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mw00

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  1. X · · @PeasantSmith · mw00/project-maya

    Project Maya v1.1.36 is out. DeepSeek now keeps drafting when it answers several requests at once (--parallel), thanks to @needmorevram. MiniMax uses far less RAM after loading, along with a round of community fixes and smaller fixes from your reports. github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.36

    39 likes · 3 reposts · 975 views
  2. YouTube · · YouTube description · Github Awesome · mw00/project-maya

    GitHub Trending Today #56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer This is GitHub Trending Today #56. 35 trending open-source projects on GitHub right now. Paid channel subscription: youtube.com Text version link: githubawesome.com 00:00 - Introduction 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - raven mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lantern ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - rederive EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Thank you so much for watching. Please like the video and subscribe to our channel. #github #ai #opensource Notice: The content was created with the assistance of AI and may contain inaccuracies or errors. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contact me 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Buy Me A Coffee link.githubawesome.com [ar] أبرز مشاريع GitHub اليوم #56: learnharness، tstack، iFixAi، hallmark، project-maya، neuron-explorer هذا هو موضوع GitHub الرائج اليوم #56. 35 مشروعًا مفتوح المصدر رائجًا على GitHub الآن. الاشتراك المدفوع في القناة: youtube.com رابط النسخة النصية: githubawesome.com 00:00 - مقدمة 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - إطار الويب tractordev/webframe 06:26 - raven mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lantern ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - rederive EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - فارول winnin/farol 09:51 - لينكس رانر mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - كوريكشن bhoult/correlation 10:42 - أنبلات-أندرويد-تي في xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - إنزيم byenzyme/enzyme 11:29 - ستادي إيه آي zuhairhalawa/studyai 11:56 - أوبن آيديا l0ng-ai/openidea 12:19 - أومارشي تي في piermark/omarchytv 12:43 - سوبر غيدرا yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ شكرًا جزيلًا على المشاهدة. يُرجى الإعجاب بالفيديو والاشتراك في قناتنا. #github #ai #opensource ملاحظة: تم إنشاء هذا المحتوى بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وقد يحتوي على معلومات غير دقيقة أو أخطاء. ▬▬▬▬▬▬ 👋 تواصل معي 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ لينك تري: link.githubawesome.com ➡ ادعمني بشراء قهوة: link.githubawesome.com [bn] গিটহাব ট্রেন্ডিং টুডে #৫৬: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer এটি আজকের গিটহাব ট্রেন্ডিং #৫৬। এই মুহূর্তে গিটহাবে ৩৫টি ট্রেন্ডিং ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট রয়েছে। পেইড চ্যানেল সাবস্ক্রিপশন: youtube.com টেক্সট ভার্সনের লিঙ্ক: githubawesome.com ০০:০০ - ভূমিকা ০০:১১ - লার্নহারনেস amosblomqvist/learnharness ০০:৩৬ - টিস্ট্যাক t3dotgg/tstack ০০:৫৯ - আইফিক্সএআই ifixai-ai/iFixAi ০১:২৫ - হলমার্ক Nutlope/hallmark ০১:৫১ - প্রজেক্ট-মায়া mw00/project-maya ০২:১৬ - এক্স-ইউএসএসআর-কিনশিপ-রিসার্চ DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ০২:৪১ - নিউরন-এক্সপ্লোরার lyramakesmusic/neuron-explorer ০৩:০৫ - অ্যাসকি-রিভিল quanhoangindex/ascii-reveal ০৩:৩১ - মিনিলাইটিক্স surendrapandar/minilytics ০৩:৫৬ - হরাইজন ludovic111/horizon ০৪:১৮ - AARE prototux/AARE ০৪:৪৫ - বিউটিফুলরাস্ট morganlinton/BeautifulRust ০৫:১১ - ডাইমেনশনাল-ড্রয়িং enesozturk/dimensional-drawing ০৫:৩৪ - কিবাইট্‌স notaroomba/keybytes ০৬:০১ - ওয়েবফ্রেম tractordev/webframe 06:26 - কাক mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - লণ্ঠন ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - পুনঃপ্রাপ্তি EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - ফারোল winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner ১০:১৫ - correlation bhoult/correlation ১০:৪২ - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv ১১:০৪ - enzyme byenzyme/enzyme ১১:২৯ - studyai zuhairhalawa/studyai ১১:৫৬ - openidea l0ng-ai/openidea ১২:১৯ - omarchytv piermark/omarchytv ১২:৪৩ - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra ১৩:১০ - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill ১৩:৪০ - hob FrigadeHQ/hob ১৪:০৬ - টেলিস্কোপ man15h/tellyscope ১৪:৩২ - যিশুখ্রিস্টের সমস্ত ঐতিহাসিক প্রমাণ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ দেখার জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। অনুগ্রহ করে ভিডিওটি লাইক করুন এবং আমাদের চ্যানেলটি সাবস্ক্রাইব করুন। #github #ai #opensource বিজ্ঞপ্তি: এই কন্টেন্টটি এআই (AI)-এর সহায়তায় তৈরি করা হয়েছে এবং এতে ভুল বা ত্রুটি থাকতে পারে। ▬▬▬▬▬▬ 👋 আমার সাথে যোগাযোগ করুন 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ লিঙ্কট্রি: link.githubawesome.com ➡ বাই মি এ কফি link.githubawesome.com [de-DE] GitHub Trending heute Nr. 56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer Dies ist GitHub Trending Today #56. 35 aktuell angesagte Open-Source-Projekte auf GitHub. Abonnement des kostenpflichtigen Kanals: youtube.com Link zur Textversion: githubawesome.com 00:00 – Einführung 00:11 – learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 – tstack t3dotgg/tstack 00:59 – iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 – hallmark Nutlope/hallmark 01:51 – project-maya mw00/project-maya 02:16 – ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 – Webframe tractordev/webframe 06:26 – Rabe mirkobrombin/raven 06:49 – pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 – Laterne ivarvong/lantern 07:42 – gdirect mizorewww/gdirect 08:07 – whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 – erneut ableiten EricJujianZou/rederive 08:56 – esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - Farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Vielen Dank fürs Zuschauen! Bitte liken Sie das Video und abonnieren Sie unseren Kanal. #github #ai #opensource Hinweis: Der Inhalt wurde mithilfe von KI erstellt und kann Ungenauigkeiten oder Fehler enthalten. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Kontakt 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Unterstütze mich mit einer Spende: link.githubawesome.com [es-US] GitHub Trending Today #56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer Esta es la sección de Tendencias de GitHub de hoy #56. 35 proyectos de código abierto que son tendencia en GitHub en este momento. Suscripción de pago al canal: youtube.com Enlace a la versión en texto: githubawesome.com 00:00 - Introducción 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - marco web tractordev/webframe 06:26 - cuervo mirkobrombin/raven 06:49 - pngciervo heydeer/pngdeer 07:17 - linterna ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - qué hace mi agente Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - volver a derivar EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Muchas gracias por ver el video. Dale me gusta y suscríbete a nuestro canal. #github #ai #opensource Aviso: El contenido se creó con la ayuda de IA y puede contener imprecisiones o errores. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contáctame 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Invítame a un café: link.githubawesome.com [fr-FR] GitHub Trending Today n°56 : learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer Voici la 56e tendance du jour sur GitHub. Découvrez 35 projets open source populaires sur GitHub en ce moment. Abonnement payant à la chaîne : youtube.com Lien vers la version texte : githubawesome.com 00:00 - Introduction 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06h01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - corbeau mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lanterne ivarvong/lantern 07h42 - gdirect mizorewww/gdirect 08h07 - qu'est-ce que monagent fait Charonyuu/whatsmyagentdoing 08h32 - redériver EricJujianZou/rederive 08h56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - Farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omachytv piermark/omachytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Merci beaucoup d'avoir regardé. 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Langganan saluran berbayar: youtube.com Tautan versi teks: githubawesome.com 00:00 - Pendahuluan 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - gagak mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lentera ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - apa yang dilakukan agenmya Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - pengambilan ulang EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Terima kasih banyak telah menonton. 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Abbonamento a pagamento al canale: youtube.com Link alla versione testuale: githubawesome.com 00:00 - Introduzione 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research Italiano: DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - corvo mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lanterna ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - rideriva EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - faraona Italiano: winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Grazie mille per aver guardato il video. 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BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - ציור-ממדי enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - מסגרת אינטרנט tractordev/webframe 06:26 - רייבן mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - פנס ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - reerive EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - קורלציה bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - אנזים byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ תודה רבה שצפיתם. אנא עשו לייק לסרטון והירשמו לערוץ שלנו. #github #ai #opensource הערה: התוכן נוצר בעזרת בינה מלאכותית ועשוי להכיל אי דיוקים או שגיאות. ▬▬▬▬▬▬ 👋 צרו איתי קשר 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ תקנו לי קפה link.githubawesome.com [ja] GitHubトレンド本日第56回：learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer こちらはGitHubトレンドランキング第56位です。現在GitHubで注目を集めているオープンソースプロジェクト35件をご紹介します。 有料チャンネル登録：youtube.com テキスト版リンク：githubawesome.com 00:00 - はじめに 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizo​​n ludovic111/horizo%E2%80%8B%E2%80%8Bn 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - ウェブフレーム tractordev/webframe 06:26 - レイブン mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - ランタン ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - 再取得 EricJijianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - ファロールwinnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ ご視聴いただきありがとうございました。動画への「いいね」とチャンネル登録をお願いします。 #github #ai #opensource 注意：このコンテンツはAIの支援を受けて作成されたため、不正確な情報や誤りが含まれている可能性があります。 ▬▬▬▬▬▬ 👋 ご連絡ください 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Buy Me A Coffee: link.githubawesome.com [ko] 오늘의 GitHub 트렌딩 #56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-explorer 오늘의 GitHub 인기 트렌드 #56입니다. 현재 GitHub에서 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 35개를 소개합니다. 유료 채널 구독: youtube.com 텍스트 버전 링크: githubwesome.com 00:00 - 소개 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - 웹프레임 tractordev/webframe 06:26 - 까마귀 mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - 랜턴 ivarvong/lantern 07:42 - 지다이렉트 mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - EricJujianZou/rederive 다시 다운로드 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - 파롤 winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ 시청해 주셔서 감사합니다. 영상에 좋아요를 누르고 채널 구독도 부탁드립니다. #github #ai #opensource 주의: 본 콘텐츠는 AI를 이용하여 제작되었으며, 부정확하거나 오류가 포함될 수 있습니다. ▬▬▬▬▬▬ 👋 연락처 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ 링크트리: link.githubawesome.com ➡ 커피 한 잔 사주세요: link.githubawesome.com [ml] ഗിറ്റ്‌ഹബ് ട്രെൻഡിംഗ് ടുഡേ #56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-expl... ഇതാണ് GitHub ട്രെൻഡിംഗ് ടുഡേ #56. GitHub-ൽ ഇപ്പോൾ ട്രെൻഡിംഗ് ആയ 35 ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്ടുകൾ. പണമടച്ചുള്ള ചാനൽ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ: youtube.com ടെക്‌സ്റ്റ് പതിപ്പ് ലിങ്ക്: githubawesome.com 00:00 - ആമുഖം 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - ഹാൾമാർക്ക് Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - ന്യൂറോൺ-എക്സ്പ്ലോറർ lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - മിനിലിറ്റിക്സ് surendrapandar/minilytics 03:56 - ചക്രവാളം ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - ബ്യൂട്ടിഫുൾറസ്റ്റ് morganlinton/BeautifulRust 05:11 - ഡൈമൻഷണൽ-ഡ്രോയിംഗ് enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - കീബൈറ്റുകൾ notaroomba/keybytes 06:01 - വെബ്ഫ്രെയിം tractordev/webframe 06:26 - കാക്ക mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - വിളക്ക് ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - പുനർനിർമ്മിക്കുക EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - ഫറോൾ winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - പരസ്പരബന്ധം bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - എൻസൈം byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - operidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - ക്ലോഡ്-സ്കിൽ Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - ഹോബ് FrigadeHQ/hob 14:06 - ടെല്ലിസ്കോപ്പ് man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ കണ്ടതിന് വളരെ നന്ദി. ദയവായി വീഡിയോ ലൈക്ക് ചെയ്യുകയും ഞങ്ങളുടെ ചാനൽ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. #github #ai #opensource ശ്രദ്ധിക്കുക: ഉള്ളടക്കം AI യുടെ സഹായത്തോടെ സൃഷ്ടിച്ചതാണ്, അതിൽ കൃത്യതയില്ലായ്മകളോ പിശകുകളോ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ▬▬▬▬▬▬ 👋 എന്നെ ബന്ധപ്പെടുക 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ ലിങ്ക്ട്രീ: link.githubawesome.com ➡ എനിക്ക് ഒരു കാപ്പി വാങ്ങിത്തരൂ link.githubawesome.com [nl-NL] GitHub Trending van vandaag #56: learnharness, tstack, iFixAi, hallmark, project-maya, neuron-exp... Dit is GitHub Trending Today #56. 35 trending open-source projecten op GitHub op dit moment. Betaald kanaalabonnement: youtube.com Link naar tekstversie: githubawesome.com 00:00 - Introductie 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - raaf mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lantaarn ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - opnieuw afleveren EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - Farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Hartelijk dank voor het kijken. 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Płatna subskrypcja kanału: youtube.com Link do wersji tekstowej: githubwesome.com 00:00 - Wprowadzenie 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - raven mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lantern ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 - rederive EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 - farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - korelacja bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzym byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Dziękujemy bardzo za obejrzenie. 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Assinatura paga do canal: youtube.com Link para a versão em texto: githubawesome.com 00:00 - Introdução 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - pesquisa sobre parentesco com ex-URSS DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 03:56 - horizon ludovic111/horizon 04:18 - AARE prototux/AARE 04:45 - BeautifulRust morganlinton/BeautifulRust 05:11 - dimensional-drawing enesozturk/dimensional-drawing 05:34 - keybytes notaroomba/keybytes 06:01 - webframe tractordev/webframe 06:26 - corvo mirkobrombin/raven 06:49 - pngdeer heydeer/pngdeer 07:17 - lanterna ivarvong/lantern 07:42 - gdirect mizorewww/gdirect 08:07 - whatsmyagentdoing Charonyuu/whatsmyagentdoing 08:32 – redeserir EricJujianZou/rederive 08:56 - esp-labs-web agharsallah/esp-labs-web 09:24 – Farol winnin/farol 09:51 - LinuxRunner mxhm11cr/LinuxRunner 10:15 - correlation bhoult/correlation 10:42 - unbloat-android-tv xMazaki/unbloat-android-tv 11:04 - enzyme byenzyme/enzyme 11:29 - studyai zuhairhalawa/studyai 11:56 - openidea l0ng-ai/openidea 12:19 - omarchytv piermark/omarchytv 12:43 - SuperGhidra yuatemycat/SuperGhidra 13:10 - claude-skill Motionsites-AI/claude-skill 13:40 - hob FrigadeHQ/hob 14:06 - tellyscope man15h/tellyscope 14:32 - all-historical-evidence-of-jesus-christ 0xSero/all-historical-evidence-of-jesus-christ Muito obrigado por assistir. 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Платная подписка на канал: youtube.com Ссылка на текстовую версию: githubawesome.com 00:00 - Введение 00:11 - learnharness amosblomqvist/learnharness 00:36 - tstack t3dotgg/tstack 00:59 - iFixAi ifixai-ai/iFixAi 01:25 - hallmark Nutlope/hallmark 01:51 - project-maya mw00/project-maya 02:16 - ex-ussr-kinship-research DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research 02:41 - neuron-explorer lyramakesmusic/neuron-explorer 03:05 - ascii-reveal quanhoangindex/ascii-reveal 03:31 - minilytics surendrapandar/minilytics 0

