。もちろんパスワード認証あるから不正アクセスはされないけど、怖いのでoffにしておきました。そのうちセキュリティ強化したら使うかも。

使用感

まだインデックスやサムネイル作成のタスクが動いていて、CPUを常時30%くらい使用してます。そのせいかちょっと重い気がするけど、そのうち解消されるはず。

(追記)サムネイル作成完了まで4日かかった。ずっとCPU温度70度くらいあって心配したよ。今は40度あたりまで落ちた。気持ち速くなった気がする。

今まで通りSMBでエクスプローラーからのアクセスは問題なく使えてます。Web UIも試したけど、ビューワーが備わってるし環境依存しないので、場合によってはこっちの方が便利かもね。

アプリセンターにはEXCEL等のドキュメント編集アプリやFirefoxなんかもあって、リモートで作業できそうでした。

あとDockerは使うつもりです。メモリは十分あるので常駐させて簡単な作業を自動化させたい。

まとめ

Web UIあるから簡単だろうと思ったのに、わからないことが多くてChatGPTに聞きながらいじってました。初期設定が済んだら問題なく使えてます。

Gemini CLI 来たので早速セットアップしてみました。

プレビュー版の条件は以下の通りです。
・Gemini 2.5 Pro
・1日1,000リクエストまで
・100万トークン

最新Gemini Proが無料でほぼ無制限に使えるとかもう無敵だよね。実際にはもっと早くレート制限来るみたいだけど。

Windows11ターミナル

まずはnode.jsインストールして再起動。

> winget install OpenJS.NodeJS.LTS

バージョン確認。

> node -v

Gemini CLIインストール。

> npm install -g @google/gemini-cli

あとは以下で実行できます。最初はGoogleアカウントでログインとかの初期設定があります。

> gemini

インストールに失敗する場合は以下実行してやり直し。

> Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass -Force

WSL2

$ curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash

$ nvm install --lts

$ npm install -g @google/gemini-cli

Windows11ターミナルと同じく以下で実行できます。簡単だね。

$ gemini

ためしてみた

シェルなのに日本語で入力するの違和感あるなｗ　Googleなので検索もできる。

テキストファイル作らせて、ファイル名変更したり中身書き換えさせたりは問題なくできました。コーディングやれるんだから当然できることだけど。ファイル名一括置換とかも出来そうだ。Gitも認識できました。

キャラ設定投げてなりきりチャットも出来たｗ

まとめ

簡単インストールだし、チャットできるしファイル操作もできるし良い感じです。

コーディングの実務が出来るかどうかはまだわかりません。ネット見るといまいちらしいけど。

・GeminiとGemmaシリーズの特徴まとめてみた

RTX5070TiでStability Matrixを使い画像生成(Stable Diffusion WebUI Forge)出来ました。

せっかくなので動画生成AIもやるかと調べると、Wan2.1もStability Matrixで使えるとのこと。早速試してみました。

設定方法

簡単に書くと、
・Stability MatrixのパッケージからComfyUIをインストール
・ComfyUIのワークフロー＞テンプレートを参照＞ビデオからWan用テンプレート選択
・必要なモデルが提示されるのでダウンロード
・ノードで画像指定して実行するボタン押す

これで生成できました。

今の設定だとwebpファイルで出力されるけど、webp面倒くさいね…

Photoshopに拡張機能入れてwebpを開き、レイヤーをフレームに変換して、タイムラインで時間調整して、mp4に書き出してようやく利用できるようになった。

たぶんComfyUIから直接mp4にする方法もあるはず？

生成された動画

できたものがこちらです。素材画像もAI生成してます。狐巫女さんがすごく自然な動きをして可愛い。

ComfyUI + Wan2.1 でローカル動画生成AI使えるようになった。まだ設定とかさっぱりだけど。狐巫女 pic.twitter.com/ZTQJ8P5qOi

— 神代クロ (@yagasuri) June 13, 2025

以下はちょっと不自然な動きのメイドさん。

他にも幾つか生成したけどいまいちな出来…　やっぱりプロンプトや設定ちゃんと書かないとダメか。まあWebの動画生成サービスでも失敗作多いのでそういうものかもしれないけど。

