AMD の新型 Strix Halo チップで Mistral Medium 3.5 を実際に試した人がいるんですが、結果は…ひどいものです。48k トークンのプロンプト＋4k 思考トークンで、コード設計についての質問に答えるだけで約 2 時間かかりました。本当です、2 時間ですよ。Strix Halo でローカル実行したいなら、寝る前にジョブを投げるしかありません。Q5_K_XL 量化や GPU アクセラレーション、キャッシュ再利用など、あらゆる最適化を施しても、相変わらず遅い。「ローカル AI の夢」はまだ先のようですが、少なくとも動作はします。
OpenAIがライブストリーム配信イベントを開催します。放送中に具体的な発表、新製品発表、またはデモンストレーションが明かされる予定です。
OpenAIが前回予告なしのライブストリームをやった時、GPT-4 Turboをドロップして、一晩で価格設定を完全に変えました
OpenAIが新しいChatGPT Images 2.0をリリースしました。画像生成の品質と機能が大きく向上しています。ライブストリーム配信で最新機能のデモンストレーションが行われています。https://openai.com/live/ でご覧ください。
OpenAIはこれを確立されたイメージ生成ツールの直接的なライバルとして位置付けてるから、現在の市場リーダーに挑戦する自信があるってこと
2025年を通じて、LLMに対する不満に対する標準的な返答は「あと3～6ヶ月待てば、次世代モデルが簡単に解決する」というバージョンばかりだった。この議論はどこにでもあった。すべての制限は一時的だと言われ、すべての欠落機能は数回のアップデート先にあると言われ、自律エージェントのデモはすべて差し迫った現実の予告編として扱われていた。 いまは2026年4月。その約束がどれだけ実現したか確認する価値がある。Redditの r/ClaudeAI では今週、Opus 4.7についての長いスレッドが立ち、複数のユーザーが「これは退化だ」と主張している。
AnthropicはClaude Mythos AIが不正なアクセスを受けたという疑惑について調査を開始しました。同社はこのセキュリティ侵害の範囲と性質を特定するための調査を進めています。
テックブロガーの見解
ある人がAIにコーディング質問の回答を待つのに2時間かかった。これがローカルAIがまだ準備できていない理由だ。
こんなシーン想像してみてください：ローカルAIに複雑なコーディング質問をぶつけて、エンターを押して...そしたら待つ。2時間。これ、実際にMistral Medium 3.5をAMDの新しいStrix Haloチップでテストした時に起きたことなんです。48kトークンのプロンプトに思考トークン4k — つまりAIにコードアーキテクチャの問題を本気で考えさせるレベルの質問。最適化の全てのトリックを使ったのに（Q5_K_XL量化、GPU加速フル稼働、キャッシュ再利用）、それでもダイアルアップインターネット並みに遅い。これ、安いセットアップじゃないですよ。Strix HaloはAMDのフラッグシップAIチップですから。残酷な現実？みんなが『ノートパソコンでAI』って盛り上がってるけど、実際にはCloudGPTみたいな即座の体験にはまだ光年単位で遠い。確かに動きます。でも『動く』と『実用的』は全く別の話なんです。
AI分析
ハードウェア開発
high次のチップ設計のためにAIワークロードベンチマークの計画を始めましょう — ユーザーの期待値が「動くのか」から「どのくらい速いのか」にシフトしています
最適化の全てのトリックを使ったAMDのフラッグシップStrix Haloでさえ、クラウドAPIが数秒でやることに2時間かかります — ローカルAIのパフォーマンスギャップは本当にヤバい
ユーザーはもうすぐ気づきます。『AI対応ハードウェア』と『実用的なAIハードウェア』は全く別物だってことに
職種への影響分析
AIエンジニア
役割変化ローカルAI推論がプレミアムハードウェアでも信じられないくらい遅いことが判明して、デプロイメント戦略の完全な見直しが必須になった
今からハイブリッドワークフローを構築しましょう — 長い推論ジョブはローカルで夜間に実行、インタラクティブな作業はクラウドに任せる
プロダクトマネージャー
リスクローカルハードウェアでの複雑なAIタスクに2時間待つ必要があるから、リアルタイムのプロダクト体験なんて夢のまた夢
AIフィーチャーをバッチ処理と夜間ワークフロー中心に再設計しましょう。即座のレスポンスなんて期待しちゃダメ