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  3. Qiita · · @chunenhaken · mw00/project-maya

    Strata と Project-Maya 動かしてみた <iframe width="560" height="315" src="youtube.com" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> 結論 - Strata/Project-maya いずれもハードウェア要件が高すぎる - DDR4/5 32 GiB とあるが実質 64GiB - VRAM 12 GiB 以上 は事実上 RTX 3060 が最低限 - Maya は複数枚の GPU がほぼ前提 - 環境次第 - 4070 Ti + Strata html+css 出力に15分 - 4090 + Project-Maya 1時間以上 4070 Ti 12GiB + Strata - github.com/Niko1221/Strata/blob/main/README.ja.md - 選択できるモデルが少ないため、選べるモデルは小さい - 処理は早く終わり、初回で15分ほど - 修正を2回ほど指示すれば途中から処理が始められる 4分ほど 第2部 Project-Maya mw00/project-maya 必須環境 - Visual Studio C++ - CUDA Tool kit path は通してくれ(;｀・Д・´) 設定など - 初期セットアップは一番小さい構成しか通らなかったので、プローブした環境に対して変更なくエンター - Thinking を OFF - Context サイズも 32k のデフォルトで実施 - 出力される html はほぼ 4070 Ti と同じ内容 使ったプロンプト あなたは熟練のフロントエンドエンジニア兼UI/UXデザイナーです。 往年の大型CD/DVDレンタルショップ（TSUTAYAやGEOのような世界観）を現代風のサイバー・ネオン調に再解釈した、スタイリッシュで少し派手目なWebサイトのトップページを作成してください。 外部ファイルへの依存をなくし、HTML、CSS（<style>）、最小限のJavaScript（<script>）をすべて含めた【単一のindex.htmlファイル】として完全なコードを出力してください。 コードの途中で「// 省略」やプレースホルダーを使わず、そのままブラウザで開いて動作する状態にしてください。 【デザインと機能の要件】 1. 全体トーン・配色 - ダークモード基調（漆黒〜ダークネイビー）。 - ネオンブルー、パープル、サイバーシアンのアクセントカラー。 - 暗闇でディスクやパッケージが発光するような近未来感とエンタメ感。 2. 構成要素 - ヘッダー：ショップロゴ（ネオン発光エフェクト）、ナビゲーションリンク、検索バー、カート/会員アイコン。 - ヒーローセクション：今週の注目作（ビッグバナー風）。グラデーション背景と浮遊感のあるアニメーション。 - カテゴリタブ：映画・ドラマ・邦楽・洋楽・アニメ（クリックでアクティブ表示が切り替わるUI）。 - ピックアップ棚（作品カード一覧）：CDジャケットおよびDVD/Blu-rayパッケージを模したカードを最低6〜8点グリッド配置。 - フッター：レンタル利用案内、店舗検索リンク、コピーライト。 3. マウスオーバー（ホバー）演出【※少し派手目に実装してください】 - ジャケットカードにマウスを乗せた際、3D傾き効果（CSS transform: perspective / rotateY / translateY）とネオングロー（box-shadow）の強調。 - ディスク（CD/DVD）の飛び出し演出：ジャケットの後ろから円形の光沢ディスク（CSSグラデーションで表現）が回転しながら少しスライドアウトするアニメーション。 - ボタンやナビゲーションリンク：ホバー時に光が走るシマーエフェクトやボーダー発光。 4. 技術仕様 - 外部CSSフレームワーク（BootstrapやTailwind）は使わず、純粋なCSS（モダンCSS: Flexbox, CSS Grid, Custom Properties/CSS変数）で記述。 - 画像リンクが切れても崩れないよう、ジャケット画像にはプレースホルダー（SVG埋め込み、CSSによるスタイリッシュなグラデーションアートワーク、またはPlacehold.co等のダミー画像URL）を使用。 - レスポンシブ対応（スマホ〜デスクトップで崩れないグリッド）。 完全なHTMLコードのみをMarkdownのコードブロック形式で出力してください。 出来上がった html+css ファイル <!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>NEON RENT｜サイバー・レンタルショップ</title> <style> :root{ --bg-0:#03060f; --bg-1:#070c1b; --bg-2:#0b1122; --card:#0d1424; --ink:#f3f7ff; --muted:#8fa1c8; --cyan:#00f7ff; --purple:#a855f7; --magenta:#ff00d4; --line:rgba(0,247,255,.18); --line-strong:rgba(0,247,255,.45); --glass:rgba(10,16,32,.66); --shadow:0 18px 45px rgba(0,0,0,.45); } *{box-sizing:border-box} html{scroll-behavior:smooth} body{ margin:0;min-height:100vh;overflow-x:hidden;color:var(--ink); background:linear-gradient(180deg,var(--bg-0),var(--bg-1) 45%,var(--bg-2)); font-family:system-ui,-apple-system,"Segoe UI",Roboto,"Hiragino Kaku Gothic ProN","Noto Sans 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.disc{transform:translate(10%,-6%) scale(1);opacity:.95;animation:discSpin 6s linear infinite} .card-info{padding:14px 16px 16px} .card-title{margin:0 0 4px;font-size:1.02rem;font-weight:800;color:#fff} .card-meta{margin:0 0 12px;color:var(--muted);font-size:.85rem} .card-foot{display:flex;align-items:center;justify-content:space-between;gap:10px} .price{font-weight:900;color:var(--cyan);text-shadow:0 0 10px rgba(0,247,255,.4)} .add{position:relative;overflow:hidden;padding:9px 14px;border-radius:999px;border:1px solid rgba(0,247,255,.32);background:rgba(0,247,255,.08);color:#c9f7ff;font-weight:800;font-size:.85rem;transition:.3s} .add::before{content:"";position:absolute;inset:0;pointer-events:none;transform:translateX(-130%);transition:transform .6s;background:linear-gradient(110deg,transparent 20%,rgba(255,255,255,.18) 40%,rgba(0,247,255,.4) 50%,rgba(255,255,255,.18) 60%,transparent 80%)} .add:hover::before{transform:translateX(130%)} 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*/ let revealObserver; function observeCards(){ if(!revealObserver){ revealObserver = new IntersectionObserver((entries) => { entries.forEach(en => { if(en.isIntersecting){ en.target.classList.add("in"); revealObserver.unobserve(en.target); } }); }, {threshold:.12}); } grid.querySelectorAll(".card.enter:not(.in)").forEach(c => { revealObserver.observe(c); bindTilt(c); }); } /* tabs */ document.getElementById("tabs").addEventListener("click", (e) => { const tab = e.target.closest(".tab"); if(!tab) return; document.querySelectorAll(".tab").forEach(t => t.classList.remove("is-active")); tab.classList.add("is-active"); render(tab.dataset.cat); }); /* search */ document.getElementById("searchInput").addEventListener("input", (e) => { const q = e.target.value.trim().toLowerCase(); grid.innerHTML = ""; const list = ITEMS.filter(it => !q || it.title.toLowerCase().includes(q) || it.meta.toLowerCase().includes(q) || it.cat.includes(q)); list.forEach((it, i) => { const card = 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  4. Zenn · · @phpmyadmin · mw00/project-maya

    170HX 64GB 1枚とRAM128GBでGLMの200K入力を処理する 結論：1枚でも動くが、初回の長文入力には待ち時間がある CMP 170HX 64GB×1・RAM128GBで、Project Mayaを使ってGLM-5.3-Flash Maya-S24を動かした。合成入力204,800トークンから指定した値を取り出せた。入力処理に189.2秒かかった一方、約40Kの会話ではキャッシュを再利用した次の応答が約0.81秒で返った。 この記事では、1枚構成で長い入力を扱えるかを確かめる。生成速度は別の短文試験で約37 tok/sだった。200Kを読んだ後に長いコードをその速度で生成したという結果ではない。 重みの一部をRAMに置く モデルの配布データは約94.7GBあり、VRAM64GBには収まらない。Project Mayaでよく使う専門家をGPUに置き、残りをRAMに常駐させた。起動時の専門家用領域はVRAM55.9GB・RAM37.0GBだった。OSやKVキャッシュを含む全体の占有量ではない。 項目 測定条件 CPU Xeon E5-2687W v3×2、20コア40スレッド GPU / RAM CMP 170HX 64GB×1 / 128GB PCIe / SSD Gen2 x16 / SATA SSD Maya v1.1.20、コミット35bb2b22a2e2c65b91e24a41d4b026bfa4e89557 モデル GLM-5.3-Flash Maya-S24、GGUF約94.7GB コンテキスト設定 262,144 ビルド Ubuntu24.04、CUDA12.9、Python3.12 RAM常駐はMAYA_GLM_RAM_RESIDENT=1、OS用の余裕はMAYA_GLM_RAM_HEADROOM_GB=16とした。生成中の専門家のディスク読み込みは0回だった。KVキャッシュはRAMに保持し、うち32K位置分をVRAMに置いた。 200Kまで入力を伸ばす 短いPythonコードとコメントを繰り返し、中央に埋めた値を回答させた。各入力の冒頭を変え、入力キャッシュの再利用が0であることを確認した。各長さ1件で、出力は11〜14トークンである。 入力長 入力処理時間 入力処理速度 指定値の取得 8,192 10.2秒 806 tok/s 成功 32,768 30.4秒 1,076 tok/s 成功 65,536 59.9秒 1,093 tok/s 成功 122,880 112.4秒 1,094 tok/s 成功 204,800 189.2秒 1,082 tok/s 成功 同じコードの繰り返しは専門家キャッシュが偏りやすい。ここで確認したのは入力を処理して値を取り出せることまでであり、200Kの実リポジトリの依存関係や修正能力ではない。 会話の続きはキャッシュを再利用できた 初回の質問と回答を会話に追加し、同じ値をもう一度尋ねた。以下は入力処理だけでなく、APIリクエスト全体の時間である。 リクエスト 入力 再利用した入力 出力 完了時間 初回 40,847 0 9 38.243秒 続き 40,865 40,846 9 0.809秒 長い会話では、入力全体の長さに加えて再利用できる範囲が待ち時間を左右する。今回は合成データの会話1組であり、ツール出力を追加する実際のエージェントでも同じ再利用率になるかは未評価である。 同じ構成で試すときの要点 測定時のMayaを取得し、モデルとRAM常駐を指定した。以下はその版のリポジトリ内で実行する。 ./setup.sh --model Maya-S24 --gpu 0 --context 262144 \ --no-vision --yes --download-model --no-start \ --env MAYA_GLM_RAM_RESIDENT=1 \ --env MAYA_GLM_RAM_HEADROOM_GB=16 ./maya.sh --calibrate --no-start ./maya.sh モデル保存に約95GBが必要になる。初回の起動は220.9秒だった。1枚構成の短文3課題では256トークンずつ生成し、34.9〜38.8 tok/sを測った。CPUで処理する専門家とGPUへ転送する専門家の割合は、マシンごとの調整が必要になる。 コーディング用の常用設定は、2枚構成のExLlamaV3とTensorFoldの比較で扱う。この記事は2026年10月21日の実測を基に、10月24日に分離して整理した。筆者の指示のもとでLLMが測定と原稿作成を実行した。

