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新NWの11bNWと10bNWはopcl版では余り強くない？

katago18.1の11bNW C768はkata1で40b最強のs1127よりどれくらい強いかをopcl版同士で
LizzieYzy v2.64のGUIとRTX4060Tiを使用して(1手3秒)で50戦させて検証しました結果は26-24でほぼ互角でした
併せて上記の条件でkata1で28b最強NWのmuonfd2と10bNW C512を50戦させました結果は27-23でC512が少し勝ち越しました

参考DATAとして上記の条件でTrt10.16.1の11bNW C768と40b最強のs1127を対戦させました
結果は37-13でC768が大きく勝ち越しました　下記のデータを参照して下さい
kata1のページ　https://katagotraining.org/networks/kata1

最初のエンジン(OpenCL b40S1127):
全体での勝ち数 : 24 黒番での勝ち数 : 11 白番での勝ち数: 13 トータル消費時間 13718.099 秒トータル訪問数: 9995710
2番目のエンジン(OpenCL b11c768):
全体での勝ち数 : 26 黒番での勝ち数 : 12 白番での勝ち数: 14 トータル消費時間 13725.008 秒トータル訪問数: 9851053

最初のエンジン(OpenCL b28muonfd2):
全体での勝ち数 : 23 黒番での勝ち数 : 13 白番での勝ち数: 10 トータル消費時間 14404.942 秒トータル訪問数: 30629367
2番目のエンジン(OpenCL b10c512):
全体での勝ち数 : 27 黒番での勝ち数 : 15 白番での勝ち数: 12 トータル消費時間 14423.182 秒トータル訪問数: 23145099

最初のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b40S1127):
全体での勝ち数 : 13 黒番での勝ち数 : 4 白番での勝ち数: 9 トータル消費時間 14859.284 秒トータル訪問数: 16588769
2番目のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b11c768):
全体での勝ち数 : 37 黒番での勝ち数 : 16 白番での勝ち数: 21 トータル消費時間 14890.708 秒トータル訪問数: 42150654

odagaki0621

2026/08/26(Wed) 21:48 No.1193

次世代M6チップ搭載の「Mac mini」。AI性能は4倍以上アップ

宇都宮充　2026年8月26日 02:42
M6搭載モデルでは、従来のM4搭載モデルからCPUとGPUのコア数が2基ずつ増加。
さらにGPUにNeural Acceleratorを内蔵したことで、AI性能が大幅に向上した。
デュアル16コアNeural Engineや、最大170GB/sの帯域幅を持つユニファイドメモリなども備える。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2135556.html

odagaki0621

2026/08/26(Wed) 09:54 No.1192

katago18.0でTrt10.16.1の11bNW C768と40b最強のs1127を対戦させた

katago18.0の11bNW C768はkata1で40b最強のs1127よりどれくらい強いかをTrt10.16.1のCUDA13.2版同士で
LizzieYzy v2.63のGUIとRTX4060Tiを使用して(1手3秒)で50戦させて検証しました
結果は36-14でC768が大きく勝ち越しました
併せて上記の条件でkata1で28b最強NWのmuonfd2と10bNW C512を50戦させました
結果は34-16でC512が大きく勝ち越しました　下記のデータを参照して下さい
kata1のページ　https://katagotraining.org/networks/kata1

最初のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b40S1127):
全体での勝ち数 : 14 黒番での勝ち数 : 7 白番での勝ち数: 7 トータル消費時間 14242.302 秒トータル訪問数: 17890103
2番目のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b11c768):
全体での勝ち数 : 36 黒番での勝ち数 : 18 白番での勝ち数: 18 トータル消費時間 14275.298 秒トータル訪問数: 37809387

最初のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b28muonfd2):
全体での勝ち数 : 16 黒番での勝ち数 : 11 白番での勝ち数: 5 トータル消費時間 15202.547 秒トータル訪問数: 52529226
2番目のエンジン(Trt 10.16.1-cuda13.2 b10c512):
全体での勝ち数 : 34 黒番での勝ち数 : 20 白番での勝ち数: 14 トータル消費時間 15233.46 秒トータル訪問数: 78967550

odagaki0621

2026/08/25(Tue) 08:17 No.1190

Re: katago18.0でTrt10.16.1の11bNW C768と40b最強のs1127を対戦させた

kata1でb10NWとb11NWの強化学習が開始されたようです

odagaki0621 2026/08/25(Tue) 17:28 No.1191

LizzieYzyシアターモード

theater

シアターモードの実装がだいぶ進んできました。
上部メニューバーを隠すのが最大の難関でしたが、何とか形になりました。
空いたスペースには、囲碁十訣を表示（10秒おきに流れるように表示）
ユーザーが自分で用意した背景や棋士の画像が、SGFの中の特定の文字に反応して自動的にブラウザに表示されます。

hope366

2026/08/24(Mon) 19:07 No.1189

Windowsのコード署名インフラが刷新へ

樽井秀人　2026年8月24日 06:45
Windowsのコード署名インフラが刷新へ～2027年にはポスト量子暗号へ移行
まずは10月の「Windows Production PCA 2011」期限切れに備えよ

