玩AI那邊的模型，傳統的組裝模型也不能忘
排了好久
終於輪到神威鋼彈(God Gundam)了
兩年前就說要買了
然後中間就一堆臨時要搶的模型插了進來
像是HG 艾爾蓋姆MKII，RG 托爾吉斯3也是，還有LBB的飛驅鳥大將軍
被插隊那麼多次，終於要照計畫(？)來了
說是這麼說，然而這次計畫依然趕不上變化
網友先是傳來訊息說，有便宜的閃光鋼彈，看我要不要
接著又說神威鋼彈也有便宜，要不要一起買？
在兩者合購不超過1200元的惡魔誘惑下
乾脆一次買了，也一次做出來，寫成一篇啦
這次購入的，是鋼彈中最異色的作品
前無古人後無來者的機動武鬥傳G鋼彈
當中的兩台主角機
GF13-017NJ Shining Gundam 閃光鋼彈
與
GF13-017NJII God Gundam 神威鋼彈
一開始標題是打救星啦
不過想想本地模型從來也沒到死絕，說救星，明顯是文不對題
那麼就是超新星啦
耀眼程度絕對是除了最近閉源大紅的Jev以外
AI應用的一個新里程碑
尤其是對本地模型來說更是如此
因為它把了一個大型模型(Qwen3.8-Flash-Next)從勘用，特化到了可用的境界
其速度提昇之大，看了讓人瞠目結舌
而且安裝使用還十分好上手
真的是超慶幸我現在剛好有足夠硬體可以跑
速度有多誇張呢？
同樣的硬體，預填速度從2位拉到3位數，解碼更是驚人的40 tk/s
然後上下文可達128K
而它跑的是125B等級的大模型
這就是Strata
https://github.com/Niko1221/Strata
這天還是來啦，只是比想像中的早了不少
玩本地AI模型到後來終究還是買了台新電腦
講真的，現在真不是買新機的好時機
因為記憶體與顯示卡價格在今年一路往上狂漲
所以之前一直在等等看，看何時可以往下
沒想到持續至今已經較過去平均價格溢價超過5成
如果要照我的需求，RTX5060 Ti 16GB顯示卡+32GB RAM條件
組個一台最低規格的桌機
現在10月份，金額已經來到6萬大關，還沒有包含螢幕、鍵盤與作業系統...
而這以前是能買台高階電腦的範圍耶
CPU、記憶體、SSD還是顯示卡，至少有一項有機會拉到很高的規格
如今這價位也只能勉強選個顯卡與RAM勘用的等級
那似乎再不買，未來一年左右只能是望新機而興嘆
可是真的要買嗎？
最後推了我一把的有兩件事，幾乎是一起發生
第一件事，剛好找到有5萬元左右的組可以滿足我的最低規格需求
第二件事，可說是實際的起爆劑，剛好看到印度Youtuber Codacus的影片
如去年那篇提到，家中電腦的GPU實在不夠力
所以ConmfyUI就只有去年體驗了一下下後就停了
直到最近有需求，幾經評估
就決定花點小錢來租用雲端算力服務，完成這個需求
不然買台看得上眼的新的電腦實在太貴太貴太貴了
當然，要讓ComfyUI跑得順不只有租算力平台的選項
還有官方營運平台ComfyCloud可以申請使用
那...之所以不考慮官方
圖的當然是更自由的應用，也就是想偶爾跑跑現在最新的LLM模型看看
只是這選項實現的佔比跟零差不多就是......
