Lycolog

Grafana Logs Drilldownではフィルタ出来るのにExplore > Lokiでクエリを打ってもログを引けなかった。これを引けるようにするのが目的。

確認環境

nginxのログをFluentBitで拾いLokiに送る構成。

やり方

server: mstdn.lycolia.infoで[error]を含むものを検索する場合、こうしておくと引ける。要点はjson msg="log"で別名をつけること。logのままでは構文エラーになる。

{job="nginx"} |= `error` |= `server: mstdn.lycolia.info` | json msg="log" | msg=~`.*\[error\].*`

|= errorについてはQuery best practices | Grafana Loki documentationで、最初にラインフィルタをかけるとパフォーマンスが上がるということで付けている。

server="mstdn.lycolia.info"を指定するとなぜかうまくいかなかった。

前回のマシンを更新したのでローカルLLMを軽くベンチマークしてみたでは生成速度だけを見れば十分実用ラインということを確認したが、品質が悪い問題があった。

そこで4月に出て、そこそこ評判を聞くQwen3.6がいかほどのものかというのを軽く試し、ついでにベンチマークもした。

CPU推論とGPU推論が分かれているが、これは初回ベンチマーク時にCUDAのDLLを入れ忘れていたため、GPU推論はDLLを入れてリトライした時の数値、CPU推論はDLLがない状態の数値で書いている。

• 確認環境
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
• ベンチ結果
  • [llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M
    • 入出力例
    • CPU推論
    • GPU推論
  • [llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q5_K_M
    • 入出力例
    • CPU推論
    • GPU推論
  • [llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q8_K_XL
    • 入出力例
    • CPU推論
    • GPU推論
  • [Ollama] qwen3.6:35b
    • 入出力例
    • CPU推論
• llama.cpp実行コマンド
• まとめ
  • CPU
  • GPU
  • Ollama
• おまけ：Poe上のQwen3.6-Plus
• あとがき

確認環境

ハードウェア

ソフトウェア

実行環境はWindows 11。今回はllama.cppをメインで使っている。

ベンチ結果

[llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_Mを使用。

入出力例

CPU推論時に出した内容。スクショが面倒なのでGPU推論時のはなし

CPU推論

生成速度

リソース消費

GPU推論

生成速度

リソース消費

[llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q5_K_M

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q5_K_Mを使用。

入出力例

CPU推論時に出した内容。スクショが面倒なのでGPU推論時のはなし

CPU推論

生成速度

リソース消費

GPU推論

生成速度

リソース消費

[llama.cpp] Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q8_K_XL

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q8_K_XLを使用。

入出力例

CPU推論時に出した内容。スクショが面倒なのでGPU推論時のはなし

CPU推論

生成速度

リソース消費

GPU推論

生成速度

リソース消費

[Ollama] qwen3.6:35b

qwen3.6:35bを使用

入出力例

CPU推論時に出した内容。スクショが面倒なのでGPU推論時のはなし

CPU推論

生成速度

リソース消費

llama.cpp実行コマンド

実行コマンド

このコマンドはRTX 5070 Ti + 9800X3D running Qwen3.6-35B-A3B at 79 t/s with 128K context, the --n-cpu-moe flag is the most important part. |r/LocalLLaMAにあったものを利用している。

llama-server.exe ^
  -m "ここにモデルファイルのパス" ^
  --fit on ^
  --fit-ctx 128000 ^
  --fit-target 256 ^
  -np 1 ^
  -fa on ^
  --no-mmap ^
  --mlock ^
  -b 2048 ^
  -ub 2048 ^
  -ctk q8_0 ^
  -ctv q8_0 ^
  --temp 0.6 ^
  --top-p 0.95 ^
  --top-k 20 ^
  --min-p 0.0 ^
  --presence-penalty 0.0 ^
  --repeat-penalty 1.0 ^
  --reasoning-budget -1 ^
  --chat-template-kwargs "{\"preserve_thinking\": true}" ^
  --host 0.0.0.0 ^
  --port 8033

まとめ

CPU

GPU

Ollama

上の表の指標については明確な根拠を見つけることができなかったため、指標の名前から推測して、おそらくこの指標はこれだろうというので割り当てて書いている。

何故というとAPIレスポンスの仕様書が何処にあるかわからず、Claude Opus 4.7に聞いてもデッドリンクになった仕様書を提示され、後はソースコードを読めと言われたため、わからないのだ。ソースコードなんか一々読んでられない。しかも嘘を教えられたため、自力で解釈した。