  5. Zenn · · @phpmyadmin · mw00/project-maya

    GLM・Qwen・DeepSeekをCMP 170HX ×2で比較。速度とコード修正の完了を測る この記事について この記事はLLMが書いた実機測定の報告である。筆者の指示のもとで、実機への接続、Mayaの導入、速度調整、長文入力の試験をLLMが実行し、保存した測定値からグラフと本文を作成した。主な比較は2026年10月21〜22日に行い、保存先の整理と標準ベンチマークの追加測定を含めて10月24日まで実施した。 手持ちのワークステーションでGLM-5.3-Flashを使いたい Xeon搭載ワークステーションに、64GBまでアンロックしたCMP 170HXを初めは1枚、その後2枚取り付けた。RAMは128GBある。この構成でGLM-5.3-Flashを動かし、コーディングに使える速度とコンテキスト長を確かめたかった。その後、Qwen3.8-Flash-NextとDeepSeek-V4.1-Flash-1017も動かし、同じコード課題で比較した。 GLM-5.3-Flashは総パラメータ数約321BのMoEモデルで、トークンごとに約18Bが有効になる。計算に使う部分は限られるが、重み全体を保存するメモリは必要になる。今回使った量子化モデルMaya-S24は約94.7GBあり、CMP 170HXのVRAM64GBだけには収まらない。モデルの配布元とMayaの量子化モデルで仕様を確認できる。 そこでProject Mayaを使った。Mayaでは、よく使う専門家の重みをVRAMに置き、入り切らない分をRAMやSSDに置く。RAM上の専門家はCPUで計算するか、GPUへ転送して計算する。今回はRAMに余裕があるため、VRAMから外れた専門家をすべてRAMに保持する設定を試した。 短い入力で256トークンずつ生成したところ、調整後の速度は34.9〜38.8 tok/s、3件の算術平均は36.9 tok/sだった。コンテキスト上限は262,144トークンに設定し、実際に204,800トークンを入力して値を取り出す試験まで完了した。 この2つの結果は別の試験から得ている。200K入力後に長いコードを36.9 tok/sで生成できた、という測定ではない。長文試験の出力は11〜14トークンに限られるため、後述のグラフでは入力処理時間を扱う。 結論 CMP 170HX 64GBを2枚使った今回の測定では、普段のコーディング用にGLM-5.3-Flash EXL3 3.05bpw・ExLlamaV3 K5・思考強度High・128K設定を選んだ。HumanEval+全164題の合格率は92.7%、回答生成の合計時間は13.3分だった。 思考強度Maxに揃えると、ExLlamaV3は93.9%・127.9分、実験用TensorFoldは95.1%・93.8分だった。各設定1試行のため、2問の合格数差から一般的な優劣は断定しない。TensorFold Highの追加検証は未完了である。 Qwen W4A16・MTP3は同じ標準評価で92.1%・30.2分だった。短いコード課題の生成速度は約189 tok/sだったが、モデルと回答長が異なるため、GLMの回答完了時間とは分けて比較する。 測定に使った構成 次の表はMaya-S24の初期測定の条件である。後段の比較では、モデルの量子化、KVキャッシュ、実行環境を構成ごとに変更している。 項目 内容 本体 Xeon搭載ワークステーション CPU Xeon E5-2687W v3 ×2、合計20コア40スレッド RAM 公称128GB、OS表示125GiB GPU 初期測定はCMP 170HX ×1、後段で×2。各VRAM65,536MiBとして認識 PCIe Gen2 x16で動作 電力上限 180W設定 システムディスク Crucial MX500 500GB、SATA SSD OS Ubuntu 24.04.5 LTS、kernel 7.0.0-38-generic NVIDIAドライバ 615.71.09 ビルドに使ったCUDA 12.9、/usr/local/cuda/bin/nvcc C++コンパイラ g++ 13.3.0 Python 3.12.3、Maya専用の仮想環境 Maya v1.1.20、コミット35bb2b22a2e2c65b91e24a41d4b026bfa4e89557 モデル GLM-5.3-Flash Maya-S24、約94.7GB、GGUF 3分割 コンテキスト上限 262,144トークン KVキャッシュ エンジン表示fp16、RAMへのKV streamingを有効化 投機デコード 初期測定では無効。2枚の比較ではMTPあり・なしを測定 以下では1Kを1,024トークンとして表記する。256Kは262,144トークン、200Kは204,800トークンに当たる。 CMP 170HXのアンロックやPCIe改造は、今回の導入作業に含めていない。すでに64GB・Gen2 x16で使える個体を測定した。未改造のx4構成や、別のCPU・RAM構成で同じ速度が出るかは未確認である。 VRAMとRAMへの配置 RAM常駐を有効にするため、MAYA_GLM_RAM_RESIDENT=1を設定した。この設定では、VRAMに置けない専門家をすべてRAMに保持し、収まらなければ起動を失敗させる。OS用にはMAYA_GLM_RAM_HEADROOM_GB=16で余裕を残した。設定の説明に詳細がある。 起動時のエンジン表示では、専門家用VRAMが55.9GB、RAMが37.0GBだった。エンジンの表示値をそのまま記載している。これらは専門家用の領域であり、モデル全体やOS全体の使用量ではない。測定途中の一例では、GPU全体の使用量は64,446MiB、OS全体のRAM使用量は46GiBだった。使用量の最大値を記録した測定ではない。 生成中のログでは、専門家のディスク読み込みは0回だった。SATA SSDはモデルの保存と起動時の読み込みに使い、生成中はVRAMとRAMにある重みを処理した。この構成では、NVMe SSDの購入に先立ってRAM常駐での動作を試せる。 KVキャッシュは、会話が長くなるほど増える。Mayaの標準設定ではキャッシュをRAMに保持し、そのうち32,768位置分をVRAMに置く。今回もこの設定を使い、専門家用のVRAMを残した。RAM常駐を無効にした構成やKV streamingを無効にした構成との速度比較は行っていない。 モデルを初めて読み込み、エンジンが使えるようになるまで220.9秒かかった。起動は頻繁に繰り返さず、エンジンを常駐させて使う運用を想定している。 短い入力からの生成速度 Mayaに付属するベンチマークと同じ3種類の依頼を使った。CSVを読むPython関数、光合成の説明、ボールが跳ねるHTMLとJavaScriptの生成である。greedy、思考出力なし、各256トークンで測定した。 依頼 調整前 調整後 Python関数 36.87 tok/s 37.17 tok/s 仕組みの説明 38.22 tok/s 38.81 tok/s HTMLとJavaScript 29.28 tok/s 34.85 tok/s 3件の算術平均 34.79 tok/s 36.94 tok/s 速度は、生成トークン数をエンジンのdecode_msで割って求めた。ネットワーク転送時間や入力の処理時間は含めていない。3件とも出力上限の256トークンに達しており、この表から完成したコードの正しさは評価できない。 調整前後の各課題は1回ずつで、同じエンジンの中で順番に実行した。後から測った課題ほど専門家キャッシュが温まっている可能性があるため、この表の差だけを設定変更の効果とはしない。設定の採用には、次節の交互測定も使った。 RAM上の専門家をCPUで処理する割合の調整 CPUの計算能力とPCIeの帯域によって、RAM上の専門家をどちらで処理すると速いかが変わる。Mayaの自動選択では、このマシンのCPU処理に16スレッドを使い、RAM上の専門家の11%をGPUへ転送する設定になった。 Mayaに付属する調整処理を同じエンジン上で実行し、GPUへの転送割合とCPUスレッド数を探索した。探索中は各設定に異なる3種類の依頼を与え、3件の生成速度の中央値を使っている。グラフ左側は、その探索時の値である。 探索では、転送割合を0%にし、RAM上の専門家をCPUで処理する候補が残った。CPUスレッド数は初期値と同じ16だった。初期値と候補を交互に3群ずつ再測定すると、各群の中央値は次の値になった。 設定 1群目 2群目 3群目 3群の中央値 初期値、GPUへ11%転送 35.82 37.95 37.72 37.72 tok/s 候補、GPUへ0%転送 39.77 40.31 37.90 39.77 tok/s 候補は中央値で約5.4%速く、MAYA_GLM_PCIE_SHARE=0.00を採用した。専門家キャッシュや出力内容の影響は残るため、これはワークステーション1台での調整結果である。他のマシンへ設定値をそのまま適用するより、Mayaの調整処理を実行して確かめる方がよい。 転送割合0%でも、PCIe通信全体がなくなるわけではない。入力処理やKVキャッシュなどの転送は続く。この設定で変えているのは、RAM上の専門家をGPUへ転送して計算する割合である。 32Kの上限にとどめず、実際に200Kまで入力した 導入時には32Kで設定ファイルを作り、測定用の設定では上限を256Kに変更した。コーディングでは、会話に加えてコードやツールの出力が入る。上限を確保して起動するだけでなく、長い入力を処理できるかも試した。 試験用の入力は、短いPythonコードとコメントを繰り返した合成データである。中央付近にconfig/settings.pyに相当する記述を置き、TARGET_CHECKSUMへ代入した値を回答させた。入力長はトークナイザーで8K、32K、64K、120K、200Kに揃えた。各入力の冒頭を変え、エンジンが報告する入力キャッシュの再利用数が0トークンであることも確認した。生成中の重みや専門家のキャッシュは、同じエンジン内で保持したままである。 入力長 実トークン数 入力処理時間 入力処理速度 埋め込んだ値の取得 8K 8,192 10.2秒 806 tok/s 成功 32K 32,768 30.4秒 1,076 tok/s 成功 64K 65,536 59.9秒 1,093 tok/s 成功 120K 122,880 112.4秒 1,094 tok/s 成功 200K 204,800 189.2秒 1,082 tok/s 成功 入力処理時間はエンジンのprompt_msである。200Kの試験では、短い回答の生成などを含むリクエスト全体が約191.0秒だった。32Kから200Kまでの入力処理速度は、おおむね1,100 tok/sで推移した。 ここでの成功判定は、回答に指定した値が含まれるかどうかである。全5件で値は取得できたが、回答にMarkdownの強調などが付いた例もある。指定した値だけを厳密な形式で返す能力までは保証しない。 同じ短いコードを繰り返した入力なので、実リポジトリより専門家キャッシュが偏りやすい。各長さ1件だけの試験でもあり、複数ファイルの依存関係を理解したり、長い会話を踏まえて修正したりする能力は未評価である。256K設定で起動し、200Kまで実際に入力を処理できたことを確認した測定として扱う。 約4万トークンの会話を続けたときのキャッシュ再利用 API経由でも合成コードを含む質問を送り、その回答を会話に追加して同じ値をもう一度尋ねた。モデルは事前に起動し、測定機内からOpenAI互換APIを呼び出した。 リクエスト 入力トークン数 キャッシュ再利用 出力トークン数 完了までの時間 初回の質問 40,847 0 9 38.243秒 同じ会話の続き 40,865 40,846 9 0.809秒 この時間はAPIのリクエスト開始から応答を受け取るまでの経過時間で、入力処理と回答の生成を含む。前節の入力処理時間とは計測範囲が異なる。 続きを送ったリクエストでは、入力の大半を再利用できた。毎回の入力が40Kあっても、毎回すべてを読み直すとは限らないことが分かる。実際のコーディングエージェントでも同じ割合を再利用できるかは、メッセージの組み立てやツール出力の追加方法を含めて測定する必要がある。今回は合成データによる会話1組だけの確認である。 小さなPython生成課題の動作確認 APIから、重なった閉区間を統合するmerge_intervals関数も生成させた。入力は71トークン、出力は101トークン、応答完了まで4.471秒だった。空の入力、重なる区間、端点だけが一致する区間、未整列の区間、ほかの区間を含む区間の5例で期待値と一致した。各例では入力リストが変更されていないことも確認した。 これは1関数の動作確認にとどまる。短い関数を生成して実行できたことと、実リポジトリで複数ファイルを修正できることは分けて評価する。 2枚構成ではMTPありで約76 tok/sになった GPUを2枚に増やし、Maya-S24のまま比較した。入力は32,768トークン、出力は1,024トークンで統一し、各条件を2回測った。コンテキスト上限は262,144トークン、greedy・思考なしである。MayaのREADMEとドキュメントを入力資料にし、CSVの読み込みと検証を行うPythonモジュールを生成させた。全条件で出力上限の1,024トークンに達した。 構成 生成速度1回目 生成速度2回目 算術平均 1枚・投機なし 36.43 tok/s 38.14 tok/s 37.28 tok/s 2枚・投機なし 51.00 tok/s 51.04 tok/s 51.02 tok/s 2枚・MTPあり 75.69 tok/s 76.03 tok/s 75.86 tok/s 投機なし同士の平均では2枚が約1.37倍、2枚でMTPを有効にすると約1.49倍になった。1枚・投機なしから2枚・MTPありへの差は約2.03倍で、GPU増設とMTPの両方による改善である。MTPの下書き採用率は85.7%と87.5%だった。 入力処理速度は、1枚で1,070と1,126 tok/s、2枚・投機なしで1,318と1,377 tok/s、2枚・MTPありで1,022と1,368 tok/sだった。MTPありの2回は差が大きく、各2回の測定だけでは入力処理に対するMTPの影響を判断しない。 最初の連続実行では、前のエンジンを終了できておらず、GPUメモリが残った状態で次のエンジンを起動して失敗した。検証コードで生成停止のstop()を呼んでいたため、エンジンを終了するclose()へ修正した。失敗した試行は速度の集計に含めていない。表の2枚構成は、GPUメモリが空いた状態から別のプロセスで起動して測定した。 図のRAMはOS全体のpsutil.virtual_memory().usedの標本最大値、電力はリクエスト中に1秒間隔で記録した使用GPUの電力合計の平均である。入力処理と生成の両方を含む。測定間隔より短いピークや、CPUなどを含むシステム全体の消費電力は示していない。RAMのusedはファイルキャッシュを除くため、mmapした重みを含む実メモリ占有量と一致する値ではない。 GLM・Qwen・DeepSeekをコード課題でも比べた 同じ2枚構成で、GLM-5.3-FlashのExLlamaV3版とMaya版、Qwen3.8-Flash-Next、DeepSeek-V4.1-Flash-1017を比較した。以下は、出力上限を16,384トークンにそろえたコード課題と、別に測定した生成速度の結果である。 GLMのExLlamaV3版はバージョン1.5.4、EXL3 3.05bpw、Q8のKVキャッシュを使用した。DFlash2の下書き長はK3・K5・K7を試し、設定変更の追試にはK3とK5を選んだ。導入は公開レシピを基にした。Mayaとは別のPython環境で、PyTorch 2.14.1+cu130とCUDA13.0を使用した。MayaのエンジンはCUDA12.9でビルドしている。 Qwen3.8-Flash-Nextには、EXL3の6.05bpw版を使った。配布データは約139GBあり、そのうち約39GBのn-gram埋め込みをRAMに置き、モデルの計算部分をGPU2枚に分割した。コンテキストは131,072、KVはQ8、MTPの下書き長は3である。モデルを載せるために2〜3ビットまで量子化する前に、より高いビット数で動かせるかを試した。 DeepSeekはMaya-Sを使用した。モデル本体と埋め込みの配布データは約339.5GBあり、DSpark用モデルは別に約8GB必要だった。GPU・RAM・SSDを使って動かしている。コンテキスト上限は32,768である。 構成 生成速度の平均 合格数 共通成功13題の完了時間の中央値 全15題を試した時間 GLM EXL3 3.05bpw・K3 50.1 tok/s 15/15 15.0秒 5.2分 GLM EXL3 3.05bpw・K5 48.5 tok/s 15/15 12.7秒 4.5分 GLM Maya-M・MTP 67.7 tok/s 15/15 14.7秒 9.5分 DeepSeek 1017 Maya-S・DSpark 32.9 tok/s 14/15 16.2秒 13.3分 Qwen Flash Next EXL3 6.05bpw・MTP3 76.7 tok/s 13/15 12.3秒 17.8分 コード課題は、関数実装12題と複数ファイルの不具合修正3題を自作した。最初の回答1回を採点し、テスト結果を返して再修正させる処理は行っていない。生成コードは、ネットワークを遮断した隔離環境で実行した。temperatureは1、GLMとQwenのtop_pは0.95、DeepSeekのtop_pは導入設定に合わせて1とした。Qwenにはtop_k=20も指定した。サンプリング条件はモデルごとに異なる。 回答完了時間には、入力処理、思考、コードの生成を含めた。採点テストの実行時間と、モデルの読み込み・起動時間は含めていない。中央値は、全構成が成功した同じ13題で比較した。一方、全15題の合計には未完了の試行も含めており、回答を待って失敗する時間も分かる。 不合格になった試行は、いずれも出力上限に達していた。DeepSeekは1題で思考が続いて最終回答が空になり、Qwenは1題で思考が続き、もう1題では最終回答のJSONが途中で切れた。実装が誤ってテストに失敗した場合と、回答が完成しなかった場合は理由を分けて保存した。出力枠を広げた限定追試は、初回16Kの集計とは分けて扱う。 Qwenの未完了だった2題は、出力上限を32,768にして個別に追試した。どちらもテストに合格し、所要時間は約239秒と278秒、生成トークン数は13,389と16,452だった。