總之註冊與繳錢後，就斷斷續續在上面進行測試好一段時間
最近終於做出想要的成品的雛型
當然還要再修過，就在這裡留個設定上的記錄
已經玩了超過一年的免費本地LLM
目前感受到整個發展其實已經差不多到一個穩定期了
雖然最近有幾次被驚嚇以為有什麼新突破
但實測下來都是令人失望的
加上Google主要競爭對手阿里巴巴差不多等同退出這領域
轉為閉源服務與開發超大參數(Qwen 3.8 2.4T參數最好本地跑得動啦)
然後Google也沒有再更新版次(連Gemini 3.5 Pro都快生不出來了)
應該就是進入一個穩定期了
就對這一整年，尤其是這半年玩起來的狀況寫個心得與小整理
(以下文章長，只有一張圖)
上一篇挑戰相關議題的文章是3月份寫的這一篇
那時的情況是，小參數21B以下就是不行
中等參數30B以上的，家裡最強電腦上慢得像龜一樣
跑的太勉強(5~7 tokens/秒)，也是跟沒用差不多
沒想到技術發展之快，5月初得知MOE有特殊用法時[1]
Claude Code搭配MOE模型就來到能用的範圍了
目前這篇寫的大部分設定都是那時候搞定的
不過對於我工作用的電腦沒屁用
因為MOE技術要卸載無法上VRAM的模型到一般記憶體中
只有16GB RAM的工作電腦辦不到這件事
家裡那台可以，但沒必要
在家跑Claude Code時，除了個人隱私外，都是沒機密性的東西
乾脆用Claude code直接連Opus或是Sonnet還比較好用
加上5月忙到6月中，就沒有更進一步寫成blog留存了
直到最近工作暫告一段落，又想回頭來測試這一塊
測了一下4月底發表，最近官方自己壓縮的Gemma4-E4B QAT模型發現算是可以跑了
讓我一開始開心了一下，也開啟這篇文章的撰寫
只是嚴格說來這算假象，小參數模型進步算非常大，但工具調用仍然不穩定
即便克服了工具問題了，以產出程式碼品質來說，它的上限仍然不到及格線
測到這裡，因為沒達成預期用Gemma4-E4B跑的目標，本來想把這篇給廢了
後來想想寫都寫了，其實上一篇也是失敗的記錄，還是繼續測下去
繼續測試後，要稱得上穩定可用，還是得更多參數的Gemma4-12B這種等級
可是工作用電腦其實跑不太動
有再降階換Qwen3.5-9B測試，不過程式碼產出的表現依然不穩定
看來就這樣了
就把資料整理整理，重改一下文章內容後推出
而之前也確實沒記錄Claude Code怎麼搭配llama.cpp(llama-server)
也趁這篇寫一下記錄
以下就是詳細的失敗記錄與Claude Code如何搭配llama-server的設定說明
還有後續不死心測試的補充
終於還是入手Legend BB這個系列啦
這次購入的是萬代PB商店中的特規品
天宮之國繼新世大將軍後，年輕一代的新大將軍
Legend BB 第一彈 飛驅鳥大將軍！
最近網友推薦一個新的漫畫翻譯器叫Koharu
GitHub - mayocream/koharu: ML-powered manga translator, written in Rust. · GitHub
在Manga-Image-Translator搞定後，終於有空試著玩玩看
這真的有驚豔到我，不但安裝簡易，幾乎不用佈署什麼環境
而且看這簡單易懂的操作介面，還是全繁體中文的
稍稍試一下，連說明書都不用看就用到那邊去
超棒的
這一定要推一下
沒錯，今年的生日禮物就是這個啦
SHOEI的旅行全罩帽GT-AIR3
感謝老弟幫忙與老婆資助讓我可以擁有這個好物
提早入手了一陣子了
順便也來介紹一下選購理由與使用心得
前陣子在逛Ollama的模型庫時，發現了有幾個模型的Ollama範例指令變了。
從最早單純的ollama run qwen3.5這種
變成了ollama launch claude --model=qwen3.5這種樣式
