よくある質問

一般

asiai とは何ですか？

asiai はApple Silicon MacでLLM推論エンジンのベンチマークと監視を行うオープンソースCLIツールです。7つのエンジン（Ollama、LM Studio、mlx-lm、llama.cpp、oMLX、vllm-mlx、Exo）をサポートし、tok/s、TTFT、消費電力、VRAM使用量をゼロ依存関係で測定します。

asiai はIntel MacやLinuxで動作しますか？

いいえ。asiai はApple Silicon（M1、M2、M3、M4）が必要です。Apple Siliconでのみ利用可能なmacOS固有のAPI（sysctl、vm_stat、ioreg、IOReport、launchd）を使用しています。

asiai にsudoやroot権限は必要ですか？

いいえ。GPU可観測性（ioreg）と電力監視（IOReport）を含むすべての機能がsudo不要で動作します。powermetricsとのクロスバリデーション用のオプション --power フラグのみがsudoを使用します。

エンジンとパフォーマンス

Apple Siliconで最速のLLMエンジンは？

M4 Pro 64GBでQwen3-Coder-30B（Q4_K_M）を使用したベンチマークでは、LM Studio（MLXバックエンド）が102 tok/sを達成し、Ollamaの70 tok/sと比較して46%高速です。LM Studioは電力効率も82%優れています（8.23対4.53 tok/s/W）。詳細な比較をご覧ください。

MacにはOllamaとLM Studioのどちらが良いですか？

用途によります：

• LM Studio（MLX）：スループットに最適（コード生成、長い応答）。より高速で効率的、VRAM使用量が少ない。
• Ollama（llama.cpp）：レイテンシに最適（チャットボット、インタラクティブな使用）。TTFTが速い。大規模コンテキストウィンドウ（32Kトークン超）に優れている。

ローカルでLLMを実行するにはどのくらいのRAMが必要ですか？

モデルサイズ	量子化	必要RAM
7B	Q4_K_M	最低8 GB
13B	Q4_K_M	最低16 GB
30B	Q4_K_M	32-64 GB
35B MoE（3Bアクティブ）	Q4_K_M	16 GB（アクティブパラメータのみロード）

ベンチマーク

最初のベンチマークの実行方法は？

3つのコマンド：

pip install asiai     # インストール
asiai detect          # エンジン検出
asiai bench           # ベンチマーク実行

ベンチマークにはどのくらい時間がかかりますか？

クイックベンチマーク（asiai bench --quick）は約2分です。複数プロンプトと3回の実行を含む完全なクロスエンジン比較は10〜15分かかります。

電力測定の精度は？

IOReportの電力読み取り値は sudo powermetrics と比較して1.5%未満の差異で、LM Studio（MLX）とOllama（llama.cpp）の両方で20サンプルにわたって検証されています。

他のMacユーザーと結果を比較できますか？

はい。asiai bench --share を実行して結果を匿名でコミュニティリーダーボードに提出できます。asiai compare で自分のMacの立ち位置を確認できます。

AIエージェント統合

AIエージェントはasiai を使用できますか？

はい。asiai には11ツールと3リソースを備えたMCPサーバーが含まれています。pip install "asiai[mcp]" でインストールし、MCPクライアント（Claude Code、Cursor、Windsurf）で asiai mcp として設定してください。エージェント統合ガイドをご覧ください。

どのMCPツールが利用できますか？

11ツール：check_inference_health、get_inference_snapshot、list_models、detect_engines、run_benchmark、get_recommendations、diagnose、get_metrics_history、get_benchmark_history、refresh_engines、compare_engines。

3リソース：asiai://status、asiai://models、asiai://system。