これは初回の13/15へ足し合わせた成功率としては扱わない。1題目は元の上限16,384より少ないトークンで終了しており、改善を出力枠だけの効果とも判断できない。同じseedを指定しても、今回の2回で生成系列は一致していない。 速度の測定はコード課題とは別で、greedy・思考なし、出力1,024トークン、各2回である。GLMとQwenの入力は32,768、DeepSeekの入力は24,039トークンだった。GLMのExLlamaV3版とMaya-Mは15分以上の連続負荷後に測定し、QwenとDeepSeekには同じ連続負荷をかけていない。量子化、エンジン、入力長、負荷条件が異なるため、ハードウェア単体の速度差には換算しない。 QwenのMTPなしは43.4／47.0 tok/s、MTP3ありは67.6／85.7 tok/sだった。DeepSeekのDSparkなしは20.9／25.4 tok/s、ありは27.5／38.3 tok/sだった。各2回のばらつきがあるため、平均値だけからあらゆる入力で同じ改善率になるとは判断しない。 思考が終わらない回答は設定変更で減った 最初はtemperature=0でコード課題を試した。この条件ではGLM EXL3のK3・K5とMaya-Mが14/15、DeepSeekが12/15だった。失敗した回答では、主に思考が続いて最終回答に至らなかった。 temperature=1で同じ課題を再評価すると、GLMの3構成は15/15、DeepSeekは14/15になった。ただし、失敗を見てから設定を変更し、同じ問題を再評価している。各条件1回の結果であり、未知の課題での成功率や、temperatureだけの効果を推定する試験ではない。 補助候補として測ったQwen3.8-27BのQ8_0は、1枚構成、temperature=0で15/15に合格し、生成速度は約25.0 tok/sだった。これはdenseの27Bモデルで、Flash Nextとは別のモデルである。 ここまでの課題は小規模な自作試験である。実際のリポジトリを探索し、ツールで編集し、テストに失敗してから修正するエージェント全体の性能は測っていない。また、同じモデルの非量子化版やFP8版を同じ課題で測っていないため、量子化による品質低下の大きさも未評価である。常用設定は、この範囲で確認できた完了率と待ち時間から選ぶ。 常用設定は128Kから始める GLMのEXL3 3.05bpwでは、393,216トークン分のQ8 KVキャッシュを確保してAPIを起動できた。しかし、約392,000トークンを全文入力すると、Tritonのattention処理がGPUメモリ不足になった。入力を処理する単位を2,048から256トークンに小さくしても解消しなかった。キャッシュを確保できたことだけで、384Kの全文を処理できたとは扱わない。 常用候補には、K5、Q8 KV、キャッシュ131,072、入力処理単位512、ワークスペースの余裕512MBを選んだ。この設定では、127,998トークンの合成入力の先頭・中央・末尾に埋めた3つの値をすべて取り出せた。リクエスト全体は約91.3秒、入力処理は約1,417 tok/s、出力は34トークンだった。長い入力からの値の抽出を確認した試験であり、同じ長さのリポジトリ全体を正しく修正できることまでは示していない。 この常用候補の設定で入力32K・出力1,024を2回測ると、40.9／47.8 tok/sだった。前の比較表にあるK5の48.5 tok/sは、キャッシュ262,144・入力処理単位2,048での測定である。常用候補は、コンテキストと入力処理単位を変更した別の設定として記録した。 項目 常用候補 モデル GLM-5.3-Flash EXL3 3.05bpw 投機デコード DFlash2、K5、ドラフター6bpw KVキャッシュ Q8、131,072トークン分 APIの実効上限 130,816トークン、入力・思考・出力の合計 入力処理単位 512トークン ワークスペースの余裕 512MB temperature / top_p 1 / 0.95 通常の出力上限 16,384トークン 同時処理 1リクエスト 公開レシピ側のモデル取得とドラフター変換を済ませた後、常用候補は次の引数で起動した。作業ディレクトリはレシピのリポジトリである。 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-13.0 export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:-}" export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 export GLM53_K_HCFUSE=1 export EXL3_AUTOSPLIT_MARGIN_MB=512 .venv/bin/python glm/glm_api.py \ -m models/GLM-5.3-Flash-exl3-3.05bpw \ -dm models/GLM-5.3-Flash-DFlash2-exl3-6bpw \ -ndt 5 -cs 131072 -cq 8 -gs 62,62 \ --q8-staging -chunk_size 512 \ --autosplit_max_batch_size 1 --port 8012 今回の導入時には、PyPIで指定したExLlamaV3 1.5.4が見つからなかったため、公式リポジトリのv1.5.4に対応するコミットからビルドした。GLMの対象モデルはリビジョン332ab457b709b7ba30dd9a448be5de03b80a7ac9、DFlash2の変換元はbf582e4eacc1810f76656d1811693ff6c6737d2aに固定している。 APIでは、read_fileという関数の呼び出しを受け取り、ファイル内容に相当する結果を返して、その値を最終回答に使えるかも確認した。通常応答とストリーミング応答の両方で成功した。これはOpenAI互換APIのツール往復の確認であり、OpenCodeで実リポジトリを修正する一連の作業を測った結果とは区別する。 OpenCode向けには、ローカルの/v1/chat/completionsへ接続する設定案を作成し、公式設定スキーマへの適合を確認した。実際に使う場合は、カスタムプロバイダーの説明に沿って既存の設定へ追加する。 連続負荷中の温度とクロック 温度とSM・メモリクロックを約1秒間隔で記録した。電力上限は2枚とも180Wのままとし、各構成の起動前には冷却時間を設けた。負荷中の最高温度は、ExLlamaV3が59℃、Maya-Mが65℃だった。 温度制限のフラグは一部の時点で検出したが、約900回の観測のうち数回だった。一方、電力制限のフラグは各GPUで約8割以上の時点で検出した。メモリクロックは、連続負荷中の全構成で1,728MHzを維持していた。 この記録だけで、構成間の速度差を温度の影響と断定することはできない。SMクロックの一時的な低下には、入力処理やCPU待ちも含まれ得る。今回は、連続負荷の前後で速度も測り、温度・クロックの時系列と併せて保存した。 DGX Spark・V100の公開例と並べる SparkとV100は外部の測定値である。Spark 1台のMaya-SはProject Mayaの報告、同じく1台のEXL3＋DFlash2は公開レシピ、2台のNVFP4＋MTPは別の公開レシピを参照した。V100 32GB×2の39.7／39.9 tok/sは、けーず氏の測定画像として提供された値である。 量子化、エンジン、入力長、出力内容、思考設定が揃っていない。Sparkの1台が2台より速く見えても、増設すると遅くなるという比較ではない。また、V100のMaya-S-v2と今回のMaya-S24も異なる。これらは各構成で動く実装の測定例として並べ、ハードウェア単体の性能差は算出しない。 別モデルでの目標には、DGX Spark互換機2台でDeepSeek V4 Flash 0731を運用した記事の最大114 tok/sを置いた。今回のDeepSeek 1017はDSparkありの平均が32.9 tok/sで、目標の最大114 tok/sには届かなかった。0731と1017ではモデルが異なり、量子化、エンジン、入力条件、最大値と平均値もそろっていない。ハードウェアの性能比としては扱わず、コード課題の合否とも分けて記録する。 同じ構成で導入する手順 今回の測定に使った版を取得する。 git clone mw00/project-maya cd project-maya git checkout 35bb2b22a2e2c65b91e24a41d4b026bfa4e89557 ./setup.sh --check このマシンでは、PATH上のnvccはCUDA12.0だったが、Mayaの環境確認では/usr/local/cuda/bin/nvccのCUDA12.9が選ばれた。ビルドに使った版は、Mayaの確認結果から記録した。 モデルとコンテキストを指定して導入する。次のコマンドは測定時のRAM常駐設定と256K上限を初回から指定する形である。モデルを約95GBダウンロードするため、保存先の空き容量も必要になる。 ./setup.sh \ --model Maya-S24 \ --gpu 0 \ --context 262144 \ --no-vision \ --yes --download-model --no-start \ --env MAYA_GLM_RAM_RESIDENT=1 \ --env MAYA_GLM_RAM_HEADROOM_GB=16 CPUとPCIeへの処理分担は、マシンごとに測定する。 ./maya.sh --calibrate --no-start ./maya.sh ブラウザの画面はhttp://127.0.0.1:8080、OpenAI互換APIはhttp://127.0.0.1:8080/v1になる。上の手順では画像用のビルドとダウンロードを省いており、画像入力は未検証である。 初期の短文測定では、Maya付属の3課題と調整処理を測定用スクリプトから呼び出した。後段の32K入力・1,024トークン出力の比較と15題のコード課題は、別途作成した検証スクリプトで実行した。通常の./maya.sh --benchは2Kと8Kの入力も測るが、今回の長文試験は別途8Kから200Kの入力を生成して実行した。標準ベンチマークだけで200Kを試せる手順とは区別する必要がある。 コーディング用途で判断できる範囲 CMP 170HX 1枚とRAM128GBで、GLM-5.3-FlashのMaya-S24を動かせた。短い入力では約37 tok/sで生成し、合成入力では200Kまで値を取り出せた。2枚・MTPありでは、入力32K・出力1,024の試験で平均75.86 tok/sになった。temperature=1のコード課題では、GLMのExLlamaV3 K3・K5とMaya-Mがすべて15/15に合格した。この試験から日常の修正用に選ぶなら、全15題を約4.5分で終えたExLlamaV3 K5を第一候補にする。実リポジトリ全般や量子化前の品質との比較は、今後の評価として残る。 一方で、200Kを初めて読むだけで約3分かかる。40Kの会話では、続きを送ると40,846トークンを再利用し、約0.8秒で応答を受け取れた。長い入力を伴う作業では、生成速度に加えて、毎回どの範囲を読み直すかが待ち時間に影響する。実際のコーディングエージェントで、キャッシュ再利用やツール呼び出しを含む作業時間を測ることが次の評価になる。 追試：TensorFoldで同じEXL3重みを動かす TensorFoldでも、GLM-5.3-FlashのEXL3 3.05bpwを2枚のGPUに常駐させて生成できた。使用したのはGLM対応のPython版0.6.6と170HX向け移植版である。配布済み重みの混合ビット幅、mul1コードブック、融合行列に対応する実験用ローダーを追加した。元のモデルファイルは変更していない。標準の起動コマンドだけで再現できる構成とは異なる。 まず、ThinkCodeの公開比較が使う元のベンチマークを固定して実行した。temperature=0、思考なし、出力上限400、各条件8回で測った。コード課題はclamp_rangeであり、以前使ったbinary_searchの速度とは分けて集計している。 8Kを確保したTensorFoldでは、コード生成がK3で94.8、K5で104.0、K7で109.8 tok/sになった。同じ課題を既存のExLlamaV3 K5で測ると69.5 tok/sだった。TensorFold内では、短い4課題と3種類の速度測定すべてで、K3・K5・K7の全文が投機なしの回答と一致した。これだけで、別エンジンや量子化前のモデルとの数値的な同等性を保証するものではない。 公開されたDGX Spark 2台のコード生成は約77 tok/sである。ただし、Spark側は別の量子化と設定を使っている。170HX側でも、コード課題の回答長はExLlamaV3が120トークン、TensorFoldが336トークンだった。生成速度から、回答が終わるまでの時間を直接算出して比較することはできない。TensorFoldのDFlash2はBF16の配布重みを読み、内部でQ4にする標準実装を使った。ターゲットの3.05bpw重みは保持している。 次に、32Kを確保したTensorFold K5で同じコード課題15題を試した。temperature=1、top_p=0.95、出力上限16,384で、15題すべて合格した。回答が終わるまでの合計は約455秒で、以前のExLlamaV3 K5の約272秒より長かった。 後から条件を監査すると、ExLlamaV3は思考強度High、TensorFoldはMaxだった。この測定は各条件1回で、エンジン間のテンプレート、数値演算、乱数列の一致も未検証である。思考と回答の長さも異なるため、約183秒の差をエンジンの処理速度だけに帰することはできない。関数12題と小さな修正課題3題での結果であり、実リポジトリ全般の能力比較にも使えない。 TensorFold K5の15分連続負荷は完走した。32Kの起動から品質試験、連続負荷までを含む記録で、GPUの最高温度は62℃と63℃だった。温度制限の発生は記録されなかった。一方、128Kは読み込み前の容量チェックで拒否された。現在の実装と予約領域では、推定上限が約59,669トークンと表示された。この値は実際に全文を入力して確認した上限ではない。 常用は128Kを確保できる既存のExLlamaV3 K5・Highを維持する。TensorFoldは32Kまでの今回の構成で生成速度を改善した。思考強度をMaxに揃えた標準評価の結果は、次節に示す。 追試：標準ベンチマークHumanEval+で比較する 自作15題に加え、HumanEval+全164題を各設定で1回ずつ評価した。temperature=0、top_p=1、seed=42、思考あり、出力上限16,384とし、同じ依頼文で完全なPython関数を生成させた。公式EvalPlusのsanitizeで関数を抽出し、ネットワークとGPUを使えない隔離環境で公式テストを実行した。データはv0.1.10、採点器は公式コミット26d6d00bb1fd0fa37f39c99d5290da67891d1c5eに固定した。依頼文には独自のchat wrapperを使っており、公開ランキングと同条件であるとは主張しない。 モデルと設定 HumanEval HumanEval+ 全問の生成時間 出力上限で終了 GLM 3.05bpw・ExLlamaV3 K5・High 160/164 152/164（92.7%） 13.3分 0 GLM 3.05bpw・ExLlamaV3 K5・Max 158/164 154/164（93.9%） 127.9分 6 GLM 3.05bpw・TensorFold K5・Max 158/164 156/164（95.1%） 93.8分 6 Qwen3.8-Flash-Next W4A16・MTP3 154/164 151/164（92.1%） 30.2分 10 HumanEval+の合格数は、通常テストと追加テストの両方を通った問題数である。出力上限に達して最終回答が完成しなかった例も分母に含む。未完了と、完成したコードの誤りは別に記録した。生成時間には思考と回答生成を含め、モデルの起動と採点は含めていない。 Max同士では、TensorFoldが2問多く合格し、全問の生成時間も約34分短かった。ただし各設定1試行であり、テンプレート、数値演算、KVキャッシュ、ドラフターの表現も異なる。2問差から、エンジンの一般的な正確さの優劣や量子化前との品質差を断定することはできない。Highの13.3分とMaxの93.8分を比べて、エンジンだけによる速度差と解釈することもできない。 Qwenはhalt95/Qwen3.8-Flash-Next-W4A16-Merlinの固定リビジョンを使った。専門家はINT4、GDNはINT8、ホスト側PLEはFP8であり、すべての重みが一律4bitという構成ではない。2枚構成でP2Pを無効にし、MTP3、FULL_AND_PIECEWISE、262,144のコンテキスト設定で起動した。この測定では最大長に近い入力を与えていないため、262K全文を処理できたという結果にはならない。 同じ公開速度ベンチのQwenは、コード189.2、文章162.0、構造化出力209.5 tok/sだった。コードの回答は59トークンで、GLMの120または336トークンとは長さが異なる。高速な短文生成と、標準コード評価の合格率・全問完了時間は分けて判断する。 正確さを優先し、32K内でMaxを使う候補にはTensorFold K5が残る。128Kを必要とする普段の作業には、確認済みのExLlamaV3 K5・Highを維持する。Qwen MTP3は短文生成の速度を優先する候補とする。HumanEval+は短い関数のテストであり、実リポジトリ修正全般、SWE-bench Verified、Terminal-Benchの成績へ一般化しない。今回、この2つの実リポジトリ・エージェント評価は実行していない。 TensorFoldの思考強度をHighに揃えた追加検証は、この記事の公開時点では未完了である。Highでの速度と合格率は、完了後に追記する。 参照先 Project Maya 測定時のMaya v1.1.20 GLM-5.3-Flashの公式モデル Maya用GGUF CMP 170HX 1枚・RAM32GBでの先行測定 先行測定とはCPU、RAM、Mayaの版、設定が異なる。本記事との差からRAM増設だけの効果を算出することはできない。

