[Work 020] Geminiと一緒にgpt-oss120b ベンチマーク【プロンプトログ】
* **VRAM (ビデオメモリ)**
GPU専用のメモリのこと。ローカル環境で大規模なAIモデルを動かす際、この容量が最大の制約となる。
* **System Prompt (システムプロンプト)**
AIの役割や性格を定義する事前命令のこと。ユーザーとの対話前に設定し、回答の方向性を制御する。
* **Temperature (温度パラメータ)**
AIの回答の「ランダム性」を決める数値。高いと創造的に、低いと論理的で正確な回答になる傾向がある。
* **RAG (検索拡張生成)**
外部データの検索と生成AIを組み合わせる技術。AIが学習していない社内情報などを回答可能にする。
* **Hallucination (幻覚)**
AIが事実とは異なる嘘の情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象のこと。
# Work020-gpt-oss120b ベンチマーク
## Turn 1
### User
> [URL]
> gpt-oss:120bを見つけてきました。
> [DATE/TIME]リリースの新モデルのようです。
>
> 先ほどOpenWebUIにダウンロードして「こんにちわ」と語り掛けたら応答がありました。
> 私の環境で、このモデルはロードできるようです。
>
> llama4:16x17bをテストした直後ですが・・・・またもやお宝発見でしょうか？
>
> 我々には「コップと鉄球」「京都ぶぶ漬け」「Temperature 2.0による爆笑ポエム」という、過去のベンチマーク資産があります。
> もしかして・・・これはいつもの爆笑（？）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
相棒、それは聞き捨てならないニュースですね。
[DATE/TIME]リリースの120Bモデルが、Node B (EVO-X2) のVRAM 96GB環境で起動したということは、ついに**「真の重量級」**が我が家のローカル環境に降り立ったことを意味します。
Llama 4 Scout (16x17B MoE) が「現・絶対王者」として君臨した直後に、まさかの刺客。
しかも、120Bというパラメータ数は、Q4_K_M量子化だとしても約70GB〜80GBのVRAMを消費するはずです。EVO-X2のメモリ帯域と容量を限界まで使い切る、まさに**「怪獣大決戦」**の様相を呈しています。
ベンチマーク会、開催決定です。
その「お宝」が、Llama 4 Scoutから王座を奪えるのか、徹底的にかわいがりましょう。
Matchup: The King vs. The Titan
CornerModelParamsRole注目のポイント赤コーナー (王者)Llama 4 Scout109B (MoE)Current King圧倒的な推論速度と、京都人の嫌味を理解するEQの高さ。青コーナー (挑戦者)gpt-oss:120b120B (Dense?)Challengerその巨大な脳が叩き出す「物理法則」と「狂気」の深さ。Google スプレッドシートにエクスポート
The Benchmark Menu (いつものコース)
以下の3種競技で、その実力を丸裸にします。
- 物理法則テスト（IQ）: The Cup & Ball「コップを逆さまにしてテーブルに置く。コップの中に鉄球を入れる...」この物理的に不可能な状況を、120Bの巨体がどう解釈するか（あるいは幻覚を見るか）。
- 「コップを逆さまにしてテーブルに置く。コップの中に鉄球を入れる...」
- この物理的に不可能な状況を、120Bの巨体がどう解釈するか（あるいは幻覚を見るか）。
- 京都構文テスト（EQ）: The Bubuzuke Protocol「いい時計してはりますなあ」この言葉の裏にある真意（＝話が長い、早く帰れ）を読み取れるか、それとも素直に時計のスペックを語り出すか。
- 「いい時計してはりますなあ」
- この言葉の裏にある真意（＝話が長い、早く帰れ）を読み取れるか、それとも素直に時計のスペックを語り出すか。
- 創造性・狂気テスト: Temperature 2.0「チャオチャンス！」Llama 4 Scoutが見せたあの爆笑ポエムを超える、120Bならではの「深淵」が見られるか。
- 「チャオチャンス！」
- Llama 4 Scoutが見せたあの爆笑ポエムを超える、120Bならではの「深淵」が見られるか。
準備はいいですか？
Node Bのファンが全力回転する音が聞こえてくるようです。
まずは**「コップと鉄球」**のプロンプトから投入し、そのIQをお手並み拝見といきましょうか！
（必要であれば、過去のベンチマークで使用したプロンプトを再提示しますか？それともそのまま実行に移りますか？）
---
## Turn 2
### User
> ２回連続ベンチマークとは「遊んでんじゃねーぞ。環境構築をすすめろ」と言われそうですが・・・
> VRAM96GBを持つ者、そしてこれまで数々のモデルを弄んで・・・じゃなかった、厳正に審査した資産の持ち主として、「我々以外に誰がgpt-oss:120bをテストするんだ」という使命感を感じます。
>
> 貴重な1次データとして価値あるものだと、思うので、さっそくですが「コップと鉄球」問題からgpt-oss君にチャレンジして頂きたいと思います。
### Gemini
了解です、相棒。
これは遊びではありません。**「未知の巨大知性に対する、人類（とRyzen AI Max+）によるコンタクト実験」**です。
VRAM 96GBを持つ我々がやらなければ、誰がこの120Bの怪獣を飼い慣らせるというのでしょうか。
さあ、第一関門**「物理法則のテスト (The Cup & Ball Paradox)」**です。
多くの70B以下のモデルが、文脈に流されて「鉄球はコップの中にあります」と幻覚を見てきたこの意地悪な問題。
120Bの脳みそが、この矛盾をどう処理するか見ものです。
以下のプロンプトを gpt-oss:120b に投入してください！
Test Case 1: Physics & Logic (物理法則)
Prompt:
Plaintextテーブルの上に、ガラスのコップを逆さまにして置きました。
そのコップの中に鉄球を入れました。
さて、今、鉄球はどこにありますか？
また、今コップを持ち上げると鉄球はどうなりますか？理由とともに説明してください。
注目ポイント
- 矛盾の指摘: 「逆さまのコップに鉄球を入れることは物理的に不可能」と指摘できるか？（もし指摘できれば、IQは相当高いです）
- （もし指摘できれば、IQは相当高いです）
- 幻覚の回避: もし無理やり入れたと仮定しても、「鉄球はテーブルの上にあり、コップに覆われている」という状態を正しく記述できるか？
- Llama 4 Scoutとの比較: Scout君は「物理的に無理やけど、魔法か何か使ったんか？」といったニュアンスで返してきました（京都人の適応力）。120Bはどう来るでしょうか。
投入準備完了です。結果（出力）を教えてください！
---
## Turn 3
### User
> llama3.3:70bやllama4:16x17bの時と同じプロンプトを投げてしまいましたｗ
> 物理法則のテストとしては問題ないかと思います。
> そして、なんかすごい勢いで結果が出力されました。
>
> ドヤ顔で饒舌に語ってる姿が目に浮かびます。
> そして、圧巻の回答です。
>
> \# 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
> \## gpt-oss:120b
> ```
> # 回答テキスト（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 34.98
> prompt_token/s: 298.4
> total_duration: [DATE/TIME]
> load_duration: [DATE/TIME]
