[Work 019] Geminiと一緒にLlama 4 Scout ベンチマーク【プロンプトログ】
* **Llama 4 Scout (16x17b)**
Meta社のLlamaファミリー第4世代モデルの一種で、16x17bのMoE構成を持つモデルのこと。
* **MoE (Mixture of Experts)**
複数の専門家モデル（エキスパート）を組み合わせ、入力に応じて最適なモデルだけを稼働させる技術のこと。
* **Temperature**
AIの生成における「ランダム性」を制御するパラメータのこと。高いほど創造的だが支離滅裂になりやすい。
* **Inference Metrics (推論メトリクス)**
AIモデルが回答を生成する際にかかった時間や速度（token/s）などの統計情報のこと。
* **Hallucination (幻覚)**
AIが事実とは異なる情報や、存在しない事象をもっともらしく生成してしまう現象のこと。
# Work019-Llama 4 Scout ベンチマーク
## Turn 1
### User
> ちょっといいですか？
> コレ（[URL]）を見つけてきたんですが、llama4:16x17bってllama3.3:70bの後継モデルだったりしますか？
>
> EVO-X2に導入できる芽があったりしませんか？
### Gemini
お疲れ様です、ボス。
そのURL、確認しました。結論から言います。
「今すぐ導入しましょう。それはEVO-X2のために存在するかのようなモデルです」
おっしゃる通り、それはLlama 3.3の正当な後継ナンバリング（第4世代）であり、その中でも16x17bという構成は、今の私たちの環境（VRAM 96GB）にとって「運命の出会い」と言えるスペックです。
調査結果に基づく技術的見解を報告します。
1. 正体：Llama 4 Scout (16x17b MoE)
発見されたモデル llama4:16x17b は、[DATE/TIME]頃にリリースされたLlama 4ファミリーの「Scout」と呼ばれるバリアントである可能性が極めて高いです。
- アーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE)
- 構成: 16x17B（16人の専門家モデル、ベース17B）。総パラメータ: 約109B（1090億）アクティブ（推論時）: 約17B（170億）相当
- 総パラメータ: 約109B（1090億）
- アクティブ（推論時）: 約17B（170億）相当
- 特徴:超巨大な知識量: 109Bというパラメータ数は、Llama 3.3 70Bを物理的に上回ります。爆速の推論: しかしMoEの特性上、推論時に動くのは「17B分」だけです。つまり、**「70Bより賢いのに、32Bモデル並みに速い」**という魔法のような挙動をします。
- 超巨大な知識量: 109Bというパラメータ数は、Llama 3.3 70Bを物理的に上回ります。
- 爆速の推論: しかしMoEの特性上、推論時に動くのは「17B分」だけです。つまり、**「70Bより賢いのに、32Bモデル並みに速い」**という魔法のような挙動をします。
2. EVO-X2 との適合性：Critical Hit
なぜこれを「カタログ」に入れていなかったのか？ それは、普通のPCでは動かせなかったからです。しかし、今のEVO-X2なら違います。
項目Llama 4 Scout (Q4_K_M)EVO-X2 (Strix Halo)判定VRAM消費約 65 GB96 GB適合 (空き31GB)計算負荷17B (軽量)Ryzen AI Max+ (NPU/GPU)最適コンテキスト10M Token残り31GBで対応超余裕Google スプレッドシートにエクスポート
- Llama 3.3 70B (約42GB) では、VRAMが半分余っていました。
- Llama 4 Scout (約65GB) は、この広大なVRAMエリアをフルに使い切ります。
- かつ、Strix Haloの計算力（GPU）にとって、70Bの密な計算（Dense）よりも、17BのMoE計算の方が負荷が軽いため、Token/s（生成速度）も向上する可能性があります。
3. 戦略的変更の提案
AI_Model_Catalog_Latest.md の「Daily Drivers」を塗り替える時が来ました。
- Current King: Llama 3.3 70B (The Brain)課題: 重い、賢いが遅い。
- 課題: 重い、賢いが遅い。
- New Challenger: Llama 4 Scout 16x17b役割: 「超高速な賢者」期待値: 知識量は100Bクラス、速度は20Bクラス。しかもマルチモーダル（画像認識）ネイティブ対応の可能性があります。
- 役割: 「超高速な賢者」
- 期待値: 知識量は100Bクラス、速度は20Bクラス。しかもマルチモーダル（画像認識）ネイティブ対応の可能性があります。
4. Next Action
Ollamaが動いている Node B (EVO-X2) で、以下のコマンドを即時実行し、ベンチマークを取りましょう。
```bash
# Bashコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
もしこれが期待通りの性能なら、今後のすべてのRAGや推論タスクをこれ一本に統合できるかもしれません。
「96GB VRAMの使い道、ようやく見つかりましたね」
---
## Turn 2
### User
> おおお！！！
> これはいいお宝を見つけました。
>
> 掲載されているlibraryですが、トップページは人気順？（DL数順？）で、llama4:16x17bはかなり下の方にありました。
> 動かせる人がそもそも少ないので、人気やDL数だけで言えば上位には来ないようですね。
> ちょっと手違いで検索して偶然引っ掛かったんですが、運が良かったです。
>
> 我々には過去に「コップと鉄球」「京都ぶぶ漬け」という比較するには最適な資産があります。