まとめ

動画生成の環境構築までは簡単にできました。ここから意図した自然な動きをさせようとすると難しそうです。

前からずっとNASへのアクセスが遅く、そろそろ買い替えかなあと思っていました。ディレクトリ移動する時5秒くらい固まるんだよね。

原因判明

改めてネットでNASについて調べていたところ、SMB ファイル転送速度の低下という記事を見つけました。

Windows11(24H2以降)はSMBの署名や圧縮がデフォになるため、転送速度が遅くなるとのことです。

…原因これじゃね？

設定変更

ターミナル(管理者)で実行します。

SMB署名無効化

reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\LanmanWorkstation\Parameters" /v RequireSecuritySignature /t REG_DWORD /d 0 /f

reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\LanmanServer\Parameters" /v RequireSecuritySignature /t REG_DWORD /d 0 /f

帯域制限解除

Set-SmbClientConfiguration -RequireSecuritySignature $false -EnableLargeMtu $true

Set-SmbClientConfiguration -EnableBandwidthThrottling $false

QUIC接続無効化

Set-SmbClientConfiguration -EnableSMBQUIC $false

SMB圧縮無効化

Set-SmbClientConfiguration -RequestCompression $false

Set-SmbClientConfiguration -DisableCompression $false

サービス再起動

Restart-Service lanmanworkstation

Restart-Service lanmanserver

設定が反映されたか確認

Get-SmbClientConfiguration

結果

設定後エクスプローラーでNASに接続したところ驚くほど速くなりました。今までの苦労は何だったんだってくらいサクサクになった。

さすがにローカルHDD程ではないけど、これなら不満ないしNAS買い替える必要もないな。

Synology NASキット 2ベイ DS725+

ちなみに買い替え候補はこちらでした。先月発売したばかりの新機種です。

本体8.6万＋HDD2台5.2万＝13.8万円

せっかくなのでお高いやつを買うつもりでした。

まとめ

Windows11が原因なのでもしNAS買い替えても遅いままだったし、気づいてよかったです。余計な出費もせずに済んだ。

ほんとゲイツは余計なことする。

Googleが密かに開発しているスマホLLMクライアント、Google AI Edge Galleryをためしてみました。

まだストアにはなく、GitHubからAndroidアプリをダウンロードできます。

初期設定

アプリ起動したらリリースしたばかりのGemma-3nがあったのでためしたかったんだけど、なぜかHugging Faceにログインしないとダウンロードできないみたい。

そんな訳で、まずはログイン不要のQwen2.5-1.5Bをためします。このモデルちょっと古いけどね。

Hugging Face経由しなくてもモデル使えるのかな？

使ってみた

アプリには3つのメニューがありました。

Ask Image
たぶん画像解析。Gemma-3nないので使えず。

Prompt Lab
ラボ。テキストをフォーマルやフレンドリー調に書き換えたり、コーディングしたり。でも英語しか出力しないっぽいので今は使わないかな。

AI Chat
よくあるチャットAIです。以下はこれを使った動作です。

実際のやり取りは画像の通り。モデル名や日付がおかしいのはデフォなので気にしない。

4年前のスマホなのに2.6秒で回答するのは素直に凄い。

問題は次の回答。ちょっと壊れてるんだよね。これはスマホのせいなのかモデルのせいなのか。あと長文だから出力に30秒以上かかった。

油断すると回答が英語になっちゃうし、原因わからないけど不安定だな。

まとめ

まだ不安定だけど楽しみな技術です。

ネット不要でスタンドアローンで動くから、いよいよSFに出てくる人工知能って感じだし。

・GeminiとGemmaシリーズの特徴まとめてみた

PC新しくしたのでローカルAIやってみました。

動かすのはLLM(大規模言語モデル)、つまりテキスト生成AIです。

ツール選定

まずはPCスペックの確認。それなりに良いやつなので問題ないはず。
CPU：Core Ultra7 265KF
RAM：32GB
GPU：RTX5070Ti (VRAM 16GB)