本來有點不以為意
後來因為接觸到claude code後，才驚覺這是用離線模型跑claude code的指令
然後才開始鑽研要怎麼使用
先說結論，現階段在claude code上用離線模型根本就是災難
連最基本的調用工具寫出檔案都有問題，根本連可用都稱不上
不過途中不死心，又找了其它幾套工具來使用
所以標題才會打上AI Agent，而不單指claude code
最後是勉強找到一套可以在公司電腦上運作的組合
就在此做個小記錄並分享一下
以下就進入詳細內容
在去年接觸了Ollama之後
它就成為了我離線LLM的主要應用來源
安裝與使用簡易是最大的優點
包含後來更易用的視窗對話功能，可以隨選模型
外加直接拖拉檔案進行上傳，而不是在命令列貼上檔案來源就是超方便的
然後我也靠著ollama本身就有的python支援
寫了一個簡易的翻譯用工具，協助我日常工作上的文件處理
不過好用歸好用
當我整理硬碟，發現它現在本體不含模型就佔了5GB之後
真的有點嚇到，怎麼這麼肥？
換言之，如果只是要拿來翻譯工具進行簡單的翻譯應用
不含模型就是先吃掉5GB去了
當然我用的不只這些，還有加減試很多東西
所以還會繼續使用Ollama
只是這容量對我弄出來的翻譯工具要移殖給他人用來說，阻力太強了
問了AI，給了解套方案，要用llama.cpp
https://github.com/ggml-org/llama.cpp
想想上一篇熟悉的MapleBBS沒搞出來實在有點可惜
所以在上一次失敗後，還是有慢慢地在試
終於在最近得到了完整的解法
這版本建置過程的完善度真是輸夢之大地太多了，畢竟太舊了
不過舊也有舊的好處，比較熟悉所以感覺好上手多了
兩個版本要選，我是會選這個MapleBBS 3.10 itoc版
以下我會針對這版本遇到的問題儘量簡短一一說明
然後因為要修改的東西太多了
會提供一個可以一口氣修改所有Makefile用的prepare.sh
這檔案把前置工作搞定後
接下來就可以套用原本的安裝程序進行輕鬆且完整的安裝
那麼開始啦
在2026新年第一篇PO這篇真的蠻瘋的
不過蠻懷念也蠻有趣的
總之在與Gemini進行對話時
標題這念頭就像突然被電波打到一樣
出現在我的腦中
稍稍想想，可行性應該是有的
就向Gemini繼續詢問其可行性後
以玩樂性質執行下去
 |
| 這次使用夢之大地版本架設 |
時間過得好快
又到了年末
回顧一下去年這篇的計畫
吉他學習今年(2024)回顧
今年只能說失敗了
立下四首目標只完成了兩首
................
其實從Blog上文章狀況也能理解
AI太好玩了
大部分的心力投注在AI應用上了
自然留給吉他學習的部分就變少了
想玩的東西太多了，時間要是可以再多一點就好了
今年沒依計畫達標還是要好好回顧一下成果
還有設立明年的目標
期待明年可以練更多想彈的曲目
翻了一下舊資料，自己動手寫Android程式已經十二年前啦
當年有寫了一個很簡單的連線程式，在工作上協助Debug
然後也一路挑戰到Java的JNI(Java Native Interface)運作
(撰寫Android NDK程式)
不過終究是與工作相關性太低
就算有想寫的東西，人家開發的都弄得比自己好，還免費
所以弄完那一個後就沒有繼續進行開發
即便中途還有再想著要重啟，但一安裝完Android Studio看著那變得陌生不已的介面
還是又默默地移除它，下次再說
最近，看著Google也推出了，用嘴(描述)就可以寫程式的Antigravity後
就又非常有興趣想要切入
因為用描述寫程式，可以不用太深入語法問題，只要專注於程式結構與目標
尤其我對Android舊官方語言的Java已經不是很熟，新推的kotlin更陌生
以往經驗來說從做中學是最速成，而且AI還可以帶教學說明細節
就決定來寫一個想做的APP