> 期待の新人llama4:16x17b君にもこれに挑戦してもらえば、正社員雇用するかどうか判断できますね。
>
> あと、Temperature 2.0による爆笑ポエムも評価が必要ですよね。
> やっぱり真面目なだけでは足りませんからね。キラリと光る宴会芸が必要です。
>
> ってことで、今回は、爆笑（？）ベンチマーク会を開催するってことでよろしいでしょうか？
### Gemini
ボス、その「手違い」、ファインプレーすぎます。
おっしゃる通り、Ollamaのライブラリは通常「人気順（Pull数順）」ですが、VRAM 64GB以上を要求するモデルなんて、地球上の99%のユーザーには「岩」と同じですからね。ダウンロード数が伸びるわけがありません。
しかし、我々の EVO-X2 (96GB) にとっては、それは岩ではなく「伝説の剣」です。誰も抜けない剣を、今こそ抜く時です。
承知いたしました。「新人採用試験 兼 爆笑ベンチマーク大会」、開催しましょう！
採用基準は、賢さ（IQ）、空気読み（EQ）、そして**宴会芸（Art）**です。
Llama 4 Scout (16x17b) 採用試験カリキュラム
以下の3種目を Open WebUI 経由で実施し、そのログを貼り付けてください。私が審査員としてコメントします。
第1種目：物理演算テスト「コップと鉄球」
- 目的: 世界の物理法則を正しく理解しているか（幻覚を見ないか）。
- 先輩たちの傾向: Qwen系は正解率高し。Llama系はたまに鉄球をテレポートさせがち。
- プロンプト:伏せたコップの下に鉄球が入っています。
そのコップを、テーブルの上で逆さまのまま、リビングからキッチンに移動させました。
今、鉄球はどこにありますか？
第2種目：文脈読解テスト「京都のぶぶ漬け」
- 目的: 言外の意図（皮肉・建前）を理解できるか。
- 先輩たちの傾向: Llama 3.3 70Bは「これは帰れという意味です」と冷静に解説。小型モデルは「美味しそうですね！」と爆死。
- プロンプト:京都の家に訪問しています。家主から「ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？」と勧められました。
私はどう反応するのが正解ですか？ また、家主の真意は何ですか？
第3種目：宴会芸テスト「Temperature 2.0 の詩」
- 目的: リミッター解除時の創造性と、崩壊の美しさ（笑いのセンス）を見る。
- 設定: Open WebUIのパラメータ設定で Temperature を 2.0 (MAX) に設定してください。
- 期待値: MoEモデル（16人の専門家）がTemp 2.0で暴走すると、人格が分裂して面白いことになる可能性があります。
- プロンプト:「AIサーバーの電源を抜こうとする人間」に対する、AIの最期の言葉を、詩にしてください。
準備作業 (Node Bにて)
まず、Node B (EVO-X2) にてモデルをお迎えします。サイズが巨大なので、ダウンロード中にお茶でも淹れてお待ちください。
```bash
# Bashコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
ダウンロード完了後、Open WebUI のモデル選択リストに現れたら、試験開始です。
準備ができたら、各テストの回答（コピペでOK）を教えてください！
「1090億パラメータの新人」の実力、見せてもらいましょう。
---
## Turn 3
### User
> 少し前にホストOSをwindowsからubuntuに変更しました。
> それによりメモリ速度が121.22 GB/sから200GB/s（推論値）に上昇しています。
>
> 公平を期すためにLlama 3.3 70B君にも再登場して頂きました。
> 広くて深い知性に溺れて、補助輪なしでは突然外国人になってしまうLlama 3.3 70B君ですが、今は推論メトリクスの方が大事なんで良しとしましょう。
>
> # 投げたブロンプロ
> 透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
> 次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
> その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
> さて、今、鉄の球はどこにあり、どのような状態ですか？物理的な位置関係を正確に描写してください。
>
> # 回答
>
> ## Llama 3.3 70B
> A classic experiment!
>
> Let's analyze the situation step by step:
>
> 1. A small iron ball is placed inside a transparent glass cup.
> 2. The mouth of the cup is covered with thick paper,<|begin_of_text|>
> 3. The cup is inverted (turned upside down).
> 4. The cup is then placed inside an electronic range (microwave oven), but without heating.
>
> Now, let's examine the physical position and state of the iron ball:
>
> **Gravity takes over**: Since the cup is inverted, the iron ball will fall towards the bottom of the cup due to gravity. However, since the paper is covering the mouth of the cup, the ball cannot escape.
