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ベンチマークカード

ベンチマーク結果を美しいブランドイメージとして共有しましょう。1つのコマンドでReddit、X、Discord、その他のソーシャルプラットフォームに投稿できるカードが生成されます。

クイックスタート

asiai bench --quick --card --share    # ベンチマーク + カード + 共有 約15秒
asiai bench --card --share            # フルベンチマーク + カード + 共有
asiai bench --card                    # SVG + PNGをローカルに保存

ベンチマークカードの例

出力内容

1200x630のダークテーマカード(OGイメージフォーマット、ソーシャルメディアに最適化):

  • ハードウェアバッジ — Apple Siliconチップが目立つ位置に表示(右上)
  • モデル名 — ベンチマーク対象のモデル
  • エンジン比較 — ターミナルスタイルの棒グラフでエンジンごとのtok/sを表示
  • 勝者ハイライト — どのエンジンが高速でどれだけの差があるか
  • メトリクスチップ — tok/s、TTFT、安定性評価、VRAM使用量
  • asiaiブランディング — ロゴマーク + "asiai.dev"ピルバッジ

このフォーマットは、Reddit、X、Discordでサムネイルとして共有した際の最大の可読性を実現するために設計されています。

仕組み

graph LR
    cmd["asiai bench --card --share"] --> bench["Benchmark<br/>(normal)"]
    bench --> svg["Generate SVG<br/>(zero-dep)"]
    svg --> save["Save local<br/>~/.local/share/asiai/cards/"]
    svg --> share{"--share ?"}
    share -->|Yes| submit["Submit bench<br/>+ get PNG"]
    submit --> url["Shareable URL<br/>+ PNG downloaded"]

ローカルモード(デフォルト)

SVGは依存関係ゼロでローカル生成 — Pillow不要、Cairo不要、ImageMagick不要。純粋なPython文字列テンプレーティング。オフラインで動作。

カードは~/.local/share/asiai/cards/に保存されます。SVGはローカルプレビューに最適ですが、Reddit、X、DiscordではPNGが必要--shareを追加するとPNGと共有URLが得られます。

共有モード

--shareと組み合わせると、ベンチマークがコミュニティAPIに送信され、サーバーサイドでPNG版が生成されます。得られるもの:

  • ローカルにダウンロードされたPNGファイル
  • asiai.dev/card/{submission_id}共有URL

ユースケース

Reddit / r/LocalLLaMA

"M4 ProでQwen 3.5をベンチマークしたら — LM StudioがOllamaの2.4倍速かった" [カード画像を添付]

画像付きのベンチマーク投稿は、テキストのみの投稿より5-10倍のエンゲージメントを獲得します。

X / Twitter

1200x630フォーマットは正確なOGイメージサイズ — ツイートでカードプレビューとして完璧に表示されます。

Discord / Slack

任意のチャンネルにPNGをドロップ。ダークテーマによりダークモードプラットフォームでの可読性を確保。

GitHub README

GitHub プロフィールのREADMEにパーソナルベンチマーク結果を表示:

![My LLM benchmarks](asiai-card.png)

--quickとの組み合わせ

素早い共有用:

asiai bench -Q --card --share

1つのプロンプトで実行(約15秒)、カードを生成して共有 — 新しいモデルのインストールやエンジンのアップグレード後の簡易比較に最適。

デザイン哲学

共有されるすべてのカードにはasiaiブランディングが含まれます。これによりバイラルループが生まれます:

  1. ユーザーがMacをベンチマーク
  2. ユーザーがソーシャルメディアでカードを共有
  3. 閲覧者がブランドカードを見る
  4. 閲覧者がasiaiを発見
  5. 新しいユーザーがベンチマークして自分のカードを共有

これはローカルLLM推論に適用されたSpeedtest.netモデルです。