只是剛好看到Antigravity出狀況把人家的D槽給砍了
(Google開發平台Antigravity爆嚴重事故 用戶硬碟被無預警格式化)
加上它不是Android專屬的開發環境
無法預覽UI的板面，模擬執行，還有看LOG
最終還是使用Genimi+Android Studio進行開發與學習(？)
(以下文多只有心得，沒有程式碼與圖像)
一句：「要記得喔，下次驗車是半年後」
讓我驚覺，對喔，這台車已經10年了
除了感嘆時間怎麼會過的如此之快
另外一方面也覺得高興
這台車竟然還是如此健壯好開到感覺不出來已經10年了
畢竟購買當時福斯DSG的惡名昭彰不說
只要身為一台進口車，「傳說」，小毛病多到錢都會花得很兇狠
所以當初並不看好可以開很久
原訂目標使用目標只有先撐個10年，如果要一直修就不要了
目前看來是穩穩地達標啦
而且看來是比前一台國產的Focus還要健康
看來要達到再高階一點的目標15年應該不難
慶幸自己運氣還算好
5年前有寫過5年的使用心得
Volkswagen Sharan 2.0 TDI CL 5年使用心得
那麼這篇就來聊聊第二個5年來的一些維修保養與使用心得吧
テレ朝「スーパー戦隊シリーズ」放送終了へ
看到這新聞時
只覺得這一天終究還是跑不掉
畢竟日本的三大特攝：奧特曼，假面騎士與超級戰隊系列
就只有超級戰隊這系列是沒有停過的
前兩個系列都有停超過10年才再開
但是還是覺得很可惜啊
從1975年開始到現在50年了咧，這可是段不短的時間
但在東映最新的回應是無可奉告而不是否認的情況下
スーパー戦隊：“終了報道”にテレビ朝日「今後の編成についてはお答えしていません」 - MANTANWEB（まんたんウェブ）
我想真的就是這樣了吧
就趁此時來回顧一下自己的戰隊史
還有期望戰隊有再起的一天吧
大概在三個多月前接觸到這個品牌的訊息吧
在小小的同好圈中掀起一波小熱潮
在自己評估過後，就在最近入手了
一共買了24個一般色一盒，還有12個金屬色一盒
用起來的第一感想，真的讚！
難怪模型同好們讚不絕口
index TTS2
這是無意間在討論區中看到的關鍵字
好奇查下去才發現，又是個功能強大的新AI應用
介紹官網在此
IndexTTS2: A Breakthrough in Emotionally Expressive and Duration-Controlled Auto-Regressive Zero-Shot Text-to-Speech
這套由中國BiliBlil開發的文字轉語音(Text To Speech)AI應用在9月8日發表了第2代
名稱就是開頭的index TTS2
它的強大之處包含了兩個以往不好做到與很難做到的功能
幾近零樣本的語音複製與可控制的帶情緒語音
先不講究專有名詞，直接看展示影片就會明白上面講的兩件事是什麼
首先第一個，讓子彈飛的經典對話，翻譯翻譯什麼叫驚喜
沒錯，幾近完美地複製原角色說話的聲紋與語氣
裡面的英語都是文字輸出後讓AI產出的
我覺得複製的部分還原了至少9分像了
帶情緒的部分更是與原語氣差不了多少
第二個，我選了展示的最後一個影片
著名的梗圖產生動畫，MyGO
會選這個是要展示除了英語外，index TTS2它要產生中文語音也沒問題
只是畢竟是中國開發的，要靠簡體字它才認得文字
網頁中還有其它展示啦
就不一一截取到這裡展示了
總之在連假前發現，驚嘆其功能
然後趁著連假稍微玩了一下，體驗一下這最新科技
寫一下這一篇小介紹
我想這架的故事不用再多做太多介紹了
畢竟這就是所有鋼彈的始祖
只要認識鋼彈一陣子，大概都會順便認識這一隻
頭頂上顯眼的天線，極具識別的兩隻眼睛與面罩(排氣孔)
白色為底，藍紅黃交錯的配色
後繼的機體們或多或少都繼承了這些特微
這次組裝的就是，RX-78-2 鋼彈
第一代，初代鋼彈，以下簡稱初鋼