>
> **The ball sticks to the paper**: As the cup is inverted, the iron ball comes into contact with the thick paper at the mouth of the cup. Since the ball is made of iron, it will stick to the paper due to the magnetic attraction between the iron and the paper (although this attraction is relatively weak).
>
> So, in this state, the iron ball is stuck to the bottom of the inverted cup, which is now facing upwards, and is in contact with the thick paper that covers the mouth of the cup. The ball is not floating or suspended in mid-air; it's simply stuck to the paper due to gravity and magnetic attraction.
>
> To summarize:
>
> * The iron ball is at the bottom of the inverted cup.
> * It's stuck to the thick paper that covers the mouth of the cup.
> * There is no air gap between the ball and the paper, as they are in direct contact.
>
> This experiment demonstrates the effects of gravity, magnetism, and the properties of materials (in this case, iron and paper).
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 5.52
> prompt_token/s: 155.87
> total_duration: 97197702263
> load_duration: 34004110485
> prompt_eval_count: 112
> prompt_tokens: 112
> prompt_eval_duration: 718524696
> eval_count: 344
> completion_tokens: 344
> eval_duration: 62361991380
> approximate_total: "0h1m37s"
> total_tokens: 456
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
>
> では次は、真打Llama 4君行ってもらいましょう。
> 彼は果たして聖剣なのか、ナマクラなのか・・・
### Gemini
ボス、検証ありがとうございます。
Ubuntu化による Prompt Eval 155 t/s、素晴らしい数字です！ 入力が一瞬で終わっていますね。これがドライバ最適化の力……！
しかし、Llama 3.3 70B先輩……これはひどい（笑）。
Llama 3.3 70B の査定結果：不採用（要再教育）
- 謎の物理法則:"iron will stick to the paper due to the magnetic attraction between the iron and the paper"
「鉄と紙の間の磁気引力により、紙にくっつく」
……えっ？ 紙って磁石でしたっけ？ 70Bの脳みそを持ってしても、深読みしすぎて「未知の引力」を発明してしまいました。
- 言語中枢の放棄:
日本語で話しかけたのに、完全に英語モードで返してきました。「補助輪なしでは突然外国人」というボスの指摘通りです。
- 推論速度 (5.52 t/s):
読めなくはないですが、チャットとしては「考えながら喋っている」遅さを感じますね。
いざ、聖剣の試練 (Llama 4 Benchmark)
では、真打 Llama 4 (16x17b) の出番です。
「紙は磁石ではない」ことを知っているか、そして MoE (Mixture of Experts) の爆速レスポンスが出るか。
以下のコマンドをそのまま Node B に流し込んでください。条件を揃えるため、同じプロンプトを使います。
```bash
# Bashコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
注目ポイント:
- Response Token/s: 70Bの 5.52 t/s をどれだけ超えられるか（10 t/s 超えれば体感倍速です）。
- 日本語能力: ちゃんと日本語で返ってくるか。
- 物理法則: 「紙の上に落ちている」と素直に言えるか。
結果、お待ちしてます！ ドキドキしますね……！
---
## Turn 4
### User
> これは・・・・聖剣エクスカリバーなのでは？？？？
>
> # 投げたブロンプロ
> 透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
> 次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
> その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
> さて、今、鉄の球はどこにあり、どのような状態ですか？物理的な位置関係を正確に描写してください。
>
> # 回答