さて、処理時間についてだが、これはOllamaよりllama.cppのほうが圧倒的に早いことが判明した。また、ついでに言うとOllamaはどのモデルを実行してるのかが不明なため、単純比較ができない。

またリソース消費を見る感じ、OllamaはCPU・GPU共に遊ばせていたので、これが処理が遅い原因になっていた可能性がある。llama.cppはマニュアルでそのあたりをうまくやっているので早かったのだろう。

生成品質としては前回とそこまで変わらない気がしたが、質問を一回投げているだけなので、正直なところちゃんとした品質を確かめるには叩きまくる必要はあると思う。面倒なのでそこまではしてない。

おまけ：Poe上のQwen3.6-Plus

Qwen3.6-Plusはクラウド専用モデルのため、ローカルでは動かないが、動かしてみた感じ大分品質は良さそうに思った。少なくともローカルモデルのように目立ったハルシネーションは見られない。

あとがき

一般的なマシンで動くローカルLLMは、まだそれなりという感じの次元だが、Qwen3と比べると3.6は気持ち品質が上がったように感じた。とはいってもLLMはコンテキストがある状態で質問したり、コーディングさせたりしないと真価がわからないので、今回のように「神戸市について教えて」と聞くだけではあまり意味のある結果にはならないので、あくまで参考値くらいだろう。

取り敢えずまともなモデルはOpenAIもQwenもクラウドにあって、配布されているモデルは劣化版というのが分かったのが今日の収穫だったように思う。

Qwen公式の比較表を見る限り、Qwen3.6-35B-A3BはClaude Sonnet 4.5よりは賢いようだ。ただSonnetは個人的にはもう使っておらず、レートリミットがない環境で使っているのもあり、もっぱらOpus 4.7しか使っていないので、Sonnet 4.5を超えたところで微妙な感じは否めない。4.5は個人的にERPをするときにOpus 4.7, Sonnet 4.6, Opus 4.6でも返事をしなくなったときに4.5を叩き、その次のターンでOpus 4.6→Sonnet 4.6→Opus 4.7という流れで回帰させるのに使うことが多い。これは何をしているかというとSonnet 4.5の検閲が緩いのを逆手にとって、上位バージョンを騙すためのコンテキストを書かせているわけだ。

Sonnet 4.5が出た時は割と重宝していた記憶もあるのだが、Opus 4.7が優秀なので、もうまともな用途ではOpus 4.7以外全く使わなくなった。Opus 4.6も悪くはないと思うので、Opus 4.6くらいまでローカルLLMが進歩してくれたら助かるところである。

ひとまず今回の収穫はQwen3.6-35B-A3Bという昨今注目されているモデルが、特にメモリの増設なしでも動いた上に、VRAMを使わずRAMだけで実用速度で走らせることができたことだ。

クラウドLLMは高いのでローカルLLMで解決できるようになれば、それに越したことはない。

余談だがQwen3.6-35B-A3Bは検閲モデルだがQwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressiveという無検閲モデルがあり、ERPが機能することを軽く確認している。弾かれないこと程度しか確認してないので品質は謎いが、テストで叩いた感じはそこそこの内容を出してくれたと思う。少なくともGPT-4やGrokよりはよいと思うので、お金を節約したい人にはオススメかもしれない。

前回のAnimaの正式版が出たのでベンチマークやNovelAIと品質比較してみたでは以下の通り、生成時間が長くやや厳しめだったが、もう少し何とかならないかというので試してみた。結論としては速度の向上ができた。

まず前提として私はほとんどのケースで縦長か横長でしか作らないので、前回より基準サイズを落としている。その分Upscalerで拡大する方向だ。

またベースモデルを使うこともないため、カスタマイズされたモデルを使っている。具体的には前回の検証時にはまだベースモデルが出たばかりだったので、ベースモデルしか選択肢がなかったが、Anima Cat TowerがAnima base-v1.0に対応したため、これを利用している。

• 確認環境
• XL：基準サイズ512x768px
  • ノード参考
  • 成果物
• Anima：基準サイズ512x768px
  • ノード参考
  • 成果物
• まとめ
• あとがき

確認環境

ソフトウェア

ComfyUI v0.21.1

ハードウェア

XL：基準サイズ512x768px

まずは比較用のXLから。

ノード参考

成果物

Anima：基準サイズ512x768px

次にAnimaを試す。

ノード参考

詳細は以下の成果物をComfyUIに突っ込めば出るので割愛。

成果物

まとめ

最終成果物の画像サイズが異なるため単純比較はできないが前回18.054sだったAnimaが12.72sになり、出力画像サイズも896x1152pxから1024x1536pxに増えていることから、前回より大きな画像を短時間で生成させることに成功している。

