AI ニュース日報：2026年11月2日の動き

1. List of tiny-to-medium models for web research/coding agents

Redditのユーザーが、高性能GPUを必要とせず、通常のコンピュータで大規模言語モデルを実行するためのモデルリストを共有しました。このリストは能力順に並べられており、Qwen 3.8 27B、Qwen 3.6 35B、A3B、Jais 3 7B、Gemma 12B（視覚機能付き）、XHToken/SparkX2.6 4B、FrogNano 4B、Gemma E4B（小型および視覚機能）、Ling 3.0 Tiny 8B、A1Bが含まれます。ユーザーは10Bパラメータ以下の追加の小規模モデルについての意見を求め、どのモデルを除外すべきかを尋ねています。この投稿は、リストの正確性と完成度についてコミュニティのフィードバックを呼びかけています。

出典: Reddit r/LocalLLaMA

2. JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-MTP - Hugging Face

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3. Live-Swap CUDA Workloads: llama.cpp, ComfyUI, Strata & More

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4. AMA Announcement: Reflection, the lab behind behind Beam (Tuesday Nov 3rd, 8am-11am PT)

Reddit r/LocalLLaMA が報じた AI ニュースです。英語の原文タイトルは AMA Announcement: Reflection, the lab behind behind Beam (Tuesday Nov 3rd, 8am-11am PT) です。詳細は原文リンクを参照してください。

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5. The Rise of GLM and China's Zhipu AI

Reddit r/LocalLLaMA が報じた AI ニュースです。英語の原文タイトルは The Rise of GLM and China's Zhipu AI です。詳細は原文リンクを参照してください。

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6. 8 agents 250K context, concurrently, on two 3090s (~600+ tok/s total)

ユーザーはRedditのr/LocalLLaMA掲示板で、2台の3090GPUを用いて8つのプログラミングエージェントを同時に実行した結果を共有した。各エージェントは25万トークンのコンテキストを維持している。この構成ではdbirks/Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRoというモデルを使用し、システムメモリにフルコンテキストを保持し、"キーレスキュー"を通じて1%のトークンのみを毎ステップアクセスしてデータ転送を削減している。TritonカーネルとvLLMパッチにより、毎ステップ上位2000トークンを選択してスパースアテンションを実現している。メモリベースのKVキャッシュに接頭辞ストレージとチェックポイント機能を組み合わせ、効率的な後続クエリを可能にしている。高プロンプト負荷を隔離することで他のエージェントのフリーズを回避している。すべての修正はHyperQwen @ ce9615c向けのパッチとして提供され、ベンチマークとスクリプトも含まれている。この手法は長文脈の保持と計算効率のバランスを図っている。

出典: Reddit r/LocalLLaMA

7. LFM3 Omni 2B is INCREDIBLE

Liquid AIは、ウェブブラウザでWebGPUを活用して動作する新製品「LFM3 Omni 2B」の動画を公開しました。この動画はHugging Faceのスペースに掲載されており、モデルの性能を紹介しています。投稿者自身はモデルの能力について皮肉を込めて「完全なゴミ」と述べています。動画は1分間で、ユーザー「/u/rm-rf-rm」の出力を特集しています。モデルの性能や特徴に関する具体的な技術的詳細は提示されていません。投稿には動画リンクと関連コメントが含まれており、まとめではモデルの出力に対する批判的な視点が示されています。

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8. Do we really need all these "speed" posts?

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9. Sorry Sam, my "quite terrible" home DRAM is at 100% now: patched Strata to make DeepSeek V4.1 agent sessions

Reddit r/LocalLLaMA が報じた AI ニュースです。英語の原文タイトルは Sorry Sam, my "quite terrible" home DRAM is at 100% now: patched Strata to make DeepSeek V4.1 agent sessions です。詳細は原文リンクを参照してください。

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10. Qwen 3.8 Flash Next NVFP4 on 64gb RAM and 5090, Basalt. Ditched windows for it. Very hyped for qwen 4 model

ユーザーは64GBメモリと5090GPUでQwen 3.8 Flash Next NVFP4をテストし、Cachyに切り替えてパフォーマンスを向上させた。Windows 11は1.5GBのVRAMと6GBのRAMを消費し、デコード/プリフィルレートが70%低下した。Cachyに切り替えた後、モデルは9000のプリフィルを達成し、Qwen 27bより優れたタスク性能を発揮し、ビジョンアダプタをサポートした。ユーザーはninferとドメイン型27bモデルのプリフィルレートが2〜3倍向上したと報告した。Qwen 4に期待を示し、2枚の5060/5070/5070tiGPUとの互換性に言及した。ユーザーは微調整モデルをBasalt形式に変換する簡便さを強調し、Omoスタックハーセルを使用したローカル設定を共有した。100以上のデコードと3000のプリフィルレートが実用的であると述べた。Qwen 4の公式リリース情報は記載されていない。

出典: Reddit r/LocalLLaMA