米Microsoftは8月20日（現地時間、以下同）、Windowsのコード署名インフラを大規模に刷新する計画を明らかにした（KB5125813）。
期限切れを迎える認証局（CA）の証明書を置き換えるほか、署名アルゴリズムの強化（RSA-3072/SHA-384）、
ポスト量子暗号（PQC）への備えを行う狙い。

今回の案内は、主にアプリ開発者やソフトウェアベンダー、IT管理者を対象としている。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2134818.html

odagaki0621

2026/08/24(Mon) 09:35 No.1188

Opus 4.8匹敵、DeepSeek V4 Flashの画像対応AIモデル公開

竹元かつみ　2026年8月22日 09:11
DeepSeekのAIモデルが、ついに画像を扱えるようになった。DeepSeekは8月21日(日本時間)、
画像を読めるマルチモーダルモデル「DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp」をDeepSeek APIプラットフォームで公開した。
料金は既存のDeepSeek V4 Flashと同額に設定され、画像1枚あたりの課金は384トークンが上限となる。
ただし、実験的モデルという位置づけで、重みを無償公開するかどうかは現時点で告知がない。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2134780.html

odagaki0621

2026/08/22(Sat) 16:38 No.1187

Qwen3.8 27Bが驚異の6.2GBに!? Unslothが新量子化技術で実現

劉尭　2026年8月21日 11:35
AIモデルを小型化するために使われる量子化技術の開発も着々と進んでいる。Unslothは8月19日(米国時間)、
新しい量子化技術「Dynamic v3.0」を発表し、これを適用したモデル「Qwen3.8-27B」のDynamic v3.0量子化版の提供を開始した。
今回のリリースは、先行公開していた早期プレビュー版を更新したものとなる。Dynamic v3.0に対応したGGUFは
llama.cppやUnsloth Desktopを含むほとんどの推論エンジンで利用可能となっている。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2134411.html

odagaki0621

2026/08/21(Fri) 21:19 No.1186

ブラウザとLizzieYzyの融合

サンブル

htmlを使った綺麗なブラウザ上にLizzieYzyを置いて、ライブ配信の雰囲気の中でLizzieYzyを使えるようにする、という試みを現在行っています。
棋士やキャラクターの画像ファイルを用意しておけば、棋譜の中に含まれる特定の文字列に反応して、指定された画像ファイルが自動的にブラウザに表示されるようになっています。
※投稿直後の修正では画像が出ませんでしたが、今やったら出ました。

hope366

2026/08/21(Fri) 12:54 No.1182

Re: ブラウザとLizzieYzyの融合

画像添付は修正の時です

odagaki0621 2026/08/21(Fri) 16:06 No.1184

Re: ブラウザとLizzieYzyの融合

こういう試みが成功すれば、いずれ囲碁AIの情報を言葉にして解説できるのではないでしょうか。
将棋ではすでにAIが解説できるみたいです。
「AIが将棋を解説する時代に」
https://www.asahi.com/articles/ASV8N0498V8NUCVL03TM.html

Eba 2026/08/21(Fri) 19:17 No.1185

Windows の環境変数を安全に管理できる Envarly

Windows の環境変数を安全に管理できる GUI 環境変数エディター　Envarly

Windows 10/11 向けの GUI 環境変数マネージャーです。
標準の「環境変数」設定画面では行いにくかった PATH の並べ替えや確認作業を、
直感的かつ安全に行えるよう設計されています。
最大の特長は「設定の適用前に変更内容をプレビューできる」点です。
実際のレジストリ（システム）へ書き込む前に変更点の差分を確認できるため、
誤って既存の PATH を消してしまうトラブルや、不正な PATH
設定によるエラーを未然に防ぐことができます。
https://freesoft-100.com/review/envarly.html

odagaki0621

2026/08/19(Wed) 16:47 No.1181

「Qwen3.8-27B」無償公開！3.6を大きく上回る性能

劉尭　2026年8月15日 00:36
「Qwen3.8-27B」無償公開！3.6を大きく上回る性能でローカルAIの定番になるか

ローカルAIに最適な新モデル「Qwen3.8-27B」がオープンウェイトとしてついに公開された。
Qwen3.5のアーキテクチャ基盤を継承しつつ、コーディング、専門業務、研究、
ならびに長期的なエージェントタスク全般で大幅なパフォーマンス向上を達成しているほか、
画像とビデオも直接理解できるネイティブなマルチモーダルモデルとなっている。
ライセンスはApache 2.0で、商用利用含め無償利用できる。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2132909.html

odagaki0621

2026/08/15(Sat) 10:38 No.1177

ローカルAIの超新星！Qwen3.8-27B×DeepSeek Harnessを早速試す

西川和久　2026年8月18日 09:04
日本時間の2026年8月14日、Alibaba Qwenが27B級dense(デンス、非MoE)のモデル「Qwen3.8-27B」を公開した。
前作「Qwen3.6-27B」を全ベンチマークで上回るとのことで、ローカルAIの定番候補として界隈は大騒ぎだ。
そして同日、DeepSeekもLLMエージェント基盤「DeepSeek Harness」を公開。今回は、
Qwen3.8-27BとDeepSeek Harnessをセットで取り上げてみたい。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/nishikawa/2133158.html

odagaki0621 2026/08/18(Tue) 21:01 No.1180

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