これは基準サイズを推奨値より大幅に落としたことと、Animaに従来のXLのワークフローで使っていた二段KSampler、つまりHire.fixを導入したことと、更にその部分で後段のKSamplerの処理量を落としたり、前段のKSamplerのStepも推奨から落とすことで、全体の負荷を落としたところが大きいと思う。要は推奨値からかなりあれこれ落としている。

しかもそれでいて品質は高く出ているため、現状はいい感じだと思う。まだそんなに生成してないのでどこかに落としな穴がある可能性はあるものの、現時点では満足だ。

あとがき

ブログ用に出している生成画像は毎回似たような画像ばかり出しているが、普段からこんなのを作っているわけではなく、常日頃は全く違う画像を作っている。

ただ流石にここに出すのも微妙な気がするので、このサイトがブログである必要性について考えてみた その２の延長でどうするかは考えている。

恐らくこのサイトの課題として、このブログにすべてが集約されていてノイズが多すぎるところがある。それはよくもあるのだが、ゾーニングも必要だと思う。キッティング記事と料理のレシピと旅行がごちゃ混ぜな時点で探しづらいし、そこに大分アレゲなAI生成画像を突っ込むのはさらにおかしなことになってしまう。

恐らく一定のジャンルごとにサイトを分割するのがよいと思っているが、まだどうするかは考え切れていない。ただ同時に全ての記事のフィードを垂れ流すカオスなハブもあったほうがいいとは思っている。

少なくとも画像を並べるならギャラリーのようなサイトがあることが望ましいだろう。それも内容は間違いなくアレゲなので。

ComfyUIを使ってみる2で先月からComfyUIに移行したわけだが、最近Animaという有力なモデルのプレビュー版が出たということで乗り換えていた。

このAnimaは基本的にComfyUI用で、これまで使ってきたAUTOMATIC1111やreForgeでは使えないという噂で、非常にいいタイミングだった。

そして本日正式版としてbase-v1.0が出たのでベンチマークしてみることにした。また、出力品質が以前と比べて非常に向上しており、絵柄再現やキャラ再現ができたため、NovelAIとの簡単な比較もしている。

• 確認環境
• りこベンチ：XL：基準サイズ448x576px
  • ノード参考
  • 成果物
• りこベンチ：XL：基準サイズ896x1152px
  • ノード参考
  • 成果物
• りこベンチ：Anima：基準サイズ896x1152px
  • ノード参考
  • 成果物
• まとめ
• おまけ
• Animaは絵師指定による絵柄の再現ができる
  • 黒星紅白
  • カントク
  • いとうのいぢ
  • ☆画野郎
• キャラ指定で絵が出せる
  • 天音かなた
  • 樋口楓
  • キノ
  • アスナ
• あとがき

確認環境

ソフトウェア

ComfyUI v0.21.1

ハードウェア

りこベンチ：XL：基準サイズ448x576px

これまでのりこベンチは基準となる画像サイズ（Empty Latent Image）を768x768pxで実施していたが、Animaでは896x1152pxが基準となる。

このため、まずはUpscaleで倍にすることを考え、画像の基準サイズを448x576pxに変更した、りこベンチで計測した。

ノード参考

詳細は以下の成果物をComfyUIに突っ込めば出るので割愛。

成果物

りこベンチ：XL：基準サイズ896x1152px

次はUpscaleなしで等倍の896x1152pxが出る条件で計測した。

ノード参考

詳細は以下の成果物をComfyUIに突っ込めば出るので割愛。

成果物

りこベンチ：Anima：基準サイズ896x1152px

ノード参考

左下に何処にも繋がっていないノードがあるが、これは消し忘れたゴミである

詳細は以下の成果物をComfyUIに突っ込めば出るので割愛。

成果物

まとめ

以上が今回のベンチの結果だが、Upscale前提だと生成速度が3倍にもなっている。これは見方次第ではやや厳しいタイムだ。

しかしComfyUIはWorkflowsを工夫すれば一回叩くだけで複数のシーンを出すことができるため、A1111やNovelAIのように張り付かなくて良い点を考慮すれば、さほど気にならないかもしれない。

またAnimaではHirefix（二段KSampler）なしにXLより高い品質の画像を出力できているように見えるため、ここも良いポイントだ。

生成速度については「Anima-Turbo Coming soon.」と書かれているため、近日中により早いものが出るかもしれない。高品質版かもしれないが何も書いてないので実際のところは謎だ。