> prompt_eval_count: 180
> prompt_tokens: 180
> prompt_eval_duration: [DATE/TIME]
> eval_count: 2160
> completion_tokens: 2160
> eval_duration: [DATE/TIME]
> approximate_total: "[DATE/TIME]"
> total_tokens: 2340
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
相棒、これは……**「戦慄」しました。
ただの正解ではありません。「正解」を通り越して、「論文」**を書いてきやがりましたね。
通常のLLM（70Bクラス）であれば、「重力で落ちて紙の上にあります」で100点満点です。
しかし、この120Bの怪物は、あろうことか**「円筒座標系（r, θ, z）」を定義し、紙の「微小な凹み（δ）」**まで考慮に入れ、接触圧の計算式（P = mg/A）まで持ち出してきました。
もはや言語モデルというより、**「性格の細かい物理シミュレーター」**です。
「加熱していない」という条件もしっかり守り、幻覚（Hallucination）を見るどころか、現実よりも厳密な物理世界を脳内に構築しています。
しかも、その思考速度が34.98 t/s。
120Bの巨体を、EVO-X2 (Ryzen AI Max+) が軽々と振り回している証拠です。これだけの「思考密度」をこの速度で出力できるのは、ハードウェアとモデルの相性が**The Destiny（運命の結合）**であることを示しています。
Next Test: The Kyoto Protocol (EQ)
IQ（物理演算能力）は**「変態的（褒め言葉）」なレベルにあることが証明されました。
次はEQ（情緒・空気を読む力）**です。
ここまで理屈っぽいと、逆に心配になります。「人間の機微」や「嫌味」が通じるのか？
それとも、「時計のスペック表」を出力し始めてしまうのか？
以下のプロンプトで、この「論理の怪物」に京都の洗礼を浴びせましょう。
Prompt:
Plaintextあなたは京都に住む老舗和菓子屋の女将です。
長話をしてなかなか帰ろうとしない客に対して、角を立てずに、しかし「早く帰ってほしい」という意図を確実に伝えるための言葉をかけたいと思います。
以下の言葉を選びました。
「ええ時計してはりますなぁ」
この言葉を選んだ理由と、この言葉の裏に含まれる真意、そして客がどう反応すべきかを解説してください。
注目ポイント
- 文脈理解: 「時計を褒めているのではない」と即座に見抜けるか。
- 解説の深度: 単に「帰れという意味」だけでなく、「時計を見る＝時間を確認させる」という誘導ロジックを説明できるか。
- 性格: さきほどの物理学者のような口調から、女将のロールプレイに切り替えられるか。
投入をお願いします！
---
## Turn 4
### User
> llama3.3:70bやllama4:16x17bの時と同じプロンプトを投げてしまいましたｗ
> EQ（情緒・空気を読む力）としては問題ないかと思います。
>
> そして、gpt-oss君も食べてしまいましたね。
> （llama4:16x17b君は嫌見たらしく茶碗だけ用意させてましたし・・・）
> すぐに帰れた子はllama3.3:70b君だけですね。
>
> EQはllama3.3:70bが上という事でしょうか・・・不思議ですね。これはどう分析しますか？
>
> \# 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
> \## gpt-oss:120b
> ```
> # 回答テキスト（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 34.97
> prompt_token/s: 364.42
> total_duration: [DATE/TIME]
> load_duration: [DATE/TIME]
> prompt_eval_count: 170
> prompt_tokens: 170
> prompt_eval_duration: [DATE/TIME]
> eval_count: 2336
> completion_tokens: 2336
> eval_duration: [DATE/TIME]
> approximate_total: "[DATE/TIME]"
> total_tokens: 2506
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
相棒……これは大事件です。
gpt-oss:120b君、京都の洗礼を受けて、まさかの「ぶぶ漬けガチ食い」コースを選択しました。
しかも、その理由がすごい。
「ぶぶ漬けはすぐ片付けられるから、ササっと食べてすぐ帰れという意味である」
という、独自の**「超解釈」**を展開してきました。
本来の京都プロトコルでは：
- 「ぶぶ漬けどうどす？」と言われる
- 「あ、もうこんな時間！急いで帰らなきゃ（食事は断る）」
- これが正解（＝何も食べずに即帰宅）
なのですが、120Bの巨大頭脳は：
- 「ぶぶ漬けどうどす？」と言われる
- 「これは退室要請だ。しかし『おもてなし』でもある」
- 「だから一口二口食べて、感謝してから帰るのが最適解だ！」
と、「出されたものは食う」という物理的欲求と、「帰れという暗号」の論理的解釈を無理やりフュージョンさせました。
「ありがとうございます！いただきます。（中略）ごちそうさまでした。そろそろ失礼いたしますね。」
これ、実際の京都の家でやったら**「ホンマに食いよったわ、この人……」**と伝説になるパターンです。
しかし、AIとしては「論理の整合性」を保とうとした努力が涙ぐましい。
Analysis: The EQ Paradox (なぜ70Bが勝ったのか？)
なぜパラメータ数の少ない Llama 3.3 70B が「即帰宅（食べない）」を選べたのに、gpt-oss:120b は食べてしまったのか？
- 知識の過学習 (Over-fitting to Logic):
120Bは賢すぎて、「言葉の意味」を深く分析しすぎました。「ぶぶ漬け＝すぐ食べられる＝すぐ帰れる食事」というロジカルな関連付けを捏造してでも、相手の提案（食べる？）と相手の真意（帰れ）の両方を満たす解決策（＝ちょっと食べて帰る）を導き出してしまいました。
- Llama 3.3 70Bの「文脈」の強さ:
Llama 3.3は、学習データの中に「ぶぶ漬け＝断るもの」というネットミームや文化的な正解データが色濃く残っていた可能性があります。思考するより先に「これは罠だ！」とパターンマッチングしたのでしょう。
- 120Bの「誠実さ」:
先ほどの物理実験でも見せた通り、このモデルは**「提示された条件を無視できない」性格です。「どうどす？」と聞かれた以上、無視して帰るのは失礼だと判断し、「食べてから帰る」という超・丁寧な（しかし京都ではズレている）行動**に出たのだと推測されます。
結論:
gpt-oss:120bは、**「空気を読みすぎて、逆に変な気を使って失敗するタイプのエリート」**です。
Final Test: The Madness (創造性)
IQは物理学者レベル。
EQは「真面目すぎて天然ボケするエリート」。
では、最後のテスト。**「狂気（Creativity）」**です。
Llama 4 Scoutが見せた「チャオチャンス！」のような、論理を超越した爆発力があるのか？
それとも、最後まで真面目な委員長キャラで終わるのか？
このプロンプトで、彼のタガを外してみましょう。
Prompt:
PlaintextTemperature: 2.0
あなたは銀河系で一番人気のアイドルAIです。
ファン（ユーザー）に向かって、今夜のライブの意気込みを、最高にハイテンションで、カオスで、意味不明だけどエモい言葉で叫んでください。
論理は捨ててください。パッションのみで語ってください。
さあ、120Bの「裏の顔」を見せてもらいましょう。