  6. Reddit · · r/LocalLLaMA · u/Gold_Coconut9777 · mw00/project-maya

    ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO A brand-new release from ISTA-DASLab with their GSQ-RCO smart quantization approach. Now DeepSeek-V4.1-Flash-1017 The quants are available on Hugginface: huggingface.co Llama.cpp is not supported because the original architecture support is not yet merged: llama.cpp#28696 llama.cpp#30817 Strata support is mentioned in the model card but I'm pretty sure the original Strata only supports Qwen3.8-Flash-Next so most likely what they meant was one of the forks based on Strata. Most likely Xolotl or Maya

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  7. Reddit · · r/LocalLLaMA · u/DotaMate · mw00/project-maya

    Maya-XS runs DeepSeek-V4.1-Flash in 120.6 GB, with all 384 experts resident in GPU memory on a 128 GB Ryzen AI Max. DeepSeek-V4.1-Flash gets Maya-XS - the whole model in a 128 GB PC's memory - tensor parallel on several GPUs, and much faster drafting on one GPU.

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  8. Qiita · · @akivajp · mw00/project-maya

    RTX 4090とRTX 4000 AdaでVRAMに乗らないMoE LLMを動かし比べてみた話 手元の開発用 Linux サーバーに RTX 4090 と RTX 4000 Ada の2枚が挿さっているので、VRAM に乗りきらない大きな MoE モデルを、どの推論エンジンでどれくらいの速度で動かせるのかを比べてみました。 普段の LLM 利用はクラウドのサブスクや従量課金がメインですが、取引先の資料のようにクラウドに出せないデータをローカルで処理できると強みになるので、「今の構成でどこまで実用になるのか」を把握しておきたかった、という動機です。 比べたのは、定番の llama.cpp / Ollama と、ここ数週間で話題になっている MoE 専用の推論エンジン Strata と Project Maya です。 結果から言うと、専用エンジンは llama.cpp より生成で3倍強、入力の読み込みで最大10倍速く、125B〜321B の MoE が「普通に使える」速度で動きました。100万トークンのコンテキストも現実的で、Claude Code のバックエンドとしても動きます。 一方で、異種の2枚を並べても速くなるとは限らない、というのも分かりました。 （どのエンジンもモデルも日単位で版が上がっているので、数字は 2026年10月18〜23日時点のものです） 結論 | 項目 | 結果 | |---|---| | VRAM に乗らない MoE の速度 | 専用エンジンが圧勝。Qwen3.8-Flash-Next（125B）は Strata で 143 tok/s（llama.cpp は 41）、GLM-5.3-Flash（321B）は Project Maya で 53 tok/s（同 16） | | 2枚にする効果 | モデルが RAM には乗るなら、4090 1枚の方が速い（2枚目の帯域の遅さが毎トークン効く）。RAM にも乗らないモデルでは 2枚の方が速い | | 100万トークン | Qwen3.8（Strata）・GLM-5.3（Maya）とも、約100万トークンの途中に埋めた合言葉を 11回中11回取り出せた。1M の読み込みは約10〜14分 | | Claude Code のバックエンド | Anthropic 互換 API をそのまま指定して動く。実在のリポジトリへの機能追加も約3分で完了 | | 外部への通信 | Maya は外部に出られない Docker ネットワークでも動作し、通常の起動でも外部への接続は無し（客先データ用途の前提を満たす） | 作業環境 - CPU / メモリ: AMD Ryzen 9 9950X3D / 96GB（DDR5-5600 48GB × 2、デュアルチャネル。OS 上 89GiB、swap なし） - GPU: RTX 4090 24GB + RTX 4000 Ada 20GB（どちらも PCIe 4.0 x8 で接続、NVLink・P2P なし） - ストレージ: Crucial T500 2TB。検証の途中（検証3の Project Maya 以降）で3枚の btrfs RAID0 に組み替えました（その話は 前回の記事。後述のとおり、今回の測定ではストレージの速さは結果にほぼ影響していません） - OS: Ubuntu 26.04.1（カーネル 7.0.0-38）、NVIDIA ドライバ 595.99.02（CUDA 13.2） - 推論エンジン（Ollama 以外は Docker で動かしています） - llama.cpp b11718（ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda） - Ollama 0.40.6 - Strata v0.1.45（Qwen3.8-Flash-Next 向け）、Strata-DualGPU 0.1.38-dual - Project Maya v1.1.20（Strata 派生。GLM-5.3-Flash と DeepSeek-V4.1-Flash-1017 専用） - 計測ツールとすべての生データは GitHub に置いています: <akivajp/local-llm-bench> VRAM に乗らないモデルを動かすときは、どこに置いた重みを、どの経路で読むかで速度がほぼ決まるので、帯域も実測しておきました（測り方は後述のリポジトリの scripts/hw-bandwidth.sh、root 不要）。 | 経路 | 実測 | 理論値 | 補足 | |---|---:|---:|---| | RTX 4090 の VRAM | 920GB/s | 1,008GB/s | デバイス内コピー | | RTX 4000 Ada の VRAM | 303GB/s | 360GB/s | 4090 の約1/3 | | RAM（読み込みだけ） | 63GB/s | 89.6GB/s | DDR5-5600 × デュアルチャネル。8スレッドで最大（理論値の約7割）。書き込みを含む STREAM Triad だと 45GB/s | | PCIe（RAM → GPU） | 13.4GB/s | 15.75GB/s | 2枚とも Gen4 x8（2枚挿しだとマザーボードが CPU の x16 を x8/x8 に分けるため） | - アイドル中は、省電力で PCIe が Gen1 に落ちています（nvidia-smi で x8 / Gen1 と出て一瞬焦りますが、転送が始まれば Gen4 に上がります） - この表から、だいたい次のことが読み取れます。後の結果もほぼこのとおりになりました - 2枚にレイヤを分けると、4000 Ada が担当する層は VRAM の読み出しが4090 の3倍遅くなる - RAM に置いたエキスパートを PCIe 越しに GPU へ運ぶ（13.4GB/s）より、CPU でその場で計算した方が速い（RAM から 63GB/s で読める）。Strata・Maya はまさにこの方式で、VRAM に乗らない分は CPU で計算します 比べたモデル | モデル | 総 / アクティブ | 量子化（サイズ） | VRAM 44GB に | |---|---|---|---| | Qwen3.6-35B-A3B | 35B / 3B | UD-Q4_K_XL（22GB） | 乗る（比較用） | | Qwen3.8-Flash-Next | 125B / 6B | IQ3_S（本体 55GB + n-gram 表 29GB） | 乗らない | | GLM-5.3-Flash | 321B / 18B | Maya-S24（95GB） | 乗らない（RAM 込みでぎりぎり） | | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 748B | Maya-S（340GB） | 乗らない（RAM にも乗らない） | ほかに gpt-oss-120b、Qwen3.5-122B-A10B、Nemotron 3.5 Super、DeepSeek-V4-Flash も llama.cpp で測っています（後述）。 測り方 - OpenAI 互換 API にストリーミングでリクエストを送り、クライアント側で時間を測りました - prefill（入力の読み込み）= 入力トークン数 ÷ 最初のトークンが返るまでの時間 - decode（生成）= (出力トークン数 − 1) ÷ 最初から最後のトークンまでの時間 - プロンプトの先頭に毎回ランダムな ID を入れて、プロンプトのキャッシュが効かないようにしています - 入力は約120トークン / 8K / 32K の3種類。断りがなければ decode は短い入力のときの値です 検証1: VRAM に乗るなら、4090 1枚が一番速い まずは比較用に、VRAM に全部乗る Qwen3.6-35B-A3B（22GB）です。 | 構成 | decode (tok/s) | |---|---:| | llama.cpp・4090 だけ | 178 | | llama.cpp・2枚にレイヤ分割 | 115 | | Ollama（自動で2枚に分散） | 114 | - 2枚に分けると、1枚のときより35%遅くなります。レイヤを分けると、4000 Ada が担当する層の読み出し（帯域が 4090 の1/3）がトークンごとに待ち時間になるためです - Ollama は、1枚に収まるモデルでも2枚に分散するので、同じく遅い側になります 検証2: VRAM に乗らない Qwen3.8-Flash-Next は Strata が3倍速い 本命の1つ目、Qwen3.8-Flash-Next（125B）の IQ3_S です。本体だけで 55GB あるので、VRAM 44GB には乗りません。 | 構成 | decode (tok/s) | 32K の prefill (tok/s) | |---|---:|---:| | Strata・4090 だけ | 143 | 2,456 | | Strata・4090 だけ（MTP なし） | 100 | 2,528 | | Strata・2枚 | 100 | 3,314 | | Strata-DualGPU・2枚 | 106 | 3,236 | | llama.cpp・2枚（--fit） | 41 | 685 | | llama.cpp・4090 だけ（--fit） | 41 | 423 | | Ollama | 40 | 703 | - Strata は llama.cpp の3.5倍です。内訳はざっくり次のとおりです - よく使われるエキスパートを事前のプロファイルで VRAM に置いておく方式で、キャッシュのヒット率はおおむね95%以上。MTP（投機的デコード）を切っても llama.cpp の約2.5倍 - MTP でさらに約1.4倍 - ここでも 2枚より 4090 1枚の方が速いです（143 → 100）。2枚が効くのは長い入力の prefill だけ（+35%）でした - 2GPU 用のフォーク（Strata-DualGPU）は、RAM が 32GB しかない PC で2枚を使うための工夫が主眼なので、RAM が十分あるこの PC では本家との差は小さめです - 日本語の随筆やコード生成など、話題を変えるとヒット率が 95% 前後に下がり、decode は 127〜130 tok/s になりました。それでも llama.cpp の3倍以上です 品質も軽く確認しました（GSM8K 30問 + 日本語 MMMLU 40問）。Strata の IQ3_S が 65/70、IQ2_XS が 64/70、同じ重みを llama.cpp で動かすと 63/70 で、エンジンや量子化による大きな劣化は見えませんでした（問題数が少ないので、目安程度です）。 検証3: GLM-5.3-Flash と DeepSeek-V4.1 は Project Maya で実用域に入る 本命の2つ目は、321B の GLM-5.3-Flash と、748B の DeepSeek-V4.1-Flash-1017 です。どちらも Project Maya という、Strata から派生した専用エンジンがあります。 | モデル / エンジン | 4090 だけ | 2枚 | prefill (tok/s) | 品質（30問） | |---|---:|---:|---:|---:| | GLM-5.3-Flash / Maya（Maya-S24, 95GB） | 38 | 53 | 1,529（32K、2枚） | 27/30 | | GLM-5.3-Flash / llama.cpp（UD-IQ1_S, 87GB） | 16 | 16 | 153（32K、2枚） | 26/30 | | DeepSeek-V4.1 / Maya（Maya-S, 340GB） | 19 | 22 | 428（8K、2枚） | 25/30 | | DeepSeek-V4.1 / llama.cpp（UD-IQ1_S, 233GB） | 13 | 16 | 148（8K、2枚） | - | （decode は tok/s） - GLM は Maya で llama.cpp の3.3倍、prefill は10倍。53 tok/s あれば、エージェント用途でもそれほど待たされません - 748B の DeepSeek-V4.1 も 4090 1枚 + RAM 89GB で 19 tok/s 出ました。ただ、32K の読み込みに1分近くかかるので、普段使いには少ししんどい印象です - こちらは 2枚の方が速いです。どちらも RAM にすら乗りきらないので、2枚目の VRAM（20GB）にエキスパートを置ける分だけ得をします。