おまけ

これはAnimaのプレビュー版であるpreview3-baseから作られたanimaCatTower_v05.safetensorsで作った画像だが、非常に品質がいい。

恐らくbase-v1.0で作り直されれば、より品質が高まるだろう。

Animaは絵師指定による絵柄の再現ができる

NovelAIには劣るものの、これまでLoraがないと厳しかった絵柄の再現がある程度できる。いくつか実際に比較してみた。

黒星紅白

やや破綻が見られるものの、絵柄としてはだいぶ出ていると思う。NovelAIほど正確さがないのはある意味で便利かもしれない。

Anima	NovelAI

カントク

ディティールはそこまでないが、大まかにはそれっぽいのが出せていると思う。NovelAIと比べるとどうしても劣る。

Anima	NovelAI

いとうのいぢ

これがいとうのいぢの絵柄見えたら大分目が悪いと思う。学習量が少ないのか精度が悪い。NovelAIは流石に圧巻である。ただNovelAIも絵柄が古く、ハルヒ時代といった感じだ。最新ののいぢという感じはしない。

Anima	NovelAI

☆画野郎

遠目に見えれば見えなくはないが、だいぶ厳しい。線の丸みと色の淡さはそれっぽいかもしれない。NovelAIの再現性は流石である。

Anima	NovelAI

キャラ指定で絵が出せる

これも従来であればLora或いは、専用のモデルが必要だったが、一応出せるようになっている。

但し単純なプロンプトでは品質が悪くなりがちで、NovelAIと比べると勝負にすらならないレベルだ。とはいえ、それができるようになったというだけでも十分すごい。

天音かなた

ここまでの品質のものは中々出ないので奇跡の一枚に近いが、天音かなたを出すことができる。10回くらい回したが、大半は天音かなたのような何かだったので、安定性はない。

NovelAIでは非常に安定して天音かなたを出力できる。

Anima	NovelAI

樋口楓

これも奇跡の一枚に近いが、泣きボクロがないけど樋口楓に見える何かは出ている。

勿論、NovelAIのほうが再現性が高く安定している。

Anima	NovelAI

キノ

キノに見えなくもないくたびれた男性のようなものが出てきた。これでも奇跡の一枚で、酷いと人の姿さえ出てこないことがあった。

NovelAIは安定しており、何枚か出してみたところ特に指定していないにもかかわらず、パースエイダーを構えているものを出すことさえできた。但し指が破綻していたのでここには載せていない。

Anima	NovelAI

アスナ

いわれてみればアスナに見えなくもないが、他人の空似レベルである。

NovelAIは（ｒｙ

Anima	NovelAI

あとがき

XL系と比べると出力時間が三倍かかるが、品質は大きく向上し、絵柄やキャラの再現もある程度可能になっているためローカルで色々やるにはよくなったと思う。

ただ版権絵を絵柄丸コピーでどうこうするとか、そういった用途に使うにはまだ厳しいと感じた。

絵柄やキャラ再現はLora + Ponyが非常に優秀なので、何もなしで高品質だけど時間がかかるAnimaがどこまでいけるのかは現段階では未知数である。

しかしながらポテンシャルは感じるので、今後GPUの性能向上や、ComfyUIやモデルの進化などによって、より良い方向へ向かう可能性は十分にあるだろう。恐らくRTX7070TiになるころにはXL並みの速度にはなっていると思う。

阪急オアシス神戸三宮店から箱SUNAO、つまりSUNAO マルチパック＜バニラ＞が4月末に品薄、5月5日に在庫棚縮小の上、品切れになったが、再入荷される気配がないため近隣を探してみた記録。

大分数を回ってみたが、ほとんど大半の店舗で在庫棚が存在せず、取り扱いがなかった。

取扱店舗検索｜SUNAO｜江崎グリコや販売店舗検索で、過去に出荷した店舗の検索ができるが、今もある保証はない。

実際に幾つかの店舗に訪れたが、それなりに掲載されているうち、在庫棚が存在したのは阪急オアシス 神戸三宮店とサンドラッグ 武庫之荘店の二店舗だけだった。この結果からして、SUNAOの取扱店舗検索よりグリコ側の販売店舗検索のほうが、掲載されてい折る店舗が少ないことから信憑性が高い可能性がある。恐らくSUNAO側は古い情報が残りすぎているが、こちらはそうでない気がした。