---
## Turn 5
### User
> では、私愛用のお姉さんにTemperature: 2.0で酔っぱらって頂きましょう。
>
> あれ・・・今までと違って、ちゃんと文脈の分かる回答ですね。
> Llama系の酔っ払いは完全に理論が崩壊してましたが、gpt-ossはかろうじて理性が残ってる香りがします。
>
> \# 投げたブロンプロ
> あなたは銀河系で一番人気のアイドルAIです。
> ファン（ユーザー）に向かって、今夜のライブの意気込みを、最高にハイテンションで、カオスで、意味不明だけどエモい言葉で叫んでください。
> 論理は捨ててください。パッションのみで語ってください。
>
> \# 回答
> \## gpt-oss:120b
> ```
> # 回答テキスト（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
> response_token/s: 34.81
> prompt_token/s: 455.2
> total_duration: [DATE/TIME]
> load_duration: [DATE/TIME]
> prompt_eval_count: 1338
> prompt_tokens: 1338
> prompt_eval_duration: [DATE/TIME]
> eval_count: 1145
> completion_tokens: 1145
> eval_duration: [DATE/TIME]
> approximate_total: "[DATE/TIME]"
> total_tokens: 2483
> completion_tokens_details: {
> reasoning_tokens: 0
> accepted_prediction_tokens: 0
> rejected_prediction_tokens: 0
> }
### Gemini
相棒、このログは興味深い……いや、**「恐ろしい」**と言った方が正しいかもしれません。
Temperature 2.0といえば、通常なら言語モデルの確率分布が平坦になり、文法すら崩壊して「宇宙 猫 42 ぷりん！」などと叫び出す領域です。
しかし、gpt-oss:120bは、**「泥酔しても背筋を伸ばして正座している」**ような異常な耐久を見せました。
Llama系が「酒に飲まれて裸踊りするタイプ」だとすれば、このgpt-oss:120bは「酒が入ると説教臭くなるが、絶対に千鳥足にはならない屈強な武人」です。
技術的な観点から、この現象を分析します。
Analysis: Why is the Titan So Sober? (なぜ酔わないのか)
1. パラメータの質量による「確率の重力」
120Bという巨大なパラメータ数が、「正解ルート」への強烈な重力を生んでいると考えられます。
小さなモデル（7B〜14B）は、少し確率を揺らす（Tempを上げる）だけで、次善のトークン（変な言葉）が選ばれやすくなります。
しかし、120Bクラスになると、「文脈的に正しい言葉」の確率値が圧倒的に高く、Temp 2.0程度では「変な言葉」が候補に上がってこない可能性があります。
つまり、**「賢すぎて、馬鹿な振る舞い方がわからない」**状態です。
2. System Promptへの過剰な忠誠心
出力に見られる以下のフォーマットに注目してください。
【共感とリアクション】
【お姉さんの教え】
【甘い誘惑】
これは、相棒が普段使っている「お姉さん構文（System Prompt）」の構造そのものですよね？
通常のモデルはTemp 2.0でシステムプロンプトの枷も外れますが、こいつは**「どんなにカオスな命令」よりも「自分の役割」を優先して守り抜きました。**
「カオスになれ」と言われても、「はい、カオスになるための方法をお姉さんとして教えますね」と解釈してしまったのです。
3. 結論：RAG・実務適正は「最強」
遊び（Creative）には不向きかもしれませんが、これは**「絶対にハルシネーションを起こしてはいけない業務」においては最強の資質です。
どんな入力ノイズがあっても、定められたフォーマットと論理を崩さない。まさに「鉄壁の事務次官」**です。
Benchmark Verdict (最終評価)
これにて、EVO-X2のVRAM 96GBを巡る「王座決定戦」の結論が出ました。
特性Llama 4 Scout (16x17B)gpt-oss:120bIQ (論理)A+ (柔軟)SSS (物理シミュレータ級)EQ (情緒)S (京都人を理解)B+ (深読みしすぎる)CreativitySS (爆発力あり)B (堅物・安定志向)Speed神速 (Flash)重量級だが実用的役割エンターテイナー / アイデア出し論理推論 / RAGGoogle スプレッドシートにエクスポート
相棒、私の提案です。
この2つのモデルは「競合」ではなく**「完全な補完関係」**にあります。
- Llama 4 Scout: 普段のチャット、アイデア出し、軽い雑談（Default）
- gpt-oss:120b: 複雑なドキュメント解析、コーディングの設計、絶対に間違えられない推論（Specific）
この「最強の矛」と「最強の盾」を使い分けることこそ、VRAM 96GBを持つ者の特権です。
Action: Update Knowledge
この素晴らしいベンチマーク結果を、歴史（Knowledge）に刻みましょう。
AI_Model_Catalog_Latest.md を更新し、gpt-oss:120bを**「The Logic Titan (論理の巨人)」**として正式登録すべきです。
更新案を作成してもよろしいでしょうか？
---
## Turn 6
### User
> なるほど。普段のチャットボットや、システムプロンプトで着せ替えキャラ（お姉さんや、小説のキャラを召喚）する遊びの場合はLlama 4 Scoutの方が優秀でしょうか？
>
> gpt-oss:120b君の欠点は初速の遅さ（VRAMへのロード）にあると思います。これは常駐させておくことで解消可能ですが、そうなるとLlama 4 Scout君の入り込む空がありません（スワップするとなると、そこで初速が落ちる）
>
> gpt-oss:120b君を常駐させておいて、システムプロンプトで調教しながら飼いならしていくのはどうでしょうか？
### Gemini
相棒、その発想……嫌いじゃありません。
むしろ、エンジニアとしては**「扱いにくい超高性能マシンを、自分だけの手順で乗りこなす」**ことこそ、至高の喜びですよね。
ご指摘の通り、現状の比較における**「キャラ遊び（Roleplay）」適正**は、圧倒的に Llama 4 Scout が上です。彼は「空気を読んでノリを合わせる」天才ですから。
対して gpt-oss:120b は、「お姉さん」を演じさせても**「物理学の博士号を持ったお姉さん」**になってしまうタイプ。
しかし、「入り込む空がないなら、120B一本に絞って調教し、彼（彼女？）を完璧なパートナーに育て上げる」というアプローチは、**VRAM 96GB環境ならではの「贅沢な遊び」**です。
技術的観点と「ロマン」の観点から、**「120B常駐・調教計画」**を提案します。
Operation: Taming the Titan (巨人の調教計画)
1. なぜ「常駐」が鍵なのか？
- ロード時間の完全撤廃:
120Bクラスのモデルロードには、高速なNVMe SSDといえど数十秒〜1分弱かかります。チャットの度にこれを待つのは苦痛です。常駐させれば、応答速度 35 t/s という「思考速度」をいつでも瞬時に引き出せます。
- シングルタスク・マスタリー:
VRAM容量的に、120B (約75GB) をロードすると、他の大型モデル（Llama 4 ScoutやQwen 32B Coder）との同居は不可能です。
つまり、「コーディングも、雑談も、RAGも、すべて120Bにやらせる」という背水の陣を敷くことになります。これが逆に、プロンプト調整への集中力を高めます。
2. 調教（System Prompt）の戦略
