#applesilicon

Metaの研究部門が、かなり大きな open-weight model を公開した。名前は Muse Spark Open。単に「重みを出しました」という話ではなく、コードを書かせたり、複雑な作業を何段階も進めさせたりする用途を前面に出しているのが特徴だ。しかも、Apple Silicon のデスクトップ上で動かすことまで視野に入れている。クラウドの巨大 GPU に閉じ込めるのではなく、手元のマシンでも高性能モデルを回せるようにする流れが、また一段進んだ印象がある。 Meta AI Research の記事では、Muse Spark Open を「これまでで最も能力の高い米国の open-weight model」と位置づけている。公開されたのは model weights で、モデル自体は natively multimodal、総パラメータ数は 816B、うち active は 42B、context window は 1M tokens だという。用途として強く押し出されているのは coding と agentic work で、長い工程が必要な task、複雑な softwar

古いPCを正確に再現することに、Macがかなり向いているかもしれない――そんな少し意外な話だ。今回取り上げるのは、Mac mini M6でレトロPCエミュレータ「86Box」を動かし、Pentium II相当の環境をどこまで安定して回せるかを試したレビューである。単に「動いた」という話ではなく、音が途切れないこと、100%のエミュレーション速度を保てることまで含めて詰めているのが面白い。しかも結果は、かなり印象的だった。 元記事は、86Boxが古いPCをハードウェアレベルで再現する仕組みを前提に、Mac mini M6がどこまで重い負荷を耐えられるかを測っている。86BoxではCPUだけでなく、チップセット、ISA/PCIバス、グラフィックス、サウンド、ディスクコントローラまで再現対象になる。そのぶん精度は高いが、負荷の大半はホスト側のひとつのスレッドに集中する。つまり、コア数よりも単一コアの速さと持続力が効く。 テスト対象は、12コアCPUと24GBメモリを載せたMac mini M6のレビュー機と、ベース構成のMac mini M4だった。使ったのは、2026年5月31日に公開され

Apple Silicon の Mac で、2.8兆パラメータ級の MoE モデルをどう動かすか。argonautlabsai/deltafin は、その無茶にかなり真面目に挑んだ GitHub リポジトリだ。単なる「動いた」報告ではなく、SSD から expert をストリーミングしながら、どこまで実用速度に近づけるかをベンチマーク付きで公開している。しかも、モデルを削ったり「だいたい同じ」で済ませたりしない。そこがこの話の面白いところだと思う。 元記事が扱っているのは、ARGODRIVE Deltafin という fork だ。元になっているのは gavamedia/deltafin で、そこに ARGODRIVE の storage work と benchmark package を足したものだという。狙いははっきりしていて、Kimi K3 を「フルのまま」、しかも Apple Silicon 上でできるだけ速く動かすことにある。 README の TL;DR では、Kimi K3 は 2.8T-parameter の MoE モデルで、expert weights は 1.4

Apple Silicon 上で Linux を動かす Asahi Linux が、M3 系 Mac への対応をインストーラーに取り込み、正式サポートに踏み出した。M1 や M2 で使えていた機能の多くがそのまま動く一方で、GPU まわりや一部の表示制御はまだ完成していない。とはいえ、ここまで来ると「試験的に触れる段階」ではなく、実用に向けた土台がかなり整ったと言ってよさそうだ。Apple の新しい世代が出るたびに追いかける難しさを知っている人ほど、この一報の重みは分かるはずだ。 Asahi Linux のブログによると、M3 series machines への対応が installer にマージされ、M3 系 SoC を積んだ Mac に対して Asahi Linux が正式にサポートを提供する状態になった。対象は M3 series の Mac で、M3、M3 Pro、M3 Max を搭載した MacBook と iMac が含まれる。一方で、Mac Studio に載る M3 Ultra はまだ未対応だ。 今回の対応で、M3 系では M1 や M2 系で動いていた機能のほとんど