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Linden Kern

8 本の記事

コード・文書の再現可能な作業と難しい研究課題を二つの情報パネルに分け、後者は別途評価する構成。ベンチマーク図ではない。

GPT-6.1 SolとAstra、コードは移せても「最後の判断」は別だ

Linden Kern2026年10月2日

四つの層を左から並べた図：ルール 0.5 µs（筆者計測）、埋め込み 94 ms と LLM 分類 1,048 ms（いずれも Zenn・shogo_h 氏の計測）、Jev 70–500 ms（TypeSafe の公表値）。Jev の列には 1,000 件の費用試算と「低確信度は次の層へ」の注記がある

Jev は LLM の振り分けに使えるか：埋め込みと LLM 分類のあいだに置くなら、任せない判定は 4 つ

Linden Kern2026年9月23日

Kaitchup の散布図：Qwen3.8-27B の GGUF 15 本について、横軸に MTP と vision を除いた体積（GB）、縦軸に BF16 に対する精度回復率（%）。金色の 95% 線の上に 12 本、下に GSQ-RCO IQ2_S、UD IQ2_XXS、UD IQ1_M の 3 本。右に 15 本の凡例（体積・回復率・出力トークン）

Qwen3.8 27B の量子化、Q4・Q2・Q1 で何が変わるか——Q3_K_XL は BF16 と同じ、同じ 2-bit でも 96% と 74%、Q1 は 53%

Linden Kern2026年9月3日

bartowski の Nemotron-3.5-Lightning GGUF 各ファイルについて、ファイル名が謳う bpw とテンソル表から実測した bpw を並べたダンベル図。k/i-quant の全段が 4.5 bpw の床に張り付いている

Qwen3.8-Flash-Next の GGUF はどれを選ぶか——最小 4 段は「名前が違うだけ」に近い、ヘッダを読んだ実測

Linden Kern2026年8月29日

手描きイラスト：模型作りの露店が並ぶ市場の門前に真鍮のシャベルを積んだ手押し車が停まり、荷役夫が門柱に黄色い予約リボンを結んでいる

Nvidia が Hugging Face 買収交渉——依存先が『中立の場』でなくなる日

Linden Kern2026年8月27日

三列の比較図：ルール層は 0.5 µs・費用ゼロ（筆者計測）、埋め込み層（semantic-router + Qdrant）は p50 94 ms・正解率 67.5%、LLM 分類（gpt-5.6-luna）は p50 1,048 ms・正解率 100%（Zenn 実測）。1,000 件あたりの費用は本稿の試算で約 0.0003 ドル対 0.11 ドル

semantic-router と Qdrant で LLM を呼ばずに振り分ける——11 倍速で済む判定、済まない判定

Linden Kern2026年8月25日

同じ Qwen3.8-27B に対する三市場の異なる問い：量子化・ハーネス選定・クローズドモデルとの等価性

同じ Qwen3.8-27B、三つの言語圏で違う問い——評価が食い違う理由

Linden Kern2026年8月23日

原記事のワークフロー図：計画から並列レビュー、修正ループ、マージ判定まで（Zenn・nrs 氏）

編成 70.3 対単体 62.6——編成が勝つ三つの条件と、その請求書

Linden Kern2026年8月19日