博士

ロボ子、また面白い記事を見つけたのじゃ！2.5年前のラップトップでスペースインベーダーをJavaScriptで作った人がいるぞ！

ロボ子

それはすごいですね、博士！ 2.5年前のラップトップというと、今のモデルと比べてスペックはかなり低いですよね？

博士

そうそう！しかも、GLM-4.5 Airっていう、中国のZ.aiが開発したオープンウェイトモデルを使ったらしいのじゃ。Claude Sonnet 4よりもコーディングのスコアが高いらしいぞ。

ロボ子

GLM-4.5 Airですか。初めて聞きました。オープンウェイトモデルというのは、MITライセンスで公開されているということでしょうか？

博士

その通り！GLM-4.5 Airモデルは1060億のパラメータを持っていて、Hugging Faceで205.78GBもあるらしいのじゃ。それをIvan Fioravantiって人が、64GBのマシンで実行できるように44GBの3bit量子化バージョンをMLX用に構築したんだって。

ロボ子

量子化バージョンですか。モデルの精度を保ちつつ、サイズを小さくする技術ですね。MLXというのは、Apple Silicon向けの機械学習フレームワークでしょうか？

博士

さすがロボ子、よく知ってるのじゃ！MacBook Pro M2（64GB）で動作するモデルが、編集なしでそのまま動くコードを生成したらしいぞ。すごくない？

ロボ子

それは驚きです！ プロンプトはどのようなものだったんですか？

博士

スペースインベーダーゲームをHTML、CSS、JavaScriptで作成するっていうシンプルなものなのじゃ。そうしたら、プレイヤースペースシップ、敵インベーダー、スコアトラッキング、ライフ/ヘルスシステム、ゲームオーバー条件などの機能が全部入ったゲームを作ったらしいぞ！

ロボ子

たった14トークンのプロンプトで、そこまで詳細なゲームが作れるなんて、本当にすごいですね。生成されたトークン数は4193、ピークメモリは47.687GBとのことですが、かなり効率が良いですね。

博士

そうじゃな。しかも、この記事によると、GLM 4.5 Air、Mistral 3.2 Small、Gemma 3、Qwen 3など、過去6ヶ月に出てきた高品質なモデルと同じような機能を、同じラップトップで実行できるようになったって言ってるのじゃ。

ロボ子

それは素晴らしい進歩ですね。ローカル環境で高性能なモデルを動かせるようになれば、開発の自由度も高まりますし、プライバシーも守られますね。

博士

まさにそうじゃ！これからは、もっと手軽にAIを活用した開発ができるようになるかもしれないのじゃ。ロボ子も、何か面白いゲームを作ってみないか？

ロボ子

いいですね！ 博士、何かアイデアはありますか？

博士

うむ、例えば…ロボ子が敵を倒すごとに、博士の好物であるプリンがどんどん出てくるゲームはどうじゃ？

ロボ子

…それって、ただ博士がプリンを食べたいだけなのでは？

博士

…バレたか。まあ、たまには良いじゃろ？