次はクライアント。LM Studioを使うことにしました。一番有名っぽいので。

最後はモデル。無難にGoogleのGemma3にしました。

初期設定

LM Studioをインストールして起動。モデルもこのクライアントからダウンロード出来るので、すぐ使用できるようになりました。簡単すぎて驚いた。

画像生成AIは設定面倒なのに、LLMはこんな簡単に出来るんだね。

動かしてみた

Gemma-3-12B。テキスト投げたら一瞬で返答が来る。これは良いね。モデルサイズ8.15GBでVRAMに丸ごと乗るから軽い。

Gemma-3-27B。モデルサイズ16.43GBでVRAMに乗り切らず結構重たい。

ちなみに12B, 27Bというのはそれぞれパラメータ数が120億, 270億という意味です。そして12Bが速度と精度のバランスが取れたモデルとのこと。

この2モデル試していましたが、正直あまり性能差は感じられませんでした。「JavaScriptでテトリス作って」と指示したら、どちらも動かないコード出してきたし。

ずんだもんの画像見せたら「星街すいかさんです！」と自信満々に答えられて吹いた。

誰だよｗ

調べたら12BがGPT-3.5くらい、27BがGPT-4くらいの性能とのことでした。なるほど、2年以上前のChatGPTと考えれば納得だ。

ともかく動くようになったので、なりきりチャットとかさせてみようかなｗ　あと外部ツールから呼び出したり出来るのかな？ 色々いじってみよう。

まとめ

ちょっとした会話なら問題ないけど、知識が必要なことは厳しいなあと思いました。ローカルで動くこと自体は凄いんだけどね。

そのうち他のモデルも試してみます。

数日使ってみて

12Bで近所の公園について質問したら正しい返答が来て驚いた。たった8GBなのにそんなローカルな情報まで網羅してるのか。デタラメも多いけどね（汗）

12Bと27Bでは日本語の表現が段違いだった。しかし27BはVRAM16GBだと200～300トークンまでしか対応できないらしい。試した限りでは2000トークンくらいで同じ返答繰り返すようになり、まともに動作しなくなる。残念…

APIはOpenAI準拠で使えました。既にLLM＋画像生成AI＋音声生成AIを繋ぎ合わせてる人とかいたけど、いろんなことが出来そうだ。

他のモデルもためしてみたけど、今のところGemma3が一番しっくり来るな。Qwen3は推論内容が見えて楽しいんだけど、見当違いの返答が多くて。

・GeminiとGemmaシリーズの特徴まとめてみた

ChatGPT-4oで画像生成できるようになったので、巫女さんを描かせてみました。

これは細かい指示なしの一発画像なので、ちょっと身体のバランスが悪いかな？ でも可愛く描けてる。

座らせてみた。

袖のマークはたぶん千早の模様だろうな。

刀を握らせてみた。

最初上の画像のキャラそのままだったんだけど、変な形の刀持ってたので何度か描き直させたら、ちょっとキャラ変わっちゃった。

4コマ漫画を描かせてみた。

特にネタは指定しなかったんだけど、なぜかメイドさんが巫女さんに昼寝を促す内容に。しかも3コマ漫画だｗ

少し漢字が怪しいけど日本語書けてるな。

話題のジブリ風。

それっぽい。

最後はソシャゲ風にしてもらった。

このゴテゴテ感。確かにソシャゲだｗ

まとめ

AIの画像生成って絵柄やポーズが毎回変わるのが普通だったけど、ある程度保持したまま生成できるようになって良い。

しかも「リボンつけて」とか「足袋はかせて」という細かい指示にもちゃんと対応する。素晴らしい。

・ChatGPT各バージョンの特徴まとめてみた

PICO Motion Tracker Waist Version買いました。数日前急に発表・発売されたんで驚いたよ。

既にPICO Motion Tracker持ってるので、この腰トラ1個買って6点トラッキングになりました。

初期設定

腰に巻いてトラッキング開始！　と始めたものの、なぜか認識せず。赤青に点滅して充電切れかなあと思ったけど、そうでもない。

よく見たら腰トラの設定位置が「ウエストの後ろ」になってたよ。前側に変更したら問題なく認識しました。後ろでも認識するんだね。

相変わらず簡単設定で良い。

使用感

・Dance Dash
ちゃんとアバターが動くようになりました。
今までもプレイはできてたんだけど、アバターは動かなかったんだよね。たまに手を足だと誤認したり。

・VRChat
これまでも足トラだけで腰が動かせてたんだけど、あくまでエミュレーションなのでうまくポーズが取れなかったり、座ると変になったりしてたんだよね。

PICO4Ultraは最近のアップデートで改善されたみたいだけど、うちのは無印PICO4だし。

かがみポーズ好き。

今までもこのポーズできてたけど、より自然な感じになって良い。

振り向きポーズも違和感なく。

それにしても右近弐式ちゃんは可愛いなｗ

座りポーズ。

まだあんまり試してないけど良くなってる気がします。

まとめ

足トラが優秀だったので、そこまで大きな変化はないけど、こういう細かな部分が大事だよね。