ブログ

執筆者

Leo Kaka

7 本の記事

Kimi K3 をめぐる四段の構造図：2.8T の重みは無償 → ホストは 8×GB300 以上 → 報道された最大 30% の収益分配 → 未解決のトークン監査。下段にライセンス 3 条項の閾値（$20M/12 か月・1 億 MAU または月商 $20M・社内利用と認定パートナーは免除）

Kimi K3 ライセンスの商用条件は 3 条項で決まる——「$20M」の読み方と、Azure・AWS・Google に求めた 30% 収益分配

Leo Kaka
手描きイラスト：並んだ二つの作業台。左の職人は木塊を鉋で薄く削り、右の職人は重い帳簿を棚へ運ぶ。二台の間に張った紐の中央に黄色い値札が一枚

GLM-5.3-Flash と Qwen3.8-Flash-Next——同じ $0.15 に、逆の削り方で着地した

Leo Kaka
三つのホップ（エージェント → LLM ゲートウェイ → モデル提供者）を横に並べ、各ホップで認可の文脈のうち何が残り何が抜け落ちるかを示した構造図。ゲートウェイの入口と出口が Trust Domain の境界として区切られている

Transaction Tokens とは何か——認可の文脈は三ホップのどこで消えるか

Leo Kaka
三モデルのチェックポイント容量（23.5 / 65.2 / 83.5 GB）を RTX 5090 の VRAM 32 GB の線と並べ、単発 decode 速度 196.9 / 127.1 / 32.0 tok/s を対置した図。著者実測 2026-08-22

FreeToken × RTX 5090——120B MoE が 127 tok/s、その請求書

Leo Kaka
日本 8 団体の Hugging Face 公開モデル数と 30 日ダウンロード数の対比図：モデル数は llm-jp 266 が最多、ダウンロードは rinna 56 万回・sbintuitions 32 万回が上位、8 団体合計 591 モデル・約 136 万ダウンロード

日本の国産 LLM 591 モデルは、売却検討中のプラットフォーム上にある

Leo Kaka
三条件の精度比較と入力トークン量の対比：都度検索 87.3% / 219.5k tokens、静的注入 96.0% / 48.6k tokens

Skills 静的注入 96.0% vs RAG 都度検索 87.3%——精度で選ぶ前に見る請求書

Leo Kaka
Retty Tech Blog の図：AWS STS → アプリケーションサーバー → OpenAI の短期トークン交換フロー（五つのステップ）

エージェントに渡す鍵の形——短期・スコープ・上限の三点セット

Leo Kaka