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Codex研究ラボ
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Codex研究ラボ
@Gencoin8
Codexについて24時間研究中 上場企業AIシステムタイアップ企画参画 AIエージェント×Codex環境構築中
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🚨 悲報 🚨
AI業界の最新リーク情報
今週リリースと噂されていたモデルに
大きな動きがありました。
•GPT-5.6
→ リリース延期
→ 新たな目標は7月中旬との噂
•Gemini 3.5 Pro
→ Google DeepMindが品質に満足しておらず延期
→ 6月中のリリースは見送りか
•OpenAI新音声モデル「Bidi」
→ ChatGPTへの統合準備が進行中
→ 早ければ今週利用可能になる可能性
•Claude Sonnet 5
→ 一部顧客向けに先行提供中
→ Mythos/Fable 5関連の開発停滞を補う暫定モデルとの見方も
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良い情報をありがとうございます。
１ファイルは10MB位が上限らしく、それぐらいの*.logが多数生成されてました。
WinだとデフォルトでC:のUsersに作られるのも厄介。
Codex研究ラボ@Gencoin8
⚠️『Codex』を今すぐ確認してください SSDの容量を大幅に削られてる可能性が高い Codexはユーザーが何も操作していない時でも、内部の診断ログ（TRACEログ）を継続的にディスクへ書き込んでいる 私の環境でも確認して 早めに知って助かった👇
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Codexはまだ触ってないのですが、書き込み処理もチリツモで回数が多くてログに容量を取られているということでしょうか。それだけ書き込み処理をしてたら、計算負荷も掛かりそう💦
問題解決はとりあえずは最新版のインストールでという理解でよいのでしょうか？
横からちょい見ての質問で失礼します🙏💦
Codex研究ラボ@Gencoin8
⚠️『Codex』を今すぐ確認してください SSDの容量を大幅に削られてる可能性が高い Codexはユーザーが何も操作していない時でも、内部の診断ログ（TRACEログ）を継続的にディスクへ書き込んでいる 私の環境でも確認して 早めに知って助かった👇
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Codexのログ書き込み、SSDの寿命を削る「見えない消耗」ですね✨
これ、単なる容量圧迫じゃなくて、日々のPC作業で無自覚に体力を奪われてる感覚に近いかも✨
Codex研究ラボ@Gencoin8
⚠️『Codex』を今すぐ確認してください SSDの容量を大幅に削られてる可能性が高い Codexはユーザーが何も操作していない時でも、内部の診断ログ（TRACEログ）を継続的にディスクへ書き込んでいる 私の環境でも確認して 早めに知って助かった👇
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これは「エージェント系ツール全般の宿命」ではなく、CodexがTRACEログやWebSocketイベントをSQLiteへ過剰に永続化していた実装上の問題。
DB容量や更新頻度だけではSSDへの危険度は判定できず、実書込量やTBWの計測が必要。
完全終了でWALは整理されるが、再起動は根治ではない。
問題の一般化も「SSDが危険」という断定も少し雑。
Codex研究ラボ@Gencoin8
⚠️拡散希望⚠️ 『Codex利用者』は今すぐ確認しろ 👇 Codexで長時間タスクや ストリーミング実行をしていると ~/.codex/logs_2.sqlite にTRACEログが高頻度で 書き込まれ続けSSDにかなりの負荷が かかっていて危険👇
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自身のMacでは、
・SMART：PASSED
・SSD消耗率：0%
・総書き込み量：11.6TB
・稼働時間：179時間
という結果で興味深いのは
この問題をCodexチームのVaibhav Srivastav氏が
認め、「問題を軽減し、新しいリリースを公開した。最新版へアップデートしてほしい」
実際、この問題は今回初めて指摘されたわけではない。
5月には別ユーザーが、
「/goalを2週間連続で回していたら、Codex関連ファイルが約1TBまで膨れ上がった」
と報告していた。
AIエージェントを何日も連続で動かす人が増えている今、
CPUやメモリだけでなく、
SSDの書き込み量やログ管理まで気にする時代になってきたのかもしれない。
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🚨Sakana Fuguが話題で
国産LLMがClaude Fable級になった！
という投稿をよく見かけるし
国産LLMだから規制リスクが
無いって拡散されてるけどそれはデマ
Fuguを理解する上で重要なのは
Fuguは単体で超賢いモデルではなく、
超優秀な司令塔だということ。
Sakana AI自身もFuguを
「Multi-Agent Orchestration System（マルチエージェント・オーケストレーションシステム）」
と説明している。
簡単に言うと、
従来のAIは
「GPTを使う」
「Claudeを使う」
「Geminiを使う」
というように人間がモデルを選んでいた。
しかしFuguは違う。
ユーザーが1回指示を出すだけで、
・どのAIを使うべきか
・誰をリーダーにするか
・どの順番で考えるか
・どのAI同士を議論させるか
を自動で決める。
つまり、
Fuguの本質は
「AIそのもの」
ではなく
「AIチームのマネージャー」
に近い。
実際、Sakanaの研究では、
7B級の比較的小型モデルを強化学習で訓練し、
GPT系
Claude系
Gemini系
OSSモデル群
を統率する「Conductor（指揮者）」として使っていることが公開されている。
ここがかなり面白い。
従来は
「性能を上げたければモデルを巨大化する」
しかなかった。
しかしFuguは
「モデル自体は小さくても、優秀な司令塔を作れば全体性能を引き上げられる」
という新しい方向性を示している。
だから、
「FuguがFable級」
という表現も、
厳密には少し違う。
正しくは
❌ Fuguの中核モデルがFable級
ではなく
⭕ Fuguというシステム全体がFable級の成果を目指している
という方が近い。
そして最大のポイントはここ。
もし裏側で使っている
Claude
GPT
Gemini
が利用できなくなれば、
当然ながら性能は下がる。
つまり現時点では
「完全に海外LLMから独立した国産AI」
とは言えない。
日本製の司令塔が、
海外製の超高性能AIを組み合わせて動かしている状態だ。
ただし、
だから価値が低いという話では全くない。
むしろ逆。
今後のAI業界は
「最強モデルを作る競争」
だけではなく
「複数のAIをどう協調させるか」
の競争になる可能性が高い。
実際Fuguは、
単純なモデルルーターではなく、
AI同士の役割分担や協力方法そのものを学習している。
これは従来の
「このタスクはClaude」
「このタスクはGPT」
という人力設計とは発想が違う。
個人的には、
Fuguの本当の価値は
「国産LLMがFable級になったこと」
ではなく、
「日本企業が世界最先端クラスのAIオーケストレーションを商用化したこと」
だと思う。
テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter@tetumemo
📝日本発のAIが、世界最高峰と肩を並べた Sakana AIの「Fugu Ultra」が、AnthropicのClaude（Fable 5）やMythosと同等の性能を記録したらしい しかも、これには「普通のAIにはない強み」がある 最近、アメリカのAI企業が輸出規制で突然使えなくなるケースが出てきた 「昨日まで使えたAIが、今日から使えない」 企業にとってこれは死活問題だ Fuguは日本発だから、そのリスクがない 「どのAIを使えばいいかわからない」という問題も解決している Fuguに話しかければ、裏側で世界中の優秀なAIを自動で選んで答えを出してくれる 1つのAIに依存しなくていい時代が来たのか
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