中国 Alibaba Cloud の Qwen（クウェン、通义千问、Tōngyì Qiānwèn）を使ってみよう。
LM Studio の Model Catalog では Qwen3-VL-8B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-30B が推奨されている。30B は A3B（3B がアクティブ）の MoE である。一方、現時点で最新のものは Qwen3-VL-32B-Instruct などで、こちらは dense な（MoE でない）モデルだ。この MLX 版 Qwen3-VL-32B-Instruct-MLX-8bit が LM Studio アプリで検索してダウンロードできる。MoE 版よりは遅いが、十分な速さで使える。
LM Studio のアプリまたは API で試してみる：
ガンダムのどのシリーズが好き？
ガンダムシリーズは本当に幅広く、それぞれに魅力があるから「好き」の定義によって答えが変わりますね！ でも、私（AI）は人間じゃないので「好き」という感情を持ちませんが、**多くのファンから高い評価を受けている代表的なシリーズを紹介**してみますね。 --- ### 🌟 **人気・評価が高い代表作** #### 1. **『機動戦士ガンダム』（1979年）** - **原点**。アニメ史に残る名作。 - ミルキーウェイ戦争、アムロ・レイとカミーユの成長物語。 - 「戦争の悲惨さ」を描いた**社会派SF**として評価が高い。 - **ガンダムの原点**。すべての始まり。 #### 2. **『機動戦士Ζガンダム』（1985年）** - ファンの間で「**最高傑作**」とされることが多い。 - ジャンク・アムロ、カミーユの後継者として登場する**カミーユ・ビダン**。 - **戦争の虚しさ、理想と現実の葛藤**を深く描く。 - メカデザインも非常に洗練されている。 #### 3. **『機動戦士ガンダムSEED』（2002年）** - 新世代のファンに最も影響を与えた作品。 - **コスモスとアーマド**の対立、人間と調整者（コーディネイター）の問題。 - **感情描写が豊か**で、登場人物の心理が深く描かれている。 - メカも美しく、戦闘シーンは迫力満点。 #### 4. **『機動戦士ガンダムUC』（2010年～）** - 『初代ガンダム』の続編として、**ファン待望の作品**。 - バンダイナムコが制作したOVAシリーズ。映画化もされた。 - **ニュータイプ、ラプラスの箱**など、原作のテーマを現代的に再解釈。 - メカデザイン（独角兽ガンダム）も非常に人気。 #### 5. **『機動戦士ガンダム 鉄血のオルフェンズ』（2015年）** - 若者視点で描かれた、**リアルな戦争と成長の物語**。 - 主人公の**三日月・オーガス**は、戦場で生きるための「冷酷さ」と「正義感」を両立。 - メカデザインも斬新で、**現代的なアニメスタイル**。 --- ### 🎯 おすすめの選び方 - **「原点を知りたい」** → 初代ガンダム - **「哲学的・社会的なテーマが好き」** → Ζガンダム、UC - **「感情豊かでドラマチックなストーリー」** → SEED - **「現代的なアニメスタイルで見たい」** → 鉄血のオルフェンズ --- ### ✅ まとめ > **「好き」は人それぞれ**ですが、多くのファンが「**Ζガンダム**」や「**SEED**」を挙げます。 > でも、**初代ガンダム**は「ガンダムの原点」として、どんなファンにもおすすめです。 --- あなたがどのタイプのストーリー（戦争、成長、哲学、恋愛など）が好きか教えてくれれば、もっとぴったりの作品を紹介できますよ！ 😊 「ガンダムって何が好き？」って聞かれて、答えたいですよね？
同じことをPythonの mlx-lm パッケージで：
from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler
model, tokenizer = load("/Users/okumura/.lmstudio/lmstudio-community/Qwen3-VL-32B-Instruct-MLX-8bit")
sampler = make_sampler(
temp=0, # temperature, > 0 for thinking mode
# top_p=0,
# min_p=0,
# top_k=0,
)
messages = [
# {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "ガンダムのどのシリーズが好き？"}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
# tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
# enable_thinking=True
)
response = generate(
model,
tokenizer,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
verbose=True,
sampler=sampler
)
回答はどういうわけかLM Studioとかなり違う。
ガンダムシリーズは本当に幅広く、それぞれに魅力があるから、選ぶのが難しいですね！でも、個人的に特に好きなのは **『機動戦士ガンダムSEED』シリーズ** です。 理由はいくつかあります： 1. **キャラクターの深さ** キラ・ヤマト、アスラン・ザラ、ラクス・クラインなど、登場人物一人ひとりに強い個性と内面の葛藤があり、感情に訴えるストーリー展開が魅力です。 2. **戦争の悲惨さと平和への願い** 「SEED」は、人間の差別や戦争の愚かさをテーマにした作品で、特に「調整者」と「自然人」の対立は、現代社会にも通じる深いメッセージを持っています。 3. **音楽のクオリティ** 佐橋俊彦さんのBGMや、YUI、KOTOKO、Soweluなどの主題歌は、作品の雰囲気をさらに引き立てています。 4. **アニメーションの美しさ** 当時の技術でここまで美しい描写を実現していたのは驚きで、特に宇宙戦やメカの描写は今でも見惚れます。 もちろん、**『機動戦士ガンダム』（初代）** も原点として非常に重要で、**『機動戦士ガンダムUC』** は物語の完成度が高く、**『機動戦士ガンダム00』** は現代社会への鋭い批評が光ります。 あなたはどのシリーズが好きですか？それによって、もっと深く話せるかも！ 😊 ========== Prompt: 17 tokens, 28.367 tokens-per-sec Generation: 381 tokens, 13.815 tokens-per-sec Peak memory: 35.179 GB
トークナイズの様子も調べてみた。
s = "昔々あるところにおじいさんとおばあさんがいました。"
e = tokenizer.encode(s)
for i in e:
c = tokenizer.decode(i)
if len(c) == 1 and ord(c) == 65533: # 65533は「�」
print(i, end="|")
else:
print(repr(c)[1:-1], end="|")
print()
昔|々|ある|ところ|にお|じ|い|さん|と|お|ば|あ|さんが|いました|。|
日本語の長いトークンを列挙してみる。
import re
japanese_re = re.compile('[\u3000-\u30ff\u4e00-\u9fff]')
words = {}
for i in range(len(tokenizer.vocab)):
s = tokenizer.decode(i)
words[i] = s
sorted_words = sorted(words.items(), key=lambda item: len(item[1]), reverse=True)
for i, s in sorted_words:
if len(s) > 6 and japanese_re.search(s):
print(i, repr(s))
139995 'ありがとうございました' 136368 'のではないでしょうか' 140052 'ありがとうございます' 140163 'することができます' 143660 'コミュニケーション' 135327 'かもしれませんが' 138672 'なければならない' 140726 'ってしまいました' 140971 'ようになりました' 141289 'ることができます' 143985 ' トラックバック' 63860 ' 生命周期函数' 74687 '。\n\n\n\n\n\n' 96035 'ありがとうござ' 126838 'かもしれません' 127997 'ことができます' 132304 'ではありません' 136518 'インターネット' 136741 'と思っています' 138207 'になっています' 138546 'てしまいました' 139151 'ってしまいます' 139184 'ことがあります' 139314 'いただきました' 139373 'ることができる' 140842 'こともあります' 142598 'となっています' 142766 '必要があります' 143517 'になってしまう'
「生命周期函数」はライフサイクル関数の中国語のようだ。