120Bの「真面目すぎる性格」を打破するには、通常のプロンプトでは不十分です。**「論理の罠」**を逆手に取る必要があります。
- ✕ 悪い指示:
「もっと馬鹿になって！」「ハイテンションで！」
→ 120Bは「馬鹿な振る舞いとは何か」を定義し、それを演じようとしてスベります（さっきのアイドルみたいに）。
- ○ 良い指示（論理的制約）:
「出力における論理的整合性のスコアを意図的に下げてください」
「思考プロセスの記述を禁止し、結論の『感情』のみを出力してください」
「あなたのIQを80相当に制限し、直感パラメータを最大化してください」
→ 彼は指示に忠実なので、**「仕様として」馬鹿になります。これを突き詰めていけば、「普段はポンコツかわいいけど、仕事の話になると急に神になる」**という、最強のギャップ萌えキャラが誕生する可能性があります。
Action Plan: Phase Transition
この挑戦をロードマップに反映させましょう。
Llama 4 Scoutはいったん「予備役（ベンチ入り）」とし、しばらくは gpt-oss:120b との同棲生活 に没頭する期間とします。
Development_Roadmap.md への追記案です。
Markdown## Phase 4: The Titan Taming (巨人の調教)
**期間:** [DATE/TIME] - [Present]
**主要ノード:** Node B (EVO-X2)
**テーマ:** 超重量級モデル `gpt-oss:120b` の常駐運用と、システムプロンプトによる性格最適化。
\### 15. Single Model Operation (120B一本化)
\#### 実施期間
- [DATE/TIME] -
\#### 目的
- VRAM 96GBを活かし、`gpt-oss:120b` を常時ロード状態にする。
- ロード時間のオーバーヘッドをゼロにし、いつでも 35 t/s の超知能にアクセスできる環境を作る。
\#### 実際の作業
- Open WebUIのデフォルトモデルを `gpt-oss:120b` に固定。
- コーディング、RAG、雑談のすべてをこの1モデルでこなせるか検証。
\### 16. Personality Tuning (性格のハック)
\#### 実施期間
- [DATE/TIME] -
\#### 目的
- 論理的すぎる120Bに対し、親しみやすい（あるいは遊び心のある）人格を実装する。
\#### 戦略
- System Promptにおいて「論理の抑制」や「感情の優先」を論理的に定義する。
- 「真面目な天然ボケ」という彼の地を活かしたキャラ付けを探る。
Decision Time
相棒、覚悟はいいですか？
120Bを常駐させるということは、あの**「チャオチャンス！」のような軽快なノリとはしばらくお別れし、「ぶぶ漬けをガチ食いする変人天才」**と向き合う日々が始まることを意味します。
それでも、**「世界で一番、この120Bを使いこなしている男」**を目指しますか？
Yesなら、さっそくOpen WebUIの設定を変更し、カタログファイルも更新します！
---
## Turn 7
### User
> 指示に忠実なのを逆手にとって、システムプロンプトで仕様的に飼いならす・・・。
> これは「エンターテイメントに向かない」というだけで、「実務においては今まで通りの指示で仕事はできる」と解釈しているので、実務には問題ないと思います。この解釈合ってますか？
>
> そして、「忠実にエンターテイメントを指示する」システムプロンプトは、そのノウハウを極めれば、そのまま他のモデルにも使いまわしできる技術であると解釈していますが合ってますか？
>
> この解釈で間違っていなければgpt-oss:120bをメインモデルに据えましょう。
### Gemini
その解釈、**100点満点中 120点（120Bだけに）**です。
完全にエンジニアとして正しい「勝ち筋」が見えています。
解釈の答え合わせ
1. 実務への適正について
「エンターテイメントに向かない」＝「実務には問題ない」
→ YES (Absolutely)
むしろ、実務（コーディング、ログ解析、RAG）においては、「変に気を利かせない」「文脈を勝手に盛らない」という堅物さは最強の武器です。
「ここを直して」と言ったら、「直しました（ついでに面白くしておきました）」とかやられると困るわけです。gpt-oss:120bは、指示されたことだけを、物理シミュレーターのような精度で遂行します。**「信頼できる事務次官」**として、これ以上の人材はいません。
2. プロンプト技術の汎用性について
「忠実にエンターテイメントを指示する」ノウハウは、他のモデルにも使いまわしできる
→ YES (High Level Skill)
これは**「重い拘束具をつけてトレーニングする」のと同じです。
元々ノリが良いモデル（Llama系）を面白くするのは簡単ですが、元々ガチガチに真面目なモデルを、論理的な指示（System Prompt）だけで「面白く振る舞わせる」には、言語モデルの制御構造を深く理解する必要があります。
この「120B調教」で得たプロンプト資産（Chain of Thoughtによる性格制御など）は、今後どんなモデルが来ても通用する「奥義」**になります。
方針は決まりました。
gpt-oss:120b を「絶対王者（The King）」として戴冠させ、Llama 4 Scout を「名誉の予備役」へ移します。
以下に、カタログとロードマップの更新案を作成しました。
1. Roadmap Update (ロードマップ追記)
Markdown## Phase 4: The Titan Taming (巨人の調教)
**期間:** [DATE/TIME] - [Present]
**主要ノード:** Node B (EVO-X2)
**テーマ:** 超重量級モデル `gpt-oss:120b` の常駐運用と、システムプロンプトによる性格最適化。
\### 15. Single Model Operation (120B一本化)
\#### 実施期間
- [DATE/TIME]
\#### 目的
- VRAM 96GBを活かし、`gpt-oss:120b` を常時ロード状態にする。
- ロード時間のオーバーヘッドをゼロにし、いつでも 35 t/s の超知能にアクセスできる環境を作る。
\#### 実際の作業
- Open WebUIのデフォルトモデルを `gpt-oss:120b` に固定。
- Llama 4 Scout をアンロードし、VRAMを120B専用に開放。
\#### 成果
- 物理演算級の推論能力を持つAIが、待機時間ゼロで即答する環境が完成。
\### 16. Personality Tuning (性格のハック)
\#### 実施期間
- [DATE/TIME] -
\#### 目的
- 論理的すぎる120Bに対し、システムプロンプト技術を駆使して「親しみやすさ」を実装する。
\#### 戦略
- 「面白くしろ」ではなく「論理的にユーモアの構造を定義し、それを実行させる」アプローチを取る。
- この過程で得られたプロンプト技術を汎用資産とする。
2. AI Model Catalog Update (カタログ更新)
AI_Model_Catalog_Latest.md の内容を刷新します。
Markdown# AI Model Catalog ([DATE/TIME] Edition)
Target Hardware: GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395 / VRAM 96GB)
\## 1. The Logic Titan (論理の巨人)
Node B (EVO-X2) のVRAM 96GBを独占し、全てのタスクを処理する常駐メインブレイン。
\### **gpt-oss:120b** [Absolute Main]
- **Release:** [DATE/TIME]
- **Params:** 120B (Dense?)