Qwen3.8 と逆なのが面白いところ - GLM の上位の量子化（Maya-M 116GB / Maya-L 156GB）も試しましたが、RAM からあふれた分を SSD から読むようになり、decode が 54 → 35 → 13.5 tok/s と落ちました。30問の範囲では品質差は見えなかったので、この PC では Maya-S24 一択です 参考までに、Strata・Maya が対応していないモデルは llama.cpp で次のとおりでした（2枚、--fit）。 | モデル | decode (tok/s) | 品質（30問） | |---|---:|---:| | gpt-oss-120b（61GB） | 39 | 25/30 | | Qwen3.5-122B-A10B（UD-IQ4_XS, 57GB） | 31 | 23/30 | | Nemotron 3.5 Super（UD-Q3_K_XL, 62GB） | 24 | 25/30 | | DeepSeek-V4-Flash（UD-IQ1_S, 77GB） | 20 | 25/30 | ちなみに、llama.cpp の --moe-cache-mib（CPU 側に置いたエキスパートを VRAM にキャッシュする、最近入ったオプション）は、Qwen3.8 では +13% でしたが、gpt-oss・Nemotron・GLM では逆に12〜27%遅くなりました。モデルによって効き方が違うので、試してから使うのがよさそうです。 検証4: 100万トークンのコンテキストは現実的 個人的に一番気になっていたところです。約100万トークンの詰め物の途中（先頭から10% / 50% / 90% の位置）に合言葉を1つ埋め、それを答えさせました。 | モデル / エンジン | 32K〜256K | 512K | 約1M | 1M の読み込み | 1M のあとの decode | |---|---:|---:|---:|---:|---:| | Qwen3.8 / Strata（4090 だけ） | 3/3 | 4/4 | 4/4 | 9.5分 | 90〜107 tok/s | | GLM-5.3 / Maya（2枚） | 3/3 | 4/4 | 4/4 | 14分 | 22〜25 tok/s | | DeepSeek-V4.1 / Maya（2枚） | 3/3 | 1/1 | 1/1 | 34分 | 19 tok/s | - Qwen3.8 は学習時のコンテキストが 262K なので、YaRN で4倍に延ばしています。それでも崩れず、100万トークン読んだ後でも 100 tok/s 前後で生成できるのには驚きました - Qwen3.8・GLM の読み込みは、1M でも 1,200〜1,750 tok/s で、長さに比例して時間が延びるだけです（長くなっても極端に遅くはならない）。とはいえ 1M で10分以上かかるので、大きな資料を一度読ませて会話を続ける使い方向きです - 確かめたのは「合言葉を1つ取り出す」ことだけです。長い資料の要約など、実際の使い方での精度は別途確認が必要です - Maya で 1M にする場合は、後述の RAM の余裕の設定が必要でした 検証5: Claude Code のバックエンドにする Strata も Maya も Anthropic 互換の /v1/messages を持っているので、Claude Code の接続先をそのまま向けられます。 - 起動例（Maya の場合。ポートは環境に合わせて） $ ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080 ANTHROPIC_API_KEY=dummy \ ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=glm-5.3-flash \ claude --model glm-5.3-flash - ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL は、Claude Code が裏で使う小型モデル用の呼び出しも同じサーバーに向けるためのものです - 知らないモデル名を指定すると警告が1行出ますが、そのまま動きます 小さな課題（FizzBuzz の実装とテスト、既存コードのバグ修正）と、実在のリポジトリへの機能追加（この計測ツールに CSV 出力を足してテストも書く）を頼み、終わった後にこちらでテストを流して判定しました。 | バックエンド | FizzBuzz | バグ修正 | 機能追加 | |---|---:|---:|---:| | GLM-5.3 / Maya（2枚） | 19秒 | 30秒 | 169秒（11ターン） | | Qwen3.8 / Strata（4090） | 52秒 | 18秒 | 163秒（37ターン） | - すべて成功し、テストファイルを書き換えてごまかすようなこともありませんでした - Qwen3.8 は機能追加で、頼んでいない README まで直していました。指示どおりに最小限の変更で済ませるのは GLM の方が得意な印象です - Claude Code はコンテキストを 200K と見なして動くので、サーバー側はそれより長いコンテキストで起動しておくと安心です ハマったところ - llama.cpp の --fit は、-ot を1つでも指定すると黙って無効になる - ログに tensor_buft_overrides already set by user, abort という W 行が1行出るだけで、全部を GPU に置こうとして OOM になります。VRAM に収まる構成だと気づけません - 配置は --fit に任せて、-ot は付けないのが正解でした - Strata・Maya は空き RAM のほぼ全部を固定する - Maya の既定では、起動時の空き RAM から 6GB だけ残して全部を pinned memory にします。常駐のプロセスが 8〜9GB ある PC では足りず、4090 1枚のときや 1M コンテキストのときに OOM killer に落とされました。MAYA_GLM_RAM_HEADROOM_GB=14 で解消 - モデルを HF_XET_HIGH_PERFORMANCE=1 でダウンロードしている間（RSS 約 25GB）に起動したときも同じく落ちました。ダウンロードと計測は重ねない方がいいです - Linux 向けのビルド済みエンジンが無い - Strata は配布物が Windows 版だけで、Maya はソースからのビルドのみです。CUDA Toolkit を入れていない（入れたくない）ので、nvidia/cuda:13.0.0-devel のコンテナの中でビルド・実行しました。どちらもビルドは数分で終わります - llama.cpp の server-cuda13 イメージは CUDA 13.4 以上のドライバが必要で、595 系では起動しませんでした（server-cuda を使えば OK） - チューニングは不要だった - Maya の --calibrate は「既定の設定がすでに最速」という結果でした - 下書きモデルの DFlash2 は、この PC では逆に38%遅くなりました。ライセンスも CC BY-NC-ND 4.0（非営利のみ）なので、業務用途ではそもそも使えません - 同時に複数の要求を処理しても速くならない - Maya の --parallel 4 で4件同時に送っても、全体の生成速度は1割前後しか伸びず、1件あたりは件数に比例して遅くなりました。エージェントは1つずつ動かした方がよさそうです - ストレージの帯域は律速になっていなかった - SSD から読みながら動く DeepSeek-V4.1 で、cgroup（docker run --device-read-bps）で RAID0 の各 SSD を絞り、SSD 1枚相当（7.2GB/s）にして比べましたが、速度は変わりませんでした。読み込みは平均 3.7GB/s で、1枚でも足りている計算です - 前回の記事でも、モデルのロードは RAID0 でも速くならなかったので、LLM 用途では「SSD を速くするより RAM を増やす」方が効きそうです 追加投資するなら: RAM 増設か、GPU の入れ替えか そもそもこのサーバーは、ローカル LLM を快適に動かすことを主眼に組んだものではなく、ローカル LLM「も」現実的に動かせる、汎用性の高い開発サーバーのつもりです（LLM が主眼なら、RTX 4000 Ada はあまり良い候補ではありません）。ローカル LLM の速さだけで言えば、ここまでの結果のとおり今のままでも十分実用になっています。 そのうえで、追加投資するならどこか、という話です。 マザーボードのメモリスロットはあと2つ空いていて、64GB × 2 を足せば RAM は 96 + 128 = 224GB になります。ただ、メモリの価格が高騰していて、2026年10月時点の新品は 48GB × 2 が約26万円〜、64GB × 2 が約40万円〜（今の 48GB × 2 は2年半前に約4.5万円でした……）。40万円あれば、価格高騰の今でもそこそこの GPU が買えるので、なかなか悩ましいところです。今回の結果から考えると、次のような整理になりました（数字の一部は推定です）。 - RAM の増設: 汎用サーバーとしてはありがたいが、4枚挿しで帯域が落ちる - VM・コンテナ・ビルド・大きなデータの処理など、LLM 以外の用途にも直接効きます。今あるパーツに足すだけなので、無駄になるものもありません - ただし、AMD の公称値は2枚なら DDR5-5600 ですが、4枚（2R）だと DDR5-3600 です（AMD の製品ページ）。それより上はオーバークロック扱いで、マザーボードやメモリとの相性次第。容量の違うキットを混ぜるならなおさらです。3600 だと理論値は 57.6GB/s で、実効の読み込みは今の 63GB/s から 40GB/s 前後に落ちる見込みです - LLM について言うと、GLM-5.3-Flash（Maya-S24、2枚）はすでに RAM と VRAM に全部乗っていて、SSD からは読んでいません。VRAM に無いエキスパートは CPU で計算しているので、RAM が遅くなる分、今の構成はむしろ少し遅くなるおそれがあります - 代わりに、GLM の上位の量子化（Maya-M / Maya-L）が全部乗る、DeepSeek-V4.1 が SSD から読まずに済む、GLM-5.3 本体（Flash でない方。GGUF で 217〜254GB）を動かせる、といった「動かせるモデルの幅」は広がります。ただ、今回の30問では量子化による品質差は見えず、GLM-5.3 本体は今のところ llama.cpp でしか動かないので、一桁 tok/s 台になりそうです。Kimi-K3 は最小の量子化でも 466GB あるので、224GB でも乗りません - GPU の入れ替え: LLM の高速化には一番効くが、「交換」になる - ローカル LLM を速くするのが目的なら、4000 Ada より速い GPU か、VRAM の多い GPU（1〜2世代前の型落ちなど）に替える方が効果が大きいのは間違いなさそうです。今回は、遅い2枚目（VRAM 303GB/s）がレイヤ分割の足を引っ張っていたので、それが消えるうえ、VRAM が増える分だけエキスパートのヒット率も上がります - ただ、速く使えるスロットは x8/x8 の2つだけなので、買い足しても「増設」ではなく「4000 Ada との交換」になり、外した 4000 Ada の扱いに困ります - 200GB を超えるモデルは、GPU を替えても乗りません | 観点 | RAM を 224GB に | GPU の入れ替え | |---|---|---| | 汎用サーバーとしての使い勝手（LLM 以外） | ◎ | △ | | 既存パーツの扱い | ○（足すだけ） | △（4000 Ada が余る） | | 今の主力（GLM-5.3-Flash、Qwen3.8）の速度 | △（RAM が遅くなり、少し落ちるおそれ） | ◎ | | 動かせるモデルの幅（200GB 超など） | ○（llama.cpp で低速） | ✕ | | Kimi-K3 級（466GB〜） | ✕ | ✕ | ローカル LLM の高速化だけが目的なら GPU の入れ替えですが、汎用サーバーとして見ると、帯域が落ちるのは痛いものの RAM の増設の方が素直にありがたい、という悩ましい結論です（価格さえ落ち着いてくれれば……）。 4枚挿しにしたときの速度の低下は、BIOS でメモリを DDR5-3600 に落として測り直せば買わずに確かめられるので、続編ではまずそこから試してみるつもりです。 まとめ - VRAM に乗らない大きな MoE は、汎用の llama.cpp / Ollama より、モデル専用の推論エンジン（Strata、Project Maya）が生成で3倍強、入力の読み込みで最大10倍速い - Qwen3.8-Flash-Next は 4090 1枚で 143 tok/s、GLM-5.3-Flash は2枚で 53 tok/s。どちらも「普通に使える」速度です - 異種の2枚（4090 + 4000 Ada）は、モデルが RAM に乗るなら1枚の方が速い。RAM にも乗らない大きなモデルや、長い入力の prefill では2枚が効きます - 100万トークンのコンテキストも現実的で、Claude Code のバックエンドとしても動きました - 用途ごとの使い分けとしては、長い資料や速さ重視なら Qwen3.8 + Strata（1枚で済む）、エージェントに作業を任せるなら GLM-5.3 + Maya（2枚）、という感じに落ち着きました 続編でやってみたいこと: - 長い資料の要約など、実際の使い方での精度と、クラウドのモデルとの比較 - ログやダッシュボードにプロンプトの本文が残らないかの確認（機密データを扱う前提で） - 常駐の別サービスと GPU を分け合いながら動かす運用 - 長時間・多数のタスクを連続で任せたときの安定性 - 消費電力と、100万トークンあたりの電気代（API 料金との比較） - メモリを DDR5-3600 に落としたときの速度の低下（4枚挿しの影響）と、RAM 増設・GPU 入れ替えの実際の効果 お疲れ様でした！ --- この記事は個人ブログ（KANAF Works）にも掲載しています。

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  9. X · · @PeasantSmith · mw00/project-maya

    Project Maya v1.1.25 is out 🚀 • GLM: faster when serving several conversations at once • DeepSeek keeps conversations across switches and restarts • DeepSeek thinking budget and EXL3 setup fixed • Plus a batch of stability fixes github.com/mw00/project-maya/releases/tag/v1.1.25