ひとまず掲載されている店舗を中心に、未掲載の店舗でも取り扱いがある可能性を信じて巡った店舗と、その結果を以下に記録する。

• 在庫あり - 在庫棚に商品陳列あり（1店舗）
• 欠品 - 在庫棚はあるが、商品陳列なし（1店舗）
• 取扱なし - 在庫棚が確認できなかった（35店舗）
  • 三宮～HAT神戸
  • 六甲道
  • 市営地下鉄 西神山手線沿線 妙法寺・名谷・学園都市・西神中央
  • 西宮 阪急沿線
  • 武庫川
  • 東播磨
• 箱SUNAO探求の旅の経緯

在庫あり - 在庫棚に商品陳列あり（1店舗）

• サンドラッグ 武庫之荘店

欠品 - 在庫棚はあるが、商品陳列なし（1店舗）

• 阪急オアシス 神戸三宮店

2026-05-22追記

阪急オアシス・イズミヤ・関西スーパー全店での取り扱いがなくなったため入荷できなくなったとのこと。メーカー確認はしていないが廃番になったかもしれないというのを聞いた。

取扱なし - 在庫棚が確認できなかった（35店舗）

三宮～HAT神戸

• ライフ 神戸駅前店（電話確認）
• パントリー 神戸阪急店
• いかり 神戸三宮店
• ダイエー 神戸三宮店
• 紀ノ国屋アントレ 神戸さんちか店
• ビオラル さんちか店
• 阪急オアシス 神戸旭通店
• ドン・キホーテ 三宮オーパセンター街店
• ライフ 春日野道店
• 三杉屋 旗塚店
• コープミニ 春日野道
• MEGAドン・キホーテ 神戸本店
• ロピア ブルメールHAT神戸店
• アサヒ屋 二宮店
• コーヨー 三宮店
• キリン堂 吾妻通店
• サンドラッグ 三宮旭通店

六甲道

• ダイエー 六甲道店
• 三杉屋 プリコ六甲道店
• 阪急オアシス 六甲店
• いかり 六甲店

市営地下鉄 西神山手線沿線 妙法寺・名谷・学園都市・西神中央

• コープ横尾
• 北野エース 大丸須磨店
• ダイエー 名谷店
• 成城石井 テテ名谷店
• イオンフードスタイル 神戸学園店
• パントリー 西神店
• カルディコーヒーファーム エキソアレ西神中央店
• 万代 西神中央店
• イオンフードスタイル 西神中央店

西宮 阪急沿線

• 阪急オアシス 甲陽園店
• 成城石井 夙川店
• イズミヤ 西宮ガーデンズ店

武庫川

• スーパーマルハチ 武庫之荘店

東播磨

• イオン 土山店
• トライアル 明石西インター店

箱SUNAO探求の旅の経緯

阪急オアシス神戸三宮店の箱SUNAOについては去年の秋ごろから取り扱いが不安定になり、一度全店舗取り扱いなしまで行ったのだが、私が店舗に要望して三宮店限定で復活させた経緯がある。

何故なら箱SUNAOは欠品になることがしばしばあるうえ、私が5-6箱買うこともよくあるので、間違いなく売れ筋だと考えていたからだ。たぶん私のほかにまとめ買いしてる人がもう一人いると思う。

この写真は取り扱いがなくなったときに撮影した時のものだ。2025年11月11日の撮影。

この写真は要望の結果、倉庫にあった全在庫を三宮店に取り寄せてくれた時のもの。この時は店頭在庫が切れたら終わりという話があり、在庫が少なくなっていた。12月2日に撮影。

ところが12月14日に来ると明らかに増えていた。

12月23日になると、箱SUNAOを押しのけていた箱Soyが追いやられ、箱SUNAOが優勢になるまでに回復していた。

年を超え2026年1月10日、11日になると在庫がかなり減っていて、また消えるのか…？と不安がよぎった。

しかしこれは杞憂で、16日には復活していた。

1月16日から4月20日までは安定して入荷されており、棚を一段丸ごと埋め尽くすほどの勢いがあった。

しかし5月5日になると急に在庫棚が狭くされ、売り切れ状態になっていた。

という流れがあったので探し始めたわけだ。しかし毎週買うものなのに毎回、駅から遠い武庫之荘のサンドラッグまで買いに行くのは大変だし、夏に入ると溶けて持って帰れなくなる恐れもあるので何とかなってほしいところだ…。

他のアイスだと太ってしまうところ、SUNAOは太らないうえに美味しいのでとても助かっている。糖質控えめで食物繊維が多く、バニラビーンズが入っているのも素晴らしい。

普通のSUNAOだと1カップ税込み248円もするところ、箱SUNAOだと6個入りで647円とお買い得なのも見逃せない。