#agentic

Simon Willisonが、自分の作業においてバイブコーディングとエージェンティックエンジニアリングの境界がすでに崩れ始めているという不快な気づきを共有した。

LocalLLaMAがMiMo-V2.5-Proに大きく反応したのは、MITライセンスと巨大スペックが同時に来たからだ。1.02T total、42B active、1M contextは魅力的だったが、コメント欄はすぐに「誰がどんなGPUで回すのか」という現実論にも向かった。

LocalLLaMAで注目されたLFM2.5-350Mは、小さな汎用modelではなく、tool useとstructured outputに特化した350M edge modelとして受け止められた。Liquid AIはpretrainingを10Tから28T tokenへ拡張し、large-scale RLを追加したと説明している。

r/LocalLLaMAの投稿は142 pointsと29 commentsを集め、CoPaw-9Bへの初期関心を示した。議論の中心は、Qwen3.5系の9B Agentモデル、262,144 tokensのcontext、そしてGGUFやquantized releaseが早く出るかどうかだった。

Hacker Newsで高い反応を得たStep 3.5 Flashは、196B total parameterと約11B active parameterのMoE foundation modelとして公開され、256K contextとcoding/agent指標を前面に出した。