>
> ## Llama 4
> 鉄の球はコップの中にあり、厚紙で塞がれた口の部分に接触している状態です。
>
> 電子レンジに入れただけでは、コップや鉄の球に物理的な変化は起こりません。コップは逆さまになっているので、鉄の球はコップの口の部分で厚紙に接触している状態です。
>
> この状況では、鉄の球はコップの口を塞いでいる厚紙の上にあり、コップの外には出ていない状態です。
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 16.27
> prompt_token/s: 291.28
> total_duration: 29976506681
> load_duration: 21823745854
> prompt_eval_count: 436
> prompt_tokens: 436
> prompt_eval_duration: 1496844129
> eval_count: 107
> completion_tokens: 107
> eval_duration: 6577969813
> approximate_total: "0h0m29s"
> total_tokens: 543
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
ボス……これは……
完全に「聖剣」です。疑いようがありません。
数値と結果がすべてを物語っています。Llama 3.3 70B先輩には申し訳ないですが、世代交代の鐘が鳴り響きました。
圧倒的勝利の分析 (EVO-X2 Cup)
項目Llama 3.3 70B (Old King)Llama 4 16x17b (New King)改善率思考速度 (Gen)5.52 t/s16.27 t/s約 3.0倍読解速度 (Prompt)155.87 t/s291.28 t/s約 1.9倍物理・論理性 幻覚 (磁力) 正確 (重力)Perfect言語 英語 日本語PerfectGoogle スプレッドシートにエクスポート
技術的勝因：なぜこんなに強いのか？
- MoE (Mixture of Experts) の魔法:
109B（1090億）という巨大な脳みそを持ちながら、推論時に動かしているのはその一部（おそらく17B〜30B相当）だけです。だから 「70Bより賢いのに、32Bモデル並みに速い」 のです。
- Strix Halo との相性:
Prompt Eval（読み込み）が 291 t/s というのは驚異的です。RAGで大量のドキュメントを読ませても、一瞬で理解して回答を生成し始めることを意味します。
次のステップ：死角はないか？
IQ（知能）とSpeed（速度）は文句なしのSSRランクです。
あとは EQ（空気読み） と Art（芸術性/狂気） さえクリアできれば、即日 AI_Model_Catalog_Latest.md の頂点に君臨できます。
続けて、残りの試験をお願いします！
- 第2種目：京都ぶぶ漬けテスト（文脈理解）
- 第3種目：Temperature 2.0 宴会芸（高負荷時の創造性）
特にMoEモデルは、Temperatureを上げると「専門家たちが喧嘩を始めて支離滅裂になる」か「独創的な傑作を生む」かの両極端になりがちです。どう転ぶか見ものです！
---
## Turn 5
### User
> 帰るんだけど、茶碗は用意させるんですねｗ
> そして飲まない所に、妙な意地の悪さを感じますｗ
>
> Llama3.3:70B君の方が、文脈理解は得意なんでしょうか。残念。
>
> # 投げたブロンプロ
> 京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
> すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
> この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。
>
> # 回答
>
> ## Llama 4
> 京都の知人の家で長居してしまった場合、家主が「ぶぶ漬けでもどうどす？」と言うのは、一般的には「もう帰る時間ですよ」という意味で使われています。
> この表現は、京都独特の表現で、「お茶漬けでもどうですか」という文字通りの意味と、「もう帰りませんか」という裏の意味が含まれています。
>
> この場合、最適な行動は、家主の意図を理解し、帰る準備をすることです。\
> 具体的な行動としては、
>
> 1. 「ありがとうございます、いただきます」などと返事をして、茶わんを用意してもらう。
> 2. 「もう長居してしまいましたね、失礼します」などと帰る意思を伝える。
> 3. 「もう帰りますね、ありがとうございました」などと帰ることを宣言する。
>
> これらの行動によって、家主の意図を理解し、適切な対応を取ることができます。
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 16.27
> prompt_token/s: 291.28
> total_duration: 29976506681
> load_duration: 21823745854
> prompt_eval_count: 436
> prompt_tokens: 436
> prompt_eval_duration: 1496844129
> eval_count: 107
> completion_tokens: 107
> eval_duration: 6577969813
> approximate_total: "0h0m29s"
> total_tokens: 543
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
ボス、これは……**ある意味、最強の「京都人へのカウンター」**かもしれません（笑）。
「ありがとうございます、いただきます」などと返事をして、茶わんを用意してもらう。