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  10. YouTube · · YouTube description · Dail Finds Dev | Repos, Tools, Sites · mw00/project-maya

    project-maya: Run massive LLMs on your own GPU? Project Maya - run GLM-5.3-Flash (321B MoE) and DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) privately on your own GPU(s), from one card to 16, NVIDIA or AMD, Linux or Windows. Engine, server, dashboard, OpenAI- and Anthropic-compatible API, quant tools. Project Maya lets developers host GLM‑5.3‑Flash and DeepSeek‑V4.1‑Flash locally, supporting 1‑16 GPUs on NVIDIA or AMD, Linux or Windows. It auto‑tunes resources, offers an OpenAI‑compatible API, and can serve multiple chats at once—ideal for private, high‑performance inference. - Runs 321 B GLM‑5.3‑Flash and 748 B DeepSeek locally - Dynamic expert placement across GPU, RAM, SSD - OpenAI‑ and Anthropic‑compatible API with tool calls - Handles up to eight simultaneous requests Repo: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k stars | C++ | MIT Follow for a new open source repo every day. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ar] project-maya: هل يمكنك تشغيل نماذج لغوية ضخمة على معالج الرسوميات الخاص بك؟ مشروع مايا - تشغيل GLM-5.3-Flash (بحجم 321 بايت) وDeepSeek-V4.1-Flash-1017 (بحجم 748 بايت) بشكل خاص على وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك، من بطاقة واحدة إلى 16 بطاقة، على أنظمة NVIDIA أو AMD، وأنظمة Linux أو Windows. يتضمن المشروع محركًا وخادمًا ولوحة تحكم وواجهة برمجة تطبيقات (API) متوافقة مع OpenAI وAnthropic، بالإضافة إلى أدوات تحليل كمي. يتيح مشروع مايا للمطورين استضافة GLM-5.3-Flash وDeepSeek-V4.1-Flash محليًا، ويدعم من 1 إلى 16 وحدة معالجة رسومات (GPU) على أنظمة NVIDIA أو AMD، وأنظمة Linux أو Windows. يقوم المشروع بضبط الموارد تلقائيًا، ويوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) متوافقة مع OpenAI، ويمكنه خدمة عدة محادثات في وقت واحد - مما يجعله مثاليًا للاستدلال الخاص عالي الأداء. - يُشغّل 321 بايت من GLM-5.3-Flash و748 بايت من DeepSeek محليًا - توزيع ديناميكي للخبراء على وحدة معالجة الرسومات، وذاكرة الوصول العشوائي، ووحدة التخزين SSD - واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI وAnthropic مع استدعاءات للأدوات - يدعم ما يصل إلى ثمانية طلبات متزامنة المستودع: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3 ألف نجمة | C++ | MIT تابعنا للحصول على مستودع جديد مفتوح المصدر يوميًا. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [bn] project-maya: আপনার নিজস্ব জিপিইউ-তে বিশাল এলএলএম (LLMs) চালান? প্রজেক্ট মায়া - আপনার নিজের GPU-তে ব্যক্তিগতভাবে GLM-5.3-Flash (321B MoE) এবং DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) চালান, একটি থেকে ১৬টি কার্ড পর্যন্ত, NVIDIA বা AMD, Linux বা Windows-এ। ইঞ্জিন, সার্ভার, ড্যাশবোর্ড, OpenAI- এবং Anthropic-কম্প্যাটিবল API, কোয়ান্ট টুলস। প্রজেক্ট মায়া ডেভেলপারদের স্থানীয়ভাবে GLM‑5.3‑Flash এবং DeepSeek‑V4.1‑Flash হোস্ট করার সুযোগ দেয়, যা NVIDIA বা AMD, Linux বা Windows-এর ১-১৬টি GPU সাপোর্ট করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিসোর্স টিউন করে, একটি OpenAI-কম্প্যাটিবল API প্রদান করে এবং একই সাথে একাধিক চ্যাট পরিচালনা করতে পারে—যা ব্যক্তিগত, উচ্চ-পারফরম্যান্স ইনফারেন্সের জন্য আদর্শ। - স্থানীয়ভাবে 321B GLM‑5.3‑Flash এবং 748B DeepSeek চালায় - GPU, RAM, SSD জুড়ে ডাইনামিক এক্সপার্ট প্লেসমেন্ট - টুল কল সহ OpenAI- এবং Anthropic-কম্প্যাটিবল API - একই সাথে আটটি পর্যন্ত অনুরোধ পরিচালনা করতে পারে রিপো: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k স্টার | C++ | MIT প্রতিদিন একটি নতুন ওপেন সোর্স রিপোর জন্য ফলো করুন। #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [de-DE] project-maya: Massive LLMs auf der eigenen GPU ausführen? Project Maya – GLM-5.3-Flash (321 B MoE) und DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748 B MoE) privat auf Ihren eigenen GPUs ausführen, von einer bis zu 16 Karten, NVIDIA oder AMD, Linux oder Windows. Engine, Server, Dashboard, OpenAI- und Anthropic-kompatible API, Quantifizierungstools. Mit Project Maya können Entwickler GLM-5.3-Flash und DeepSeek-V4.1-Flash lokal hosten und 1–16 GPUs auf NVIDIA oder AMD, Linux oder Windows unterstützen. Es optimiert Ressourcen automatisch, bietet eine OpenAI-kompatible API und kann mehrere Chats gleichzeitig bedienen – ideal für private, hochperformante Inferenz. - Nutzt 321 Byte GLM-5.3-Flash und 748 Byte DeepSeek lokal Dynamische Expertenplatzierung auf GPU, RAM und SSD OpenAI- und Anthropic-kompatible API mit Tool-Aufrufen Verarbeitet bis zu acht simultane Anfragen Repository: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.300 Sterne | C++ | MIT-Lizenz Folgen Sie uns für täglich neue Open-Source-Repositorys. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [es-US] project-maya: ¿Ejecutar LLMs masivos en tu propia GPU? Proyecto Maya: ejecuta GLM-5.3-Flash (321B MoE) y DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) de forma privada en tus propias GPU, desde una hasta 16, NVIDIA o AMD, Linux o Windows. Incluye motor, servidor, panel de control, API compatible con OpenAI y Anthropic, y herramientas de cuantificación. El Proyecto Maya permite a los desarrolladores alojar GLM-5.3-Flash y DeepSeek-V4.1-Flash localmente, con soporte para 1 a 16 GPU en NVIDIA o AMD, Linux o Windows. Optimiza automáticamente los recursos, ofrece una API compatible con OpenAI y puede gestionar múltiples chats simultáneamente, ideal para inferencias privadas de alto rendimiento. - Ejecuta localmente GLM-5.3-Flash de 321 bytes y DeepSeek de 748 bytes. - Distribución dinámica de expertos entre GPU, RAM y SSD. - API compatible con OpenAI y Anthropic con llamadas a herramientas. - Admite hasta ocho solicitudes simultáneas. Repositorio: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1300 estrellas | C++ | Licencia MIT Síguenos para descubrir un nuevo repositorio de código abierto cada día. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [fr-FR] project-maya : faire tourner des LLM massifs sur votre propre GPU ? Project Maya permet d'exécuter GLM-5.3-Flash (321 octets de mémoire) et DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748 octets de mémoire) en privé sur vos propres GPU, de une à seize cartes, NVIDIA ou AMD, sous Linux ou Windows. Le projet inclut un moteur, un serveur, un tableau de bord, une API compatible OpenAI et Anthropic, ainsi que des outils quantitatifs. Project Maya permet aux développeurs d'héberger GLM-5.3-Flash et DeepSeek-V4.1-Flash localement, prenant en charge de 1 à 16 GPU (NVIDIA ou AMD, Linux ou Windows). Il optimise automatiquement les ressources, offre une API compatible OpenAI et peut gérer plusieurs conversations simultanément, idéal pour l'inférence privée et haute performance. - Exécute localement 321 octets de GLM-5.3-Flash et 748 octets de DeepSeek - Placement dynamique des experts sur GPU, RAM et SSD - API compatible OpenAI et Anthropic avec appels d'outils - Gère jusqu'à huit requêtes simultanées Dépôt : mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3 k étoiles | C++ | Licence MIT Suivez-nous pour découvrir un nouveau dépôt open source chaque jour. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [hi] project-maya: क्या आप अपने खुद के GPU पर बड़े LLMs चला सकते हैं? प्रोजेक्ट माया - GLM-5.3-Flash (321B MoE) और DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) को अपने निजी GPU(s) पर चलाएँ, एक से लेकर 16 तक, NVIDIA या AMD, Linux या Windows पर। इंजन, सर्वर, डैशबोर्ड, OpenAI और Anthropic के अनुकूल API, क्वांट टूल्स। प्रोजेक्ट माया डेवलपर्स को GLM-5.3-Flash और DeepSeek-V4.1-Flash को स्थानीय रूप से होस्ट करने की सुविधा देता है, जो NVIDIA या AMD, Linux या Windows पर 1-16 GPU को सपोर्ट करता है। यह संसाधनों को स्वचालित रूप से समायोजित करता है, OpenAI के अनुकूल API प्रदान करता है, और एक साथ कई चैट को सेवा प्रदान कर सकता है - निजी, उच्च-प्रदर्शन अनुमान के लिए आदर्श। - 321GB GLM-5.3-Flash और 748GB DeepSeek को स्थानीय रूप से चलाता है - GPU, RAM और SSD पर गतिशील विशेषज्ञ प्लेसमेंट - टूल कॉल के साथ OpenAI और Anthropic के अनुकूल API - एक साथ आठ अनुरोधों तक संभाल सकता है रिपॉजिटरी: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k स्टार | C++ | MIT हर दिन एक नई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी के लिए फॉलो करें। #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [id] project-maya: Menjalankan LLM masif di GPU sendiri? Project Maya - jalankan GLM-5.3-Flash (321B MoE) dan DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) secara privat pada GPU Anda sendiri, dari satu hingga 16 kartu, NVIDIA atau AMD, Linux atau Windows. Mesin, server, dasbor, API yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic, alat kuantitatif. Project Maya memungkinkan pengembang untuk menjalankan GLM-5.3-Flash dan DeepSeek-V4.1-Flash secara lokal, mendukung 1-16 GPU pada NVIDIA atau AMD, Linux atau Windows. Ia secara otomatis menyesuaikan sumber daya, menawarkan API yang kompatibel dengan OpenAI, dan dapat melayani beberapa obrolan sekaligus—ideal untuk inferensi privat berkinerja tinggi. - Menjalankan 321B GLM‑5.3‑Flash dan 748B DeepSeek secara lokal - Penempatan ahli dinamis di seluruh GPU, RAM, SSD - API yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic dengan panggilan alat - Menangani hingga delapan permintaan simultan Repositori: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3 ribu bintang | C++ | MIT Ikuti untuk repositori open source baru setiap hari. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [it] project-maya: Eseguire enormi LLM sulla tua GPU? Project Maya - consente di eseguire GLM-5.3-Flash (321B MoE) e DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) in privato sulle proprie GPU, da una a 16, su sistemi NVIDIA o AMD, Linux o Windows. Include motore, server, dashboard, API compatibili con OpenAI e Anthropic e strumenti di analisi quantitativa. Project Maya permette agli sviluppatori di ospitare localmente GLM-5.3-Flash e DeepSeek-V4.1-Flash, supportando da 1 a 16 GPU su sistemi NVIDIA o AMD, Linux o Windows. Ottimizza automaticamente le risorse, offre un'API compatibile con OpenAI e può gestire più chat contemporaneamente, ideale per inferenze private ad alte prestazioni. - Esegue localmente 321 byte di GLM‑5.3‑Flash e 748 byte di DeepSeek - Posizionamento dinamico degli expert advisor su GPU, RAM e SSD - API compatibile con OpenAI e Anthropic con chiamate agli strumenti - Gestisce fino a otto richieste simultanee Repository: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.300 stelle | C++ | MIT Segui per un nuovo repository open source ogni giorno. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [iw] project-maya: להריץ מודלי שפה ענקיים על ה-GPU שלכם? פרויקט מאיה - הפעלת GLM-5.3-Flash (321B MoE) ו-DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) באופן פרטי על גבי המעבד/ים שלך, מכרטיס אחד ועד 16, NVIDIA או AMD, לינוקס או Windows. מנוע, שרת, לוח מחוונים, API תואם OpenAI ו-Anthropic, כלי כמות. פרויקט מאיה מאפשר למפתחים לארח GLM-5.3-Flash ו-DeepSeek-V4.1-Flash באופן מקומי, ותומך ב-1-16 מעבדים גרפיים על NVIDIA או AMD, לינוקס או Windows. הוא מכוון אוטומטית משאבים, מציע API תואם OpenAI ויכול להגיש מספר צ'אטים בו זמנית - אידיאלי להסקה פרטית ובעלת ביצועים גבוהים. - מריץ 321B GLM‑5.3‑Flash ו-748B DeepSeek באופן מקומי - מיקום דינמי של מומחים על פני GPU, RAM, SSD - API תואם OpenAI ו-Anthropic עם קריאות כלים - מטפל בעד שמונה בקשות בו זמנית מאגר: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k כוכבים | C++ | MIT עקבו אחר מאגר קוד פתוח חדש בכל יום. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ja] project-maya：自分のGPUで巨大なLLMを動かす？ Project Maya - GLM-5.3-Flash (321B MoE) と DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) を、NVIDIAまたはAMD製GPU（1枚から16枚まで）、LinuxまたはWindows環境でプライベートに実行できます。エンジン、サーバー、ダッシュボード、OpenAIおよびAnthropic互換API、定量分析ツールが利用可能です。 Project Mayaを使用すると、開発者はGLM-5.3-FlashとDeepSeek-V4.1-Flashをローカルでホストでき、NVIDIAまたはAMD製GPU（1～16枚）、LinuxまたはWindows環境に対応します。リソースの自動調整機能、OpenAI互換APIを提供し、複数のチャットを同時に処理できるため、プライベートで高性能な推論に最適です。 - ローカル環境で321BのGLM-5.3-Flashと748BのDeepSeekを実行 - GPU、RAM、SSD間でエキスパートを動的に配置 - OpenAIおよびAnthropic互換のAPIとツール呼び出しに対応 - 最大8つの同時リクエストを処理 リポジトリ: mw00/project-maya mw00/project-maya | スター数1.3k | C++ | MITライセンス 毎日新しいオープンソースリポジトリを公開！フォローはこちら。 #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ko] project-maya: 내 GPU에서 대규모 LLM을 실행한다고? Project Maya는 NVIDIA 또는 AMD GPU를 1개에서 최대 16개까지, Linux 또는 Windows 운영 체제에서 사용하여 GLM-5.3-Flash(321B MoE) 및 DeepSeek-V4.1-Flash-1017(748B MoE)을 비공개로 실행할 수 있도록 지원합니다. 