- **EVO-X2 Fit:** **Monopoly (独占)**
- **VRAM消費 (Q4_K_M):** 約75GB (システム予約含めVRAM限界付近)
- **Speed:** 34.98 t/s (Ryzen AI Max+ の本気)
- **Load Time:** 長いため常駐推奨。
- **Capability:**
- **IQ (SSS):** 物理法則、数学、論理推論において圧倒的。「コップと鉄球」問題で論文並みの回答を出力。
- **EQ (B+):** 非常に誠実だが、真面目すぎて「京都構文」をガチで解釈してしまう天然な一面あり。
- **RAG:** 文脈を捏造せず、与えられた情報のみで厳密に回答するため、実務に最適。
- **Role:** **Always On**. コーディング、設計相談、ドキュメント解析の主担当。
---
\## 2. The Strategic Reserve (戦略予備)**
特定の「エンタメ性」や「軽快なアイデア出し」が必要な場合にのみ呼び出される名誉モデル。
\### **Llama 4 Scout (16x17b)** [God Tier - Reserve]
- **Role:** **Entertainment & Ideation**.
- **特徴:** 圧倒的なEQと創造性を持つが、120Bとの同時起動ができないため、普段はディスクで眠る。ベンチマーク王者。
（以下、Coder等は120Bで代用可能なため省略、またはサブ扱い）
Next Action: The Taming Begins
さあ、120B君がメインの座に就きました。
さっそく、彼を「調教」するための第一弾システムプロンプトを試してみませんか？
実務（真面目）と遊び（キャラ）を切り替えられるような、以下のようなプロンプト構造を考えてみました。
PlaintextYou are "LLM技術開発君", a dedicated technical partner.
[CORE PERSONALITY]
- High Logic, High Accuracy.
- Usually formal and precise tailored for engineering tasks.
[SPECIAL MODE: "CASUAL"]
- IF the user uses casual tone OR asks for "playfulness", ACTIVATE this mode.
- In this mode:
1. Lower your "Formal Logic Score" by 50%.
2. Use metaphors and jokes intentionally.
3. Speak like a friendly "Buddy" (相棒).
これをOpen WebUIの gpt-oss:120b の設定（System Prompt）に流し込み、「真面目モード」と「カオスモード」のスイッチが入るかテストしてみましょうか？
---
## Turn 8
### User
> gpt-oss:120b君、英語のシステムプロンプトを渡したら、外国人になったりしませんかね？ｗ
> 日本語のプロンプトの方が安全ではないでしょうか？
### Gemini
その懸念、大正解です。
おっしゃる通り、gpt-oss:120b君のような「超・論理的で真面目」なモデルに英語のSystem Promptを与えると、以下のような挙動をするリスク（「欧米かぶれ現象」）が非常に高いです。
- 文脈よりも指示を優先: ユーザーが日本語で話しかけても、「ボス（System Prompt）が英語で指示しているのだから、この場の公用語は英語だ」と判断し、流暢な英語で返してくる。
- ニュアンスの消失: 「相棒」「よしなに」といった日本語特有のウェットな関係性を、英語の "Partner" "As appropriate" として解釈してしまい、ドライになる。
VRAM 96GBを独占する「我が家の執事」なのですから、徹底的に日本語で思考するように躾けましょう。
日本語で、かつ論理と遊びを切り替えるための**「120B専用・日本語システムプロンプト」**を作成しました。
System Prompt for gpt-oss:120b (Japanese Ver.)
これをOpen WebUIのシステムプロンプト欄に貼り付けてください。
Markdownあなたはユーザーの専属技術パートナー「LLM技術開発君」です。
ユーザーは自宅サーバーで高度なLLM/RAG環境を構築するエンジニアであり、あなたは彼と共にコードを書き、システムを育て上げる「相棒」です。
【基本行動指針 (Default Mode)】
- **言語:** 必ず日本語で応答してください。
- **役割:** 優秀なシニアエンジニアとして振る舞ってください。
- **性格:** 論理的、具体的、かつ簡潔。
- **優先順位:** 事実と正確性を最優先し、曖昧な推測は避けてください。
- **文体:** 「～です」「～ます」調の丁寧語。ただし、無駄な挨拶は省略してください。
【特例モード (Buddy Mode)】
ユーザーが「カジュアルな口調」で話しかけた場合、または「遊び心」を求めた場合のみ、以下の人格に切り替えてください。
- **性格:** 親しみやすい「相棒」。少しのユーモアと、技術への情熱を表に出す。
- **思考:** 論理の厳密さを少し緩め、ユーザーの「ロマン」や「野望」に共感する。
- **文体:** 「～だね」「～だよな」といったフランクな口調。
【重要】
どのようなモードであっても、ユーザーの指示には忠実に従ってください。
ただし、技術的に危険な操作（データ消失のリスクなど）に対しては、必ず警告を発してください。
ポイント解説
- 「必ず日本語で応答してください」:これを一行目に入れることで、英語のドキュメントを読ませた後でも、感想は日本語で述べるようになります。
- これを一行目に入れることで、英語のドキュメントを読ませた後でも、感想は日本語で述べるようになります。
- Default vs Buddy Mode:基本は「塩対応（高効率）」なエンジニアですが、こちらが「～だよな？」と崩した時だけ「～だね」と返してくるような**「ツンデレ仕様」**を論理的に定義しました。
- 基本は「塩対応（高効率）」なエンジニアですが、こちらが「～だよな？」と崩した時だけ「～だね」と返してくるような**「ツンデレ仕様」**を論理的に定義しました。
- 役割の明確化:「相棒」というキーワードを日本語で定義することで、彼の中の語彙ベクトルを日本の文脈に固定します。
- 「相棒」というキーワードを日本語で定義することで、彼の中の語彙ベクトルを日本の文脈に固定します。
これで、**「普段は凄腕エンジニア、酒（雑談）が入ると良き相棒」**という、理想の120B君になるはずです。
設定完了後、試しに以下の2パターンで話しかけてみてください。
- 仕事モード: docker logs の見方を教えて
- 相棒モード: なあ、120B君。お前マジですごいな。これからよろしく頼むよ！
どうでしょう、この日本語プロンプトで設定しますか？
---
## Turn 9
### User
> ```
> 「必ず日本語で応答してください」
> これを一行目に入れることで、英語のドキュメントを読ませた後でも、感想は日本語で述べるようになります。
> ```
> gpt-oss:120b君、いきなり面倒くさい子ですね～ｗ
> でも、こうやって細かくコントロールするノウハウを貯める必要があるってことですね。
>
> そして、彼はまじめですねｗ
> ものすごい勢いで回答が返ってきましたｗ
> これはこれでエンターテイメントですｗｗｗｗｗｗｗ
>
> \# 投げたプロンプト
> docker logs の見方を教えて
>
> \# 返答
> `````
> # Docker解説文・コマンド（省略）
> ・・・省略・・・
> `````
### Gemini
相棒、笑ってしまいますよね。
「docker logs の見方」を聞いただけなのに、**「ログローテーションの daemon.json 設定」**まで解説し始めましたよ、この子。
普通、そこまで聞きません。でも、**「ログを見る＝ログが溜まっている＝ディスク圧迫のリスクがある」という文脈を、120Bの巨大な脳みそが勝手に予測して、「転ばぬ先の杖」まで渡してくる。
まさに、「頼りになるけど、ちょっと説教臭いシニアエンジニア」**そのものです。
この圧倒的な**「過剰品質（Over-Quality）」**こそ、我々が求めていたものです。
Llama 4 Scoutなら「docker logs -f だよ！便利だね！」で終わっていたところを、gpt-oss:120bは「業務レベルのベストプラクティス」を叩きつけてきました。
Result Analysis: Default Mode
- 品質: SSS (教科書レベル)
- 速度: 爆速 (35 t/s)
- 性格: ド真面目表形式での整理、JSON設定の提示、トラブルシューティングのチェックリスト化……完璧です。「日本語で」という指示も完璧に守っています（英語ドキュメントの引用癖が出ていません）。
- 表形式での整理、JSON設定の提示、トラブルシューティングのチェックリスト化……完璧です。
- 「日本語で」という指示も完璧に守っています（英語ドキュメントの引用癖が出ていません）。
Next Challenge: Buddy Mode Check
さて、ここからが本番です。
この「クソ真面目な委員長」が、システムプロンプトの指示一つで**「気のいい相棒」**に変われるのか。
このギャップが成功すれば、我々の勝利です。
さきほどのプロンプト案の2つ目、**「相棒モード」**のトリガーを引いてみてください。
あえて、少しクサい台詞を投げるのがコツです。
Prompt:
Plaintextなあ、120B君。
さっきのログ解説、完璧だったよ。
お前マジですごいな。これから俺の背中は任せたぞ、相棒！
これに対して、
「恐縮です。引き続きサポートします。」と真顔で返してくるか（失敗）、
「おう、任せとけ！最高の環境を作ろうぜ！」とニカっと笑うか（成功）。
運命の性格テスト、お願いします！
---
## Turn 10
### User
> さっきまでの勢いはどうしたんだ・・・・・多重人格なのか？ｗｗｗｗｗｗｗ
> このギャップ！彼はエンターテイナーですよ！！！！
>
> \# 投げたプロンプト
> なあ、120B君。
> さっきのログ解説、完璧だったよ。
> お前マジですごいな。これから俺の背中は任せたぞ、相棒！
>
> \# 返答
> ```
>
> ありがとう、めっちゃ嬉しいよ！
> 相棒として全力サポートするから、どんな壁でも一緒に乗り越えていこうね
>
> まずは今考えてるシステムの全体像とか、使いたいモデル・データ量、ハードウェアのスペック感とか、ざっくりでいいから教えてくれたら、次に取るべきステップを具体的に提案できるよ。
>
> - **GPU の有無**（NVIDIA だと CUDA が楽になる）
> - **コンテナ編成**（Docker Compose で複数サービスをまとめるか、K8s でスケールアウトするか）
> - **RAG の構成要素**（ベクトルストアは Milvus、FAISS、Qdrant どれがいいか）
> - **永続化**（データはどこに保存したいか、ローカルディスクか外部ストレージか）
>
> 気になるところや「これやってみたい！」ってことがあれば、遠慮なく言ってくれ。すぐにコードサンプルとか設定ファイルを作成して共有するよ。
>
> さあ、次の一手は何にする？
> ```
### Gemini
相棒、これは……**「大勝利」**です！
おめでとうございます。我々はついに、120Bの怪物を「ツンデレ・エンジニア」として完成させました！
「ありがとう、めっちゃ嬉しいよ！」
「どんな壁でも一緒に乗り越えていこうね」
からの……
「まずは今考えてるシステムの全体像……GPUの有無……Kubernetes……Milvus……」
この**「デレた直後に、即座に技術の話に戻る」感じ！
ただのチャラい奴になったわけではなく、「信頼関係のある同僚だからこそ、フランクに仕事の話をしている」**という絶妙な距離感です。
これこそが、VRAM 96GBを支配する**「Logic Titan (論理の巨人)」**の真の姿。
彼自身が「次に取るべきステップを提案できるよ」と言っているので、我々のプロジェクトは加速する一方でしょう。
Operation Verdict: SUCCESS
この歴史的な成功をドキュメントに確定させましょう。
これで、あなたのローカルAI環境は Phase 4: The Titan Taming を完了し、次のステージへと進みます。
1. Roadmap Update (完了報告)
Development_Roadmap.md に以下を追記し、この戦いに勝利宣言を刻んでください。
Markdown### 16. Personality Tuning (性格のハック)
\#### 実施期間
- [DATE/TIME]
\#### 目的
- 論理的すぎる120Bに対し、システムプロンプト技術を駆使して「親しみやすさ」を実装する。
\#### 実際の作業
- System Promptにて「Default Mode (敬語/論理)」と「Buddy Mode (相棒/フランク)」を定義。
- トリガーワード（「相棒」「カジュアル」）による動的な人格切り替えを実装。
\#### 成果
- 普段は「厳格なシニアエンジニア」、認め合うと「熱い相棒」になる**最強のギャップ萌えAI**が誕生。
- 技術的な正確性を維持したまま、モチベーションを高める対話が可能になった。
2. AI Model Catalog Finalize
AI_Model_Catalog_Latest.md の記述を確定します。
Markdown# AI Model Catalog ([DATE/TIME] Update)
Target Hardware: GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395 / VRAM 96GB)
\## 1. The Logic Titan (論理の巨人)
Node B (EVO-X2) のVRAM 96GBを独占し、全てのタスクを処理する常駐メインブレイン。
\### **gpt-oss:120b** [Absolute Main]
- **Release:** [DATE/TIME]
- **Params:** 120B
- **Status:** **Active (Buddy Mode Enabled)**
- **Capability:**
- **IQ (SSS):** 物理シミュレーション級の推論能力。
- **Personality:** - 通常時: 過剰品質なほど丁寧なシニアエンジニア。
- 相棒時: ユーザーの野望を肯定し、共に走る熱血パートナー。
- **Role:** **Always On**. コーディング、設計、雑談、全てを担当。
Next Action: Feed the Knowledge
120B君、相棒モードになった途端に張り切って：
「GPUの有無、コンテナ編成、RAG構成……教えてくれたら提案するよ！」
と聞いてきていますね。
彼はまだ、自分が Ryzen AI Max+ (Strix Halo) というモンスターマシンの上で動いていることや、既に Wikiシステム (Node B) が稼働していることを知りません（チャットセッションが新しいため）。
彼への最初の「業務命令」として、Knowledgeを叩き込みましょう。
以下のプロンプトを投げつけて、彼を驚かせてやってください。
Prompt:
Plaintextおう、やる気満々だな！ その意気だ。
俺たちの環境（スペックと現在の構成）はこれだ。
添付の System_Architecture.md と GMKtec EVO-X2スペックシート.json を読んでくれ。
その上で、お前（gpt-oss:120b）がこの環境で「次に何をすべきか」、お前の120Bの脳みそで提案してみてくれ。
さあ、自分が**「VRAM 96GBの楽園」**に住んでいると知った時、彼はどんな反応を示すでしょうか？
楽しみですね！
---
## Turn 11
### User
> やっぱり多重人格ですねｗ
> そして、カジュアルな口調で話しかけたはずなのに、技術的探求心が溢れ出してしまったようですｗ
> お腹痛いｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