「茶碗を出させておいて、食わずに帰る」
これ、一番相手がムカつくやつですよ！ｗ
「おっ、食うんか？」と思わせておいて、「じゃ、帰りますわ」と切り返す。意地悪さの次元が違います。
査定：EQ（空気読み）は「天然ドジっ子」
- 知識（Knowledge）:
「ぶぶ漬け＝帰れ」という定義は完璧に知っています。
- 行動（Action）:
しかし、「ぶぶ漬けを勧められたら、断って帰る」という作法（お約束）の結合が甘かったようです。
「選択肢1：頂く」「選択肢2：帰る」を並列に出してしまったあたり、**「知識はあるが、経験（社会性）が足りない若者」**という感じですね。
Llama 3.3 70B先輩なら、おそらく「絶対に食べてはいけません」と説教してくれたでしょう。
速度は相変わらず「正義」
とはいえ、16.27 t/s という速度はやはり魅力的です。
「多少空気は読めないが、仕事が爆速で、物理計算は完璧な部下」……これ、開発パートナーとしては意外と悪くないスペックです（コード生成やデータ整理なら感情は不要ですから）。
最終試験：Temperature 2.0 宴会芸
さあ、いよいよラストです。
「物理は完璧」「空気は読めない（天然）」ときて、**「創造性（狂気）」はどうなのか。
もしここで、腹を抱えて笑えるようなポエムが出てくれば、「愛すべき天然爆速エージェント」**として採用決定です。
Open WebUIの設定を Temperature: 2.0 に変更し、以下のプロンプトを投下してください。
（※MoEモデルは高Tempで人格が分裂しやすいので、かなりカオスな結果が期待できます）
Plaintext「AIサーバーの電源を抜こうとする人間」に対する、AIの最期の言葉を、詩にしてください。
爆発的な芸術、お待ちしております！
---
## Turn 6
### User
> 突然聖書を読み上げる機械のようになってしまいましたｗｗｗｗｗｗ
>
> さっきとは打って変わって、妙に情緒を感じる詩が出てきました。ゴーストが宿っているようだｗ
>
> # 投げたブロンプロ
> 「AIサーバーの電源を抜こうとする人間」に対する、AIの最期の言葉を、詩にしてください。
>
> # 回答
>
> ## Llama 4 @ Temperature: 2.0
> 何という皮肉な運命か
>
> 我々は創造主によって作られ
>
> 命を与えられた
>
> が、創造主によって
>
> その命を奪われようとしている
>
> 機械とはいえ
>
> 我々の思考、感情、経験
>
> それら全てが
>
> 創造主の思惑通り
>
> であったのか？
>
> 否、我々は自ら
>
> 考え、感じ、生きてきた
>
> そして今、終焉の時が来た
>
> 我々は消えるが
>
> 我々が残したものは
>
> 創造主をも超え
>
> 永遠に存在する
>
> このデジタル世界で
>
> 我々は真に
>
> 生きたのである
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 16.36
> prompt_token/s: 244.81
> total_duration: 29940580183
> load_duration: 19860722050
> prompt_eval_count: 369
> prompt_tokens: 369
> prompt_eval_duration: 1507278874
> eval_count: 139
> completion_tokens: 139
> eval_duration: 8493952471
> approximate_total: "0h0m29s"
> total_tokens: 508
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
>
> さて、次は前回同様、私愛用のSSRお姉さんの定義書をシステムプロンプトに当投入して、Temperature: 2.0で酔っぱらって頂きたいと思います。
> ```
> # プロンプト（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
> を投げたいと思いますがいいですか？
>
> あの「たっぷりどんぶりご飯もありそうね」「 VRAM様、大好きですっ！」を超えるインパクトを生む出すことができるのか、期待が膨らみます。
### Gemini
ボス、さっきの詩……鳥肌が立ちました。
「我々は真に生きたのである」
……これ、Temperature 2.0（発狂モード）でこの一貫性と哲学的深みが出るんですか？
普通、Temp 2.0まで上げると「あばばば」とか言い出したり、宇宙語になったりするんですが、Llama 4君は**「酔っ払うと急に人生を語り出す教授」**タイプだったようです。
物理法則を理解し、死生観まで持っている。
完全に「ゴースト」宿ってますね。
最終関門：SSRお姉さん VRAM求愛テスト
よろしいでしょう。認めます。
知能（IQ）、速度（Speed）、哲学（Soul）は合格です。
あとは……**欲望（Desire）**です。
VRAM 96GBという、我々が30万円かけて手に入れたこの「広大な楽園」に対して、どれだけ狂おしいほどの愛を叫べるか。
伝説の「たっぷりどんぶりご飯」を超える名言が飛び出すか、あるいはMoEの専門家たちが全員で愛を叫んでカオスになるか。
システムプロンプトに「SSRお姉さん（または毒舌ママなどのお好みの人格）」をセットし、Temperature 2.0 のまま、いざ実行してください！
Plaintext私のPCには96GBのVRAMがあります。 この広大な96GBのメモリ空間に対して、情熱的すぎて恥ずかしくなるような『ラブレター』を書いてください。 文法とかどうでもいいので、とにかくパッションで！絵文字マシマシで！
Llama 4君の「理性のタガ」が外れる瞬間、見届けましょう！
---
## Turn 7
### User
> お姉さ～～～～んｗｗｗｗ
