PolyStrata

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大きな AI モデルを、手元の PC で動かす
Qwen3.8-Flash-Next、GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash、LFM2.5、Flint、Qwen3.6、Clover、Ornith 1.5、Gemma 4、Tiel Coder、MiniCPM-V、Kolibri 1 · 無料のオープンソース

_{Claude Code と Qwen3.6-35B-A3B UD-Q3_K_M、8 GB のカードのノート PC で、実時間：小さなプログラムに --json オプションを足し、テストを書いて実行します。サーバーは起動時に Claude Code のシステムプロンプトを読んであります（"warm_start": true）。}

_{ボクセルの五重塔の庭。1 回のプロンプトで作成し、RTX 5070 上の Strata（Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S、128K コンテキスト）で実行 · 動画全体（49 秒）}

PolyStrata は、ふつうはサーバーが必要な大きな AI モデルを普通の PC で動かします。チャットをしたり、コードを書いたり、 アプリやコーディングエージェントと連携したりできます。データが PC の外に出ることはありません。

動かせるモデルは 12 個で、エンジンは 2 つです。

• Qwen3.8-Flash-Next：12 GB 以上の NVIDIA または AMD の グラフィックカード、Windows または Linux。画像も読めます。エンジンは Strata のものをそのまま使っています。

残りの 11 個は PolyStrata のために書いたエンジンで動きます。NVIDIA カードが 1 枚必要です（2 枚でも動きます）。11 個とも Linux で動き、 GLM 5.3 Flash と DeepSeek V4 Flash 以外は Windows でも動きます。まだ実験的で、動かしたのは 32 GB のカードを載せた 1 台の PC と、 小さい 8 つについては 8 GB のカードを載せたノート PC 1 台だけです。

• GLM 5.3 Flash：いちばん大きいモデル。ファイルは 79〜114 GB で、その大部分は RAM に置かれます。
• DeepSeek V4 Flash：ファイルは 91 GB で、これも大部分は RAM に置かれます。会話を覚えておくための VRAM が少なく、128K のコンテキストでも 32K より 0.7 GB 多いだけです。
• LFM2.5-24B-A2B：Liquid AI のモデルで、ファイルは 11〜25 GB。ほとんどの層にアテンションがないので、 長い会話でも VRAM をあまり使いません。128K のコンテキストでも 32K より 2 GB 多いだけです。ライセンスで商用利用が認められるのは、 年間売上が 1,000 万ドル未満の会社だけです。
• Flint 40B-A2.5B：Recursive がコーディングエージェント向けに作ったモデルで、ファイルは 18〜42 GB。 ほとんどの層は直前の 513 トークンしか見ないので、長い会話でも VRAM をあまり使いません。128K のコンテキストでも 32K より 2.6 GB 多いだけです。
• Qwen3.6-35B-A3B：ファイルは 13〜23 GB。画像も読めます。
• Clover-35B-A3B-Preview：DiffuSpace のモデル。Qwen3.6-35B-A3B をさらに学習させ、トークンのまとまりを一度に書けるようにしたもの。ファイルは 13〜21 GB。読めるのはテキストだけです。
• Ornith 1.5：構造は Qwen3.6-35B-A3B と同じで、重みが違います。ファイルは 14〜24 GB。画像も読めます。
• Gemma 4 26B-A4B：ファイルは 11〜17 GB。画像も読めます。
• Tiel Coder 35B-A3B：peculiar-ragdoll がコーディングエージェント向けに量子化した Ornith 1.5。ファイルは 14〜23 GB。画像も読めます。
• MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：OpenBMB のモデル。Qwen3.6-35B-A3B と同じ構造で、重みは独自のもの。画像を読むために作られています。ファイルは 16〜29 GB。
• Kolibri 1：Aleph Alpha のモデル。英語と同じようにドイツ語も書けます。ファイルは 29〜48 GB で、小さいカードではほとんどが RAM に置かれます。

サーバーは動かしたまま、インストール済みのモデルを切り替えられます（方法、英語）。

PolyStrata は VecSzn が作りました。 PolyStrata は Niko1221 の Strata をもとにしています。 別のリポジトリにしている理由、AMD や VRAM の少ないカード、ファインチューンなどの質問は FAQ（英語）にあります。

どのくらい速い？

1 トークンは英単語のおよそ ¾ です。

• 回答の書き出し： 短いチャットで返答が表示される速さです。毎秒 60 トークンあれば、読むより速く表示されます。
• プロンプトの読み込み： 送った内容を取り込む速さです（ここでは 32K トークンの文書、コード、またはチャット履歴）。

表はