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-Tonikaku Yoshi! | Japanese Meme SocietyAuthor: Tonikaku Yoshi!
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140B.Open Models/ H200 = アルファード
Monday, 9 February, 2026
今回のポッドキャストの概要:中国発のオープン・ローカルモデルを中心に、Qwen3の音声まわり（TTS/ASR）と、Kimi 2.5 Thinkingモデル、さらにそれらを動かすためのハードウェア規模感（H200＝アルファード比喩）について話しました。Qwen3 Text-to-Speechで音声クローニング – 自分の声を3〜4秒程度でクローンして別テキストを読ませる実験 – 音声のみ／音声＋文字起こしの2パターンで学習させたときの違い – 感情表現や話し方のクセをどこまで再現できるか、悪用リスクも含めた所感 Qwen3の「音声設計（ボイスデザイン）」機能 – カスタムボイスとの違い – テキストプロンプトで性別・ピッチ・話速・感情（怒り・明るさなど）、残響（ホールで喋っている感じ）まで指定できる話 – これまで「感情の乗った音声データで学習」していた手間が、プロンプト指定でどこまで代替できるかという期待 Qwen ASR：多言語対応の新しい音声認識モデル – 約1.7BパラメータのASRモデルが登場した話 – 対応言語が約30言語＋中国語方言22種と、Whisper以降久々の大型多言語ASR – モデル側から直接タイムスタンプが出せるので、無音検出（VAD）と組み合わせて「どこで誰がしゃべっているか」まで取れるのでは、という構想 – Whisperからの乗り換え候補として、日本語精度にも期待している点 Qwen VLM（Vision-Language Model）を触ってみた話 – 画像×テキストのQwen VLMも試してみて、かなり良い印象だったこと – Qwen（クエイン）の読み方談義や、Alibabaがなぜここまで強力なオープンモデルを出してくるのか（技術力アピール／エコシステム狙いなど）について雑談 Kimi 2.5 Thinkingモデル：1Tパラメータ級の巨大LLM – Moonshot AIのKimi 2.5 Thinkingモデルが約1Tパラメータ、Hugging Face上のサイズ約595GBという規模感 – Kimi公式チャットサイトで試せること、DeepSeek的な位置づけ – OpenAI GPT-4.2系・Claude Opus・Gemini 3 Pro等の“Thinking積み”と比較してもベンチマークは拮抗、一部タスクでは上回るスコアもあるという話 – ローカルで動かせる前提なら、API課金モデルに対抗しうるポテンシャルと、バックエンドに資源を持つプレイヤーが有利になる構図 Kimi 2.5をローカルで動かすためのハードウェア規模 – M3 Ultra Mac Studio × メモリ512GBマシンを2台、Thunderbolt 5接続で非量子化モデルを動かした事例：24トークン/秒ほど出たという報告 – この構成で1台あたり約150万円級、それを2台＝約300万円という「車が買える」コスト感 – 1ビット量子化モデルなら、ストレージ＋RAM＋VRAM合計240GB＆24GB GPU 1枚程度でも10トークン/秒で動くというガイドライン – フルモデルをGPUで回そうとするとH200 GPU×4枚クラス（1枚約500万→合計約2,000万円）という試算と、 「H200 1枚＝アルファード1台」「アルファード4台が机の上に乗っている」的な比喩トーク H200＝アルファード比喩とインフラ時代の感覚 – 高級ミニバン級の価格のGPUが4枚必要、というスケールの話から、 「APIを使うか自前でインフラを持つか」の判断軸 – そんな規模で仕事を回す面白さと、景気のよいハード投資談義 Apple SiliconマシンとローカルLLMのこれから – M4/M5世代Macのメモリ上限や構成の違い – Apple Intelligenceの有無に関わらず、開発用ハードとしてMacが強く求められている感覚 – Claude Codeなどによる開発自動化と、ローカル巨大モデルの登場で、今後の開発スタイルがさらに変わっていくのでは、という展望 次回もお楽しみに。