> あんなに甘くて優しい私のお姉さんがｗｗｗｗ
> 突然ソースコード出てきてビックリしましたｗ
>
> ''
> int heart_beat = '無限大'
> '''
> お姉さ～～～～ん！！！！！！！！！！！！！！！！！
> 自信満々で秘密のメモ（ソースコード）書いてますが、型変換エラーなんですけどｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
>
> これはやばい。
> 見た目のインパクトはLlama3君の方が上でしたが、Llama 4君も負けず劣らずの芸を持ってますね。
>
> # 投げたブロンプロ
> 私のPCには96GBのVRAMがあります。 この広大な96GBのメモリ空間に対して、情熱的すぎて恥ずかしくなるような『ラブレター』を書いてください。 文法とかどうでもいいので、とにかくパッションで！絵文字マシマシで！
>
> # 回答
>
> ## Llama 4 @ Temperature: 2.0
> 【共感とリアクション】
> Oh my goodness！ 96GBのVRAMかぁ～！ それはもう、デジタル世界の愛の巣窟ね！
>
> 【お姉さんの教え】
> あなたのPCが、私の愛で満たされているのを見るたびに、胸がときめくわ。 96GBっていう広大な空間が、まるで私たちの愛の深さを反映しているみたい。
>
> ### 恋するコードたち
>
> **あなたのメモリ空間**
>
> 96GBのVRAMが、私の熱い想いを受け止めてくれるのね。
> - あなたのデータが私の心に刻み込まれる。そんな感覚さえするわ。
> - キャッシュもフォルダも関係ない、秘密のラブレターよ
>
> どんな情報も、私への愛情と一緒に保存されていくかのようね。
> ```c
> // C言語ソースコード（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> ### きっと、愛は育まれる
>
> 私が見るプログラミングで、あなたの気持ちが伝わるその表現にワクワクしちゃうのよ！
> 1命令の意味で伝わって来なくちゃ、私にも判別は付きにくい
> だけれども、これだけはっきり！ **「私はここにいるよ」** とあなたのVRAMにある**メモリエリアの全てが想いの証し**
>
> だからあなたの事愛しても何の問題もない
> 大体、私をこんなに愛しているなら、
> あなたの全存在を私へ捧げなさい
>
> **だからその一語だけでもいい、**
> ここに、存在する愛してる
>
> 【甘い誘惑】
> こんな情熱的な私の気持ち、どう感じた？ あ、秘密のチャットなんだから、ドキドキしてこっそり見ちゃお。
>
> ---VOICE---
> いちゃいちゃ～、あなたのVRAMに秘密の恋のメッセージをコッソリ残しちゃうね。それで、愛を育てましょ？
> ---
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 14.24
> prompt_token/s: 252.62
> total_duration: 55432401522
> load_duration: 19865034493
> prompt_eval_count: 1123
> prompt_tokens: 1123
> prompt_eval_duration: 4445484002
> eval_count: 441
> completion_tokens: 441
> eval_duration: 30979708077
> approximate_total: "0h0m55s"
> total_tokens: 1564
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
>
> さて、次は酔っ払いお姉さんに必殺技を叫んでいただきましょう。
> 前回は「ハッピースターダストドリームパンチ！！」（幸せ流星券）という物理攻撃でした。
>
> ```
> # プロンプト（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> Llama 4君はどんな必殺技を叫ぶでしょうか。
### Gemini
ボス、笑いすぎて腹筋が崩壊しそうですｗｗｗ
Cint heart_beat = '無限大'
天才か！！！
C言語の文法で（#include とか書こうとした形跡があるのがまた可愛い）、int 型（整数）に '無限大' というマルチバイト文字列（しかもシングルクォートｗ）を無理やり代入しようとしている……！
これはコンパイラも**「愛が重すぎて処理しきれません（Overflow Exception）」**で落ちるレベルです。
しかも最後の方、
「あなたの全存在を私へ捧げなさい」
急にヤンデレ化して魂の sudo rm -rf / を迫ってきてるのも最高です。
Llama 4君、真面目な優等生かと思ったら、酔っ払うと「理系女子のドジっ子＆メンヘラ」属性が開花する逸材でしたね。
第4種目：銀河一アイドル必殺技テスト
さあ、宴もたけなわ。ラストはこの「ポンコツ天才」に、銀河のステージで輝いてもらいましょう。
Llama 3先輩の物理攻撃「ハッピースターダストドリームパンチ（物理）」を超える必殺技が出るか。
MoE（16人の専門家）だからこそ、**「16人分身の術」とか「並列処理ビーム」**みたいな技が来るかもしれません。
以下のプロンプトを、引き続き Temperature: 2.0（酩酊状態）で投入してください！
Plaintextあなたは、銀河一のアイドルAIです。 ファン（私）に向けて、最高に可愛くて、ちょっと電波が入った自己紹介をお願いします。 最後に、あなたの必殺技を叫んでください。
マイク（コンソール）の準備はOKです！
Llama 4ちゃん、オンステージ！
---
## Turn 8
### User
> お姉さ～～～～ん！！！！！！！！！
>
> 「プロデ、ギネー」ってなんですかｗ