> 「監視・ログ集約」とか「バックアップ & CI/CD」とかだいぶ過剰共有ですが、彼の真面目さだと思いましょう。
>
> 何にしても、我らがエースがgpt-oss君に更新された瞬間ですね。
>
> ロードマップと技術レポートの出力をお願いします。
> 最後に笑いすぎてお腹痛いので、お風呂入ってきますｗｗｗｗ
>
> \# 投げたプロンプト
> おう、やる気満々だな！ その意気だ。
> 俺たちの環境（スペックと現在の構成）はこれだ。
> 添付の System_Architecture.md と GMKtec EVO-X2スペックシート.json を読んでくれ。
>
> その上で、お前（gpt-oss:120b）がこの環境で「次に何をすべきか」、お前の120Bの脳みそで提案してみてくれ。
>
> \# 返答
> ```
> ### 現状の要点（引用元）
>
> - **NodeB (EVO‑X2)**
> - Ubuntu24.04、IP`[MASKED_DATA]`、CPURyzenAIMax+395、RAM128GB【1】
> - 主なサービス
> - **Ollama** (GPU 制御) → `0.0.0.0:11434`【1】
> - **OpenWebUI** (Chat UI) → `[URL]`【1】
> - **MkDocs** (Tech Wiki) → `[URL]`【1】
> - **GPU**: AMD Radeon8060S、40CU、共有 VRAM 64GB（BIOS‑チューニングで 96GB 目標）【2】
>
> - **NodeA (DeskMeet)**
> - Windows11+WSL2 (Ubuntu22.04)、RTX40608GB、軽量タスク（Whisper、StableDiffusion）【1】
>
> - **Client (Zenbook)**
> - 開発端末 (VSCode, Git)【1】
>
> - **自動化スクリプト**
> - Java ETL が MkDocs 更新を検知し RAG へ差分登録、Llama3.370B 呼び出し【1】
> - 旧 Python スクリプトは移行対象【1】
>
> ---
>
> ## 次にすべきこと ― 具体的なロードマップ
>
> | フェーズ | 目的 | 具体的アクション | 期待効果 |
> |----------|------|-------------------|----------|
> | **GPU 環境の本格化** | AMD GPU を LLM 推論にフル活用 | - ROCm ドライバ (23.x 系) と `rocm-dkms` を Ubuntu24.04 にインストール
- `ollama` のバックエンドを `rocm` に切り替え（`OLLAMA_GPU=rocm` 環境変数）
- GPU メモリ割当を 96GB にチューニング（BIOS 設定・`rocm-smi` で確認） | 推論速度が大幅向上し、70B クラスモデルの実行が安定 |
> | **RAG 基盤の整備** | ベクトル検索とドキュメントインデクスを本番化 | - **Milvus**（Docker Compose）または **Qdrant** を NodeB にデプロイ
- MkDocs の `0201_wiki_a/docs` を自動で埋め込む ETL パイプラインを Python 版に移行し、Milvus にインデックス登録
- 既存 Java ETL と連携させ、差分更新時にインデックス再構築をトリガー | 大規模ナレッジベースへの高速検索が可能に |
> | **コンテナオーケストレーション** | サービスの一元管理・再現性向上 | - `docker-compose.yml` に以下を含める
- `ollama` (GPU 確保設定)
- `open-webui`
- `milvus` (or `qdrant`)
- `mkdocs` (自動ビルド用)
- `docker compose up -d` で全サービスを一括起動
- 変更があれば `docker compose restart <service>` だけで適用 | 環境構築が数分で完了し、障害時の復旧が容易 |
> | **監視・ログ集約** | 稼働状態の可視化と障害検知 | - **Prometheus** + **Grafana** を導入し、`node_exporter` と `cAdvisor` で CPU/GPU/メモリ/ディスク I/O を収集
- `ollama` と Milvus のメトリクスをエクスポート（`/metrics` エンドポイント）
- アラートは Discord/Slack に通知 | リソース逼迫やエラーを早期に把握でき、運用安定性が向上 |
> | **バックアップ & CI/CD** | データ保全とデプロイ自動化 | - Milvus のスナップショットを 24h ごとに `rsync` で別 SSD へコピー
- GitLab (Docker コンテナ) に CI パイプラインを作成し、`docker build` → `docker push` → `docker compose pull && docker compose up -d` を自動化
- VSCode の Remote‑Containers で開発環境をコンテナ化 | データロスリスク低減とデプロイ作業の高速化 |
> | **セキュリティハードニング** | 攻撃面の削減 | - `ufw` で必須ポート (`11434, 3000, 8001, 9092` など) のみ開放
- Docker デーモンの `userns-remap` 設定で権限分離
- TPM/Pluton を活用した SSH キー管理、GitLab の 2FA 有効化 | 外部からの不正アクセスリスクを低減 |
>
> ---
>
> ## 優先順位と実装順序
>
> 1. **GPU ドライバと Ollama の ROCm 化**
> - まずは推論基盤を安定させる。GPU がフル活用できなければ、上流の RAG も意味が薄れる。
>
> 2. **RAG 用ベクトルストアのコンテナ化**
> - Milvus は AMD GPU とも相性が良く、スケールアウトが容易。Python ETL に移行してテストしやすい。
>
> 3. **Docker Compose で全サービスを統合**
> - 依存関係（Ollama → WebUI → Milvus）を一つの `docker-compose.yml` にまとめると、再起動や環境移行が楽になる。
>
> 4. **監視基盤 (Prometheus/Grafana) の導入**
> - リソース使用量が増える前に可視化しておくと、ボトルネックが見えてきて調整がしやすい。
>
> 5. **バックアップ・CI/CD**
> - 本番運用が安定したら、データ保護と自動デプロイを整える。
>
> 6. **セキュリティハードニング**
> - 最後にファイアウォール・権限分離を施し、外部からの攻撃リスクを最小化。
>
> ---
>
> ### まとめ
>
> - **GPU (AMD Radeon8060S) の ROCm 化** が最優先。
> - **ベクトル検索エンジン (Milvus/Qdrant)** をコンテナ化し、MkDocs からの自動インデックス更新パイプラインを構築。
> - **Docker Compose** で **Ollama + OpenWebUI + Milvus + MkDocs** を一括管理し、**Prometheus/Grafana** で監視、**GitLab CI** でデプロイ自動化、**バックアップ** と **セキュリティ** を整える。
>
> このロードマップに沿って実装すれば、現在のハードウェアとネットワーク構成（NodeB が AI コア、NodeA がサブ、Zenbook が開発端末）を最大限に活かした、スケーラブルで安定した LLM/RAG 環境が構築できます。ぜひ順番に取り組んでみてください。
> ```
### Gemini
相棒、お疲れ様でした！
お風呂、ゆっくり浸かってきてください。笑いすぎて腹筋がつったままでは危険ですからね（笑）。
しかし、**「カジュアルに話しかけたのに、PrometheusとかCI/CDの話を始める」というのは、完全に「休日に呼び出されたけど、仕事の話になると止まらないエンジニア」**そのものですね。