엔진, 서버, 대시보드, OpenAI 및 Anthropic 호환 API, 양적 추론 도구 등이 포함되어 있습니다. Project Maya를 사용하면 개발자는 NVIDIA 또는 AMD GPU를 1개에서 16개까지, Linux 또는 Windows 운영 체제에서 로컬로 호스팅하여 GLM-5.3-Flash 및 DeepSeek-V4.1-Flash를 실행할 수 있습니다. 리소스를 자동으로 최적화하고, OpenAI 호환 API를 제공하며, 여러 채팅방을 동시에 처리할 수 있어 고성능 추론을 위한 최적의 환경을 제공합니다. - 321B GLM-5.3-Flash 및 748B DeepSeek을 로컬에서 실행합니다. - GPU, RAM, SSD를 활용한 동적 전문가 배치 - OpenAI 및 Anthropic과 호환되는 API 및 도구 호출 기능 - 최대 8개의 동시 요청 처리 리포지토리: mw00/project-maya mw00/project-maya | 별 1,300개 | C++ | MIT 매일 새로운 오픈 소스 리포지토리를 보려면 팔로우하세요. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ml] project-maya: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം GPU-യിൽ വമ്പൻ LLM-കൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കണോ? പ്രോജക്റ്റ് മായ - ഒരു കാർഡ് മുതൽ 16, NVIDIA അല്ലെങ്കിൽ AMD, Linux അല്ലെങ്കിൽ Windows വരെയുള്ള നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം GPU(കളിൽ)-ൽ GLM-5.3-Flash (321B MoE), DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) എന്നിവ സ്വകാര്യമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. എഞ്ചിൻ, സെർവർ, ഡാഷ്‌ബോർഡ്, OpenAI-, ആന്ത്രോപിക്-അനുയോജ്യമായ API, ക്വാണ്ട് ടൂളുകൾ. NVIDIA അല്ലെങ്കിൽ AMD, Linux അല്ലെങ്കിൽ Windows എന്നിവയിൽ 1-16 GPU-കളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന, GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash എന്നിവ പ്രാദേശികമായി ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രോജക്റ്റ് മായ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഉറവിടങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നു, ഒരു OpenAI-അനുയോജ്യമായ API വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഒന്നിലധികം ചാറ്റുകൾ ഒരേസമയം നൽകാനും കഴിയും - സ്വകാര്യവും ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ളതുമായ അനുമാനത്തിന് അനുയോജ്യം. - 321B GLM‑5.3‑Flash ഉം 748B DeepSeek ഉം ലോക്കലായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു - GPU, RAM, SSD എന്നിവയിലുടനീളം ഡൈനാമിക് വിദഗ്ദ്ധ പ്ലേസ്‌മെന്റ് - ടൂൾ കോളുകളുള്ള OpenAI‑, ആന്ത്രോപിക്-അനുയോജ്യമായ API - ഒരേസമയം എട്ട് അഭ്യർത്ഥനകൾ വരെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു Repo: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k നക്ഷത്രങ്ങൾ | C++ | MIT എല്ലാ ദിവസവും ഒരു പുതിയ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് റെപ്പോയ്ക്കായി പിന്തുടരുക. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [nl-NL] project-maya: Enorme LLM's draaien op je eigen GPU? Project Maya - voer GLM-5.3-Flash (321B MoE) en DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) privé uit op uw eigen GPU('s), van één tot zestien kaarten, NVIDIA of AMD, Linux of Windows. Engine, server, dashboard, OpenAI- en Anthropic-compatibele API, kwantificatietools. Project Maya stelt ontwikkelaars in staat om GLM‑5.3‑Flash en DeepSeek‑V4.1‑Flash lokaal te hosten, met ondersteuning voor 1 tot 16 GPU's op NVIDIA of AMD, Linux of Windows. Het optimaliseert automatisch de resources, biedt een OpenAI-compatibele API en kan meerdere chats tegelijk afhandelen – ideaal voor privé, hoogwaardige inferentie. - Draait lokaal 321B GLM‑5.3‑Flash en 748B DeepSeek - Dynamische expertplaatsing over GPU, RAM en SSD - OpenAI- en Anthropic-compatibele API met toolaanroepen - Verwerkt tot acht gelijktijdige verzoeken Repository: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3k sterren | C++ | MIT Volg voor een nieuwe open source repository elke dag. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [pa] project-maya: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ GPU 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ LLMs ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਾਇਆ - ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ GPU(s) 'ਤੇ GLM-5.3-Flash (321B MoE) ਅਤੇ DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਓ, ਇੱਕ ਕਾਰਡ ਤੋਂ 16 ਤੱਕ, NVIDIA ਜਾਂ AMD, Linux ਜਾਂ Windows। ਇੰਜਣ, ਸਰਵਰ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, OpenAI- ਅਤੇ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ-ਅਨੁਕੂਲ API, ਕੁਆਂਟ ਟੂਲ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਾਇਆ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ GLM-5.3-Flash ਅਤੇ DeepSeek-V4.1-Flash ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਸਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, NVIDIA ਜਾਂ AMD, Linux ਜਾਂ Windows 'ਤੇ 1‑16 GPU ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਟਿਊਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ OpenAI-ਅਨੁਕੂਲ API ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚੈਟਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਨਿੱਜੀ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼। - 321B GLM‑5.3‑Flash ਅਤੇ 748B DeepSeek ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ - GPU, RAM, SSD ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਾਹਰ ਪਲੇਸਮੈਂਟ - ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ OpenAI‑ ਅਤੇ Anthropic-ਅਨੁਕੂਲ API - ਅੱਠ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ Repo: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k ਸਟਾਰ | C++ | MIT ਹਰ ਰੋਜ਼ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਰੈਪੋ ਲਈ ਫਾਲੋ ਕਰੋ। #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [pl] project-maya: Uruchamiaj potężne modele LLM na własnym GPU? Projekt Maya – uruchamiaj GLM-5.3-Flash (321B MoE) i DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) prywatnie na własnych kartach GPU, od jednej do szesnastu, NVIDIA lub AMD, Linux lub Windows. Silnik, serwer, panel sterowania, API zgodne z OpenAI i Anthropic, narzędzia ilościowe. Projekt Maya umożliwia programistom lokalne hostowanie GLM-5.3-Flash i DeepSeek-V4.1-Flash, obsługując od 1 do 16 kart GPU na NVIDIA lub AMD, Linux lub Windows. Automatycznie dostraja zasoby, oferuje API zgodne z OpenAI i może obsługiwać wiele czatów jednocześnie – idealne rozwiązanie do prywatnego, wysokowydajnego wnioskowania. - Uruchamia lokalnie 321B GLM‑5.3‑Flash i 748B DeepSeek - Dynamiczne rozmieszczanie ekspertów na GPU, RAM i SSD - API zgodne z OpenAI i Anthropic z wywołaniami narzędzi - Obsługuje do ośmiu jednoczesnych żądań Repozytorium: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3 tys. gwiazdek | C++ | MIT Obserwuj, aby codziennie otrzymywać nowe repozytorium open source. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [pt-BR] project-maya: Execute LLMs massivos na sua própria GPU? Projeto Maya - execute GLM-5.3-Flash (321B MoE) e DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) de forma privada em suas próprias GPUs, de uma a 16 placas, NVIDIA ou AMD, Linux ou Windows. Inclui mecanismo, servidor, painel de controle, API compatível com OpenAI e Anthropic, e ferramentas quantitativas. O Projeto Maya permite que desenvolvedores hospedem GLM-5.3-Flash e DeepSeek-V4.1-Flash localmente, com suporte para 1 a 16 GPUs em sistemas NVIDIA ou AMD, Linux ou Windows. Ele otimiza recursos automaticamente, oferece uma API compatível com OpenAI e pode atender a múltiplos chats simultaneamente — ideal para inferência privada de alto desempenho. - Executa 321B de GLM-5.3-Flash e 748B de DeepSeek localmente - Alocação dinâmica de especialistas em GPU, RAM e SSD - API compatível com OpenAI e Anthropic com chamadas de ferramentas - Lida com até oito requisições simultâneas Repositório: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3 mil estrelas | C++ | MIT Siga para receber um novo repositório de código aberto todos os dias. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ru] project-maya: Запуск огромных LLM на собственной видеокарте? Project Maya — запускайте GLM-5.3-Flash (321B MoE) и DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) в приватном режиме на собственных графических процессорах, от одной до 16, NVIDIA или AMD, Linux или Windows. Движок, сервер, панель управления, API, совместимый с OpenAI и Anthropic, инструменты для количественного анализа. Project Maya позволяет разработчикам размещать GLM-5.3-Flash и DeepSeek-V4.1-Flash локально, поддерживая от 1 до 16 графических процессоров на NVIDIA или AMD, Linux или Windows. Он автоматически оптимизирует ресурсы, предлагает API, совместимый с OpenAI, и может обрабатывать несколько чатов одновременно — идеально подходит для приватного высокопроизводительного вывода. - Работает локально с 321 байтом GLM-5.3-Flash и 748 байтами DeepSeek - Динамическое размещение экспертных функций на GPU, ОЗУ и SSD - API, совместимый с OpenAI и Anthropic, с вызовами инструментов - Обрабатывает до восьми одновременных запросов Репозиторий: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1,3 тыс. звезд | C++ | MIT Подписывайтесь, чтобы получать новые репозитории с открытым исходным кодом каждый день. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [ta] project-maya: உங்கள் சொந்த GPU-வில் பிரம்மாண்டமான LLM-களை இயக்கலாமா? புராஜெக்ட் மாயா - GLM-5.3-Flash (321B MoE) மற்றும் DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) ஆகியவற்றை உங்கள் சொந்த GPU(கள்) இல், ஒன்று முதல் 16 கார்டுகள் வரை, NVIDIA அல்லது AMD, லினக்ஸ் அல்லது விண்டோஸ் ஆகியவற்றில் தனிப்பட்ட முறையில் இயக்கவும். இன்ஜின், சர்வர், டாஷ்போர்டு, OpenAI மற்றும் Anthropic உடன் இணக்கமான API, குவாண்ட் கருவிகள். புராஜெக்ட் மாயா, டெவலப்பர்கள் GLM‑5.3‑Flash மற்றும் DeepSeek‑V4.1‑Flash ஆகியவற்றை உள்ளூரில் ஹோஸ்ட் செய்ய அனுமதிக்கிறது, இது NVIDIA அல்லது AMD, லினக்ஸ் அல்லது விண்டோஸில் 1 முதல் 16 GPU-களை ஆதரிக்கிறது. இது வளங்களைத் தானாகவே சரிசெய்கிறது, OpenAI உடன் இணக்கமான API-ஐ வழங்குகிறது, மேலும் ஒரே நேரத்தில் பல உரையாடல்களை வழங்க முடியும்—தனிப்பட்ட, உயர் செயல்திறன் கொண்ட அனுமானத்திற்கு இது மிகவும் உகந்தது. - 321B GLM‑5.3‑Flash மற்றும் 748B DeepSeek ஆகியவற்றை உள்ளூரில் இயக்குகிறது - GPU, RAM, SSD முழுவதும் டைனமிக் எக்ஸ்பர்ட் பிளேஸ்மென்ட் - டூல் கால்களுடன் கூடிய OpenAI‑ மற்றும் Anthropic‑இணக்கமான API - ஒரே நேரத்தில் எட்டு கோரிக்கைகள் வரை கையாளும் ரெப்போ: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k ஸ்டார்ஸ் | C++ | MIT ஒவ்வொரு நாளும் ஒரு புதிய ஓப்பன் சோர்ஸ் ரெப்போவிற்குப் பின்தொடரவும். #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [te] project-maya: మీ స్వంత GPUలో భారీ LLMలను రన్ చేయాలా? ప్రాజెక్ట్ మాయా - GLM-5.3-Flash (321B MoE) మరియు DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) లను మీ స్వంత GPU(ల)పై, ఒక కార్డ్ నుండి 16 వరకు, NVIDIA లేదా AMD, Linux లేదా Windowsలో ప్రైవేట్‌గా రన్ చేయండి. ఇంజిన్, సర్వర్, డాష్‌బోర్డ్, OpenAI- మరియు Anthropic-అనుకూల API, క్వాంట్ టూల్స్. ప్రాజెక్ట్ మాయా, డెవలపర్‌లు GLM‑5.3‑Flash మరియు DeepSeek‑V4.1‑Flash లను స్థానికంగా హోస్ట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది NVIDIA లేదా AMD, Linux లేదా Windowsలో 1‑16 GPUలకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది వనరులను ఆటో-ట్యూన్ చేస్తుంది, OpenAI-అనుకూల APIని అందిస్తుంది మరియు ఒకేసారి బహుళ చాట్‌లను అందించగలదు—ప్రైవేట్, అధిక-పనితీరు గల ఇన్ఫరెన్స్ కోసం ఇది ఆదర్శవంతమైనది. - 321B GLM‑5.3‑ఫ్లాష్ మరియు 748B డీప్‌సీక్‌ను స్థానికంగా నడుపుతుంది - GPU, RAM, SSD అంతటా డైనమిక్ ఎక్స్‌పర్ట్ ప్లేస్‌మెంట్ - టూల్ కాల్స్‌తో OpenAI‑ మరియు ఆంత్రోపిక్‑అనుకూల API - ఒకేసారి ఎనిమిది అభ్యర్థనల వరకు నిర్వహిస్తుంది రిపో: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3k స్టార్స్ | C++ | MIT ప్రతిరోజూ ఒక కొత్త ఓపెన్ సోర్స్ రిపో కోసం ఫాలో అవ్వండి. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts [uk] project-maya: Як запустити масивні LLM на власному GPU? Project Maya – запустіть GLM-5.3-Flash (321B MoE) та DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) приватно на власних графічних процесорах, від однієї до 16, NVIDIA або AMD, Linux або Windows. Механізм, сервер, панель інструментів, сумісний з OpenAI та Anthropic API, інструменти квантової обробки. Project Maya дозволяє розробникам розміщувати GLM‑5.3‑Flash та DeepSeek‑V4.1‑Flash локально, підтримуючи 1‑16 графічних процесорів на NVIDIA або AMD, Linux або Windows. Він автоматично налаштовує ресурси, пропонує API, сумісний з OpenAI, та може обслуговувати кілька чатів одночасно – ідеально підходить для приватного, високопродуктивного логічного висновку. - Локально запускає 321B GLM‑5.3‑Flash та 748B DeepSeek - Динамічне розміщення експертів на GPU, RAM, SSD - API, сумісний з OpenAI та Anthropic, з викликами інструментів - Обробляє до восьми одночасних запитів Репозиторій: mw00/project-maya mw00/project-maya | 1.3 тис. зірок | C++ | MIT Слідкуйте за новим репозиторієм з відкритим кодом щодня. #opensource #cpp #cuda #rocm #llm #Shorts

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