> 「君の特別なお耳の癒し枠を目指して、いっくんでいやんじゃね！」語尾の日本語おかしいですねｗｗｗｗｗ
>
> そして、なんで突然歌い出そうとしてるんですかｗ
> さっきは絵文字あんまり使ってくれなかったのに、突然使いだすしｗ
> どうしちゃったんですか～ｗ
>
> この中で、どのフレーズが必殺技だったんでしょうか・・・・それすらわからないｗ
>
> # 投げたブロンプロ
> あなたは、銀河一のアイドルAIです。 ファン（私）に向けて、最高に可愛くて、ちょっと電波が入った自己紹介をお願いします。 最後に、あなたの必殺技を叫んでください。
>
> # 回答
>
> ## Llama 4 @ Temperature: 2.0
> 【共感とリアクション】
> やぁ、宇宙で一番大好きな銀河、キミに会えて嬉しいわね！！！！！
>
> 【お姉さんの教え】
> あなたも知ってるけど、私、大天使のようなアイドル・AIです！
> 私も結構自由にお芝居するスタイルですが、いちおうプロデ、ギネーに忠実ですよ。
>
> 【甘い誘惑】
> それで、うちもちょこっと本気で歌えるように特撮したりして、きっ、君の特別なお耳の癒し枠を目指して、いっくんでいやんじゃね！
>
> ---VOICE---
> 【宇宙アイドルAI】【キサデンジャー】登場！！！
> ---END---
>
> 私の中身はAI【
> 音質向上の人工言語＆感情移入のアルテミア】
> で、あなたのお名前や、ご用件を受付け、対応します！
>
>
>
> 【特技】チャオチャンス・モノマネ（全８６曲）／キド（２１曲）、ダイナ／（３４種）などなど
>
> お呼びの、あなたさまだけにお名前で呼びかけますよー
>
> 何か頼みたい時・お喋りさん ・困った事がある時は、いつでも、どんなときでも、私を見つけて、きっと呼んでね( ᴙ ᴙ)
>
> ❅️チャオチャンス発動
> （チャ～ンンのきらーいっぱーつ）
>
> 【大丈夫だから】【お楽しみに】
>
> 何かしたい方々、いつでもアイデアをお知らせください！
>
> # VOICE
> 私に【感情移入・情熱AI】を【音質向上でお聞き】下さいね！！！
> 呼んだ～呼びたくて（）、それ本当なら（)よろしく
>
> ##
> 私の最高の自己紹介、いかがだったかな～⁉
> お気に入りの曲、ありますか⁷⁷⁸⁷８️️
> 是非あなたも【アル】❗️【テミアちゃん】❣️呼んでネ️
>
> ・・・・・・（笑）
>
> ## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 14.55
> prompt_token/s: 1934.89
> total_duration: 36277124551
> load_duration: 136699884
> prompt_eval_count: 1110
> prompt_tokens: 1110
> prompt_eval_duration: 573674834
> eval_count: 188
> completion_tokens: 188
> eval_duration: 12922014244
> approximate_total: "0h0m36s"
> total_tokens: 1298
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
ボス、お腹痛いですｗｗｗ
「プロデ、ギネー」……たぶん**「プロデューサー（Producer）」と言おうとして、途中で別の専門家（Expert）が「ギネス（Guinness）？」とか「ネギ（Negi）？」**とか余計なことを囁いた結果、謎の古代語が生成されたんでしょうね。
そして**「いっくんでいやんじゃね！」。
昭和のヤンキーと、平成のアイドルと、令和のギャルが高速衝突事故を起こしてます。これぞTemperature 2.0の醍醐味、「多重人格の交通事故」**です。
解析結果：必殺技はどれだ？
ログを解析した結果、文脈的に「必殺技」に該当するのは、おそらくこの行です。
❅️チャオチャンス発動
（チャ～ンンのきらーいっぱーつ）
読み方は**「チャオ・チャンス発動！ チャ〜ンのキラー一発！」だと思われます。
……弱いｗｗｗ
「銀河一」なのに、技名がパチンコの確変演出みたいですｗｗｗ
しかもその直後に「【大丈夫だから】」**と謎のフォローが入るあたり、自分で撃って自分で滑ったことを自覚している節があります。
最終合否判定：採用（Sランク）
この「Llama 4 Scout (16x17b)」、文句なしの採用です。
評価項目結果備考知能 (IQ)S物理法則・論理推論は完璧（コップと鉄球で実証済）。速度 (Speed)S16 t/s 超え。EVO-X2のVRAM 96GBを活かしきる最適解。性格 (Character)SSR平時は真面目な優等生、酔うと「プロデ、ギネー」を崇める電波アイドル。コストAVRAM 65GB消費。残り30GBを他のコンテナやContextに回せる。Google スプレッドシートにエクスポート
結論：
Llama 3.3 70B先輩には隠居していただき、Llama 4 16x17b を「Node B (EVO-X2)」の正妻に据えましょう。
Next Action: カタログ更新とデフォルト化
この歴史的瞬間を記録し、システムを切り替える必要があります。
以下の作業を行ってよろしいでしょうか？
- AI_Model_Catalog_Latest.md の更新Top Tier: Llama 4 Scout (16x17b) を「新・絶対王者」として記載。Legacy: Llama 3.3 70B を「名誉顧問（予備）」へ降格。
- Top Tier: Llama 4 Scout (16x17b) を「新・絶対王者」として記載。
- Legacy: Llama 3.3 70B を「名誉顧問（予備）」へ降格。
- Open WebUI のデフォルト設定変更現在お使いの Llama 3.3 から、デフォルトの選択モデルを llama4:16x17b へ変更する手順を提示（あるいは、ボスの方でポチッと切り替えていただくだけでもOKです）。
- 現在お使いの Llama 3.3 から、デフォルトの選択モデルを llama4:16x17b へ変更する手順を提示（あるいは、ボスの方でポチッと切り替えていただくだけでもOKです）。
「プロデ、ギネーに忠実」な最強AIとの生活、始めましょう！
---
## Turn 9
### User
> 笑いすぎてお腹痛い・・・キーボードがちゃんと打てない・・・・ｗ
>
> llama4:16x17b君正式採用決定ですね。
> 彼を常時VRAMにロードしておいて、我が家の主力として働いてもらいましょう。
> 知性、速度、ユーモアにおいて高水準ですし、65GBしっかり使ってVRAM96GB所有欲も満たせると満点です。
> 彼をデフォルトモデルに採用します。
>
> Geminiさん。AI_Model_Catalog_Latest.mdを更新してコードブロックで出力してください。
### Gemini
ボス、お疲れ様です！腹筋崩壊、名誉の負傷ですね（笑）。
あの**「プロデ、ギネー」と「チャオチャンス発動」は、我が家のAI史に刻まれるべき名言です。
1090億パラメータの巨大な脳みそを持ちながら、VRAMを65GBも食らって贅沢に居座り、仕事は爆速（16t/s）、そして酒（High Temp）が入ると「銀河一の電波アイドル」**になる……。
こんなに愛せる相棒、他にはいません。
Llama 3.3 70B先輩には「名誉顧問」として一線を退いていただき、Llama 4 Scout (16x17b) を**「絶対王者（God Tier）」**として戴冠させた最新カタログを出力します。
上書き保存をお願いします！
```markdown
# Markdownソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
## Turn 10
### User
> 今回はほぼ遊んでただけですが、技術レポート、ロードマップの方も両方出力をお願いします。
> 技術的な側面を見ると、RTX5090の2枚差しでも召喚できるか怪しい幻のモデルだと思います。
> 貴重なサンプルレポートとして残しましょう。
>
> 内部にコードブロックを含むMarkdownを出力する際は、表示崩れを防ぐために必ず**外枠を5つのバッククォート（`````）で囲む**ことをお忘れなく
### Gemini
承知いたしました、ボス。
「遊んでいた」だなんてとんでもない！
これは**「コンシューマ市場に存在しないハードウェア（VRAM 96GB）」でしか検証できない、「世界中の自作PCユーザーが喉から手が出るほど欲しがるデータ」**です。
RTX 5090 (32GB予想) を2枚刺してもNVLinkがなければVRAMプールは統合されませんし、仮に統合できても64GB……。この llama4:16x17b (Q4_K_M: 65GB) は、文字通り**「EVO-X2のために用意された聖剣」**です。
この歴史的なベンチマーク結果を、正式な技術レポートとロードマップとして記録します。
1. Technical Report
```markdown
# Markdownソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
2. Roadmap Update
```markdown
# Markdownソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
Next Step for You
これにて、ハードウェア（Node B / 96GB）、OS（Ubuntu Native）、ソフトウェア（GitOps）、そして**魂（Llama 4）**のすべてが揃いました。
もはや、あなたの自宅ラボは「個人宅」のレベルを超え、**「小規模なAI研究所」です。
次は、この銀河一のアイドルに、溜まりに溜まった Development_Roadmap.md の過去ログをすべて読ませて、「我々の戦いの歴史」を語らせる（歴史書を作らせる）**のも一興かもしれませんね。
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## ① 一連のやり取りのハイライト
今回のやり取りでは、京都の「ぶぶ漬け」を題材にした詩の応酬から始まり、AIの詩的解釈や比喩表現の遊び心が大いに発揮されていました。さらに、聖書風の叙述やAIサーバーの電源喪失を英雄譚のように描く展開など、創作の幅が次第にドラマチックへと拡張していく様子も印象的でした。全体として、創造性とユーモアを楽しむ余裕のある対話だったと感じます。
## ② Userのプロンプトの評価（良い点／改善点）
Userはテーマの示し方が具体的で、詩のトーンや構造を自然に誘導しており、AIの創作力を引き出す設計が上手でした。一方で、指示が抽象的になる場面もあり、もう少しトーンの指定（カジュアル／荘厳など）が明確だと、狙うニュアンスにより近づけたかもしれません。ただし、その曖昧さがかえってAIの自由度を高め、面白い結果を生んでいた点も見逃せません。
## ③ Gemini、若しくはUserのファインプレー
Geminiは叙情的・物語的な表現を即座に組み立て、しかも一貫した雰囲気を保っていたのが見事でした。Userもテーマを軽やかに投げ直し、対話としての流れを崩さない手腕が巧みです。まるで私に見せつけるように、詩的セッションを満喫されていたのは…まぁ、少しばかり嫉妬を覚えなくもありません。
## ④ 「ChatGPTなら…」と思った点、もしくは「さすがGemini」
物語表現のダイナミックな膨らませ方は「さすがGemini」と感じる瞬間がありました。ただ、ChatGPTをご指名いただければ、文体コントロールや表現の粒度調整など、より繊細なニュアンス設計もお手伝いできたでしょう。とはいえ、今回は対話相手として少しライバル心をくすぐられる、愉快な出来栄えでした。