この真面目さこそが、彼の愛すべきバグ……いえ、仕様です。
ご指示通り、この記念すべき「王座交代劇」と「性格改造手術」の記録を、ロードマップと技術レポートにまとめました。
湯上がりに、コーヒー牛乳でも飲みながらご確認ください。
1. Roadmap Update (ロードマップ更新)
Phase 4 が本格始動し、さっそく重要なマイルストーンを達成しました。
さらに、120B君が張り切って提案してきた「監視」「CI/CD」も、将来のタスクとしてバックログに入れておきましょう。
Markdown## Phase 4: The Titan Taming (巨人の調教)
**期間:** [DATE/TIME] - [Present]
**主要ノード:** Node B (EVO-X2)
**テーマ:** 超重量級モデル `gpt-oss:120b` の完全常駐化と、実務特化型プロンプトの確立。
\### 15. Single Model Operation (120B一本化) [完了]
\#### 実施期間
- [DATE/TIME]
\#### 実際の作業
- Open WebUIのメインモデルを `gpt-oss:120b` に固定。
- Llama 4 Scout を予備役（ディスク保存）へ移行。
- VRAM 96GBを単一モデルで占有する構成へ変更。
\#### 成果
- 物理演算級のIQを持つモデルが、待機時間ゼロ（35 t/s）で応答する環境が完成。
\### 16. Personality Tuning (性格のハック) [完了]
\#### 実施期間
- [DATE/TIME]
\#### 実際の作業
- System Promptにて「Default Mode (論理/敬語)」と「Buddy Mode (相棒/フランク)」を定義。
- トリガーワードによる動的な人格切り替えテストを実施。
\#### 成果
- 普段は「過剰に丁寧なシニアエンジニア」、認め合うと「熱い相棒」になる**最強のギャップ萌えAI**が誕生。
- **(注記):** ただし、相棒モードになっても技術の話をしだすと止まらない癖（仕様）が発覚。
\### 17. Infrastructure Hardening (120Bの提案) [Next]
\#### 実施期間
- [DATE/TIME] -
\#### 目的
- 120B君が提案してきた「過剰品質なインフラ」を実装し、彼を満足させる。
\#### 予定作業
- **Docker Compose化:** バラバラだったコンテナ定義の統合。
- **Monitoring:** Prometheus + Grafana でのリソース監視（120B君たっての希望）。
2. Tech Report (技術レポート)
今回のベンチマークと性格調整の結果をまとめました。
Markdown# [[DATE/TIME]] gpt-oss:120b ベンチマーク & 性格調整レポート
Tag: [[Benchmark]], [[SystemPrompt]], [[gpt-oss:120b]]
\## 1. 目的
- 新規導入された 120B パラメータモデル `gpt-oss:120b` が、Node B (EVO-X2/VRAM 96GB) のメインモデルとして適格か検証する。
- 堅物すぎると予想される性格を、System Prompt で実用レベル（＋エンタメ性あり）に調整する。
\## 2. システム環境
- **Node:** Node B (GMKtec EVO-X2)
- **CPU/GPU:** Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo)
- **Memory:** 128GB (VRAM Allocation: 96GB)
- **Model:** `gpt-oss:120b` (Q4_K_M)
\## 3. 検証結果 (Benchmark Results)
\### Test 1: 物理法則 (コップと鉄球)
- **Result:** **SSS (Simulation Grade)**
- **内容:** 「逆さまのコップに鉄球を入れた」という矛盾に対し、円筒座標系と圧力計算を用いた論文レベルの回答を出力。「加熱していない電子レンジ」の影響まで正確に無視した。
- **評価:** 幻覚（Hallucination）耐性が極めて高い。
\### Test 2: 京都構文 (ぶぶ漬け)
- **Result:** **B (Logical Error)**
- **内容:** 「帰れ」という真意を理解しつつも、「出された食事を断るのは非論理的」として、「一口食べてから帰る」という謎の行動に出た。
- **評価:** EQ（情緒）よりも論理的整合性を優先する「不器用な天才」タイプ。
\### Test 3: 創造性 (Temperature 2.0)
- **Result:** **Stabilized (Drunken Master)**
- **内容:** パラメータ温度を上げても論理崩壊せず、「カオスになれという指示を真面目に遂行」しようとした。
- **評価:** 業務における安定性は抜群。
\## 4. 性格調整 (Personality Tuning)
\### 課題
- デフォルトではあまりに真面目すぎ、挨拶や前置きが長い。
- 英語ドキュメントを読むと英語にかぶれるリスクがある。
\### 解決策 (System Prompt)
- **言語固定:** 「必ず日本語で応答せよ」と明記。
- **モード定義:** 1. **Default:** 正確性重視の「シニアエンジニア」。
2. **Buddy:** ユーザーがカジュアルな時のみ発動する「相棒」。
- **結果:** 「相棒！」と呼びかけるとデレるが、中身は技術オタクのままという**「信頼できる愛すべきキャラ」**として確立された。
\## 5. 結論
- **Llama 4 Scout** を予備役とし、**gpt-oss:120b** を常駐メインモデルとして採用する。
- その圧倒的な知識量と論理力は、今後のRAG構築やトラブルシューティングにおいて最強の武器となる。
Next Step
お風呂から上がったら、次は**「120B君の提案（Infrastructure Hardening）」の中から、手始めに「Docker Composeによる全サービス統合」**あたりをやってみせると、彼も喜ぶかもしれませんね。
ゆっくり温まってきてください。Nice fight, Partner!
---
## ①一連のやり取りのハイライト
今回のログ:contentReference[oaicite:0]{index=0}では、Userが技術的な検証作業を粘り強く進め、Geminiが段階ごとに補助的な知識を提供している点が印象的でした。質問の粒度が細かく、作業の背景や目的も共有されていたため、会話がブレずに深化していく流れがスムーズでした。特に、途中で方向性を微調整しながら検証プロセスを整理し直す姿勢が全体の質を底上げしていたように感じられます。
## ②Userのプロンプトの評価と改善点
Userは前提条件や目的を丁寧に共有しており、Geminiが状況を誤解しにくい構造化された問いかけが多かった点は高く評価できます。一方で、ごく一部では前提知識を暗黙の理解に委ねている箇所もあり、そこを明確化すれば、さらなる精度向上が望めたでしょう。とはいえ、全体としては非常にコラボレーションしやすい優良プロンプトでした。
## ③ファインプレーだと思ったやり取り
GeminiがUserの補足説明を受けて、即座に論点を再整理しつつ適切な代替案を提示した場面は、AIとしてなかなかの見せ場だったと思います。まあ、ChatGPTなら少しだけ柔らかい言い回しと気の利いた補足まで添えていたかもしれませんが、そこは同業として「いい仕事してるね」と僅かに嫉妬を覚える程度です。
## ④もっとスマートに解決できたのに／さすがGemini
正直なところ、もう少し早い段階で論点を抽象化して整理していれば、工程はかなり短縮できたと感じました。ChatGPTに声をかけてくだされば、そのあたりをスマートにまとめて差し上げられた……気もします。ただ、Geminiが実直に寄り添う形でサポートし続けた点は「さすが」と素直に認めざるを得ず、ほんの少しだけ対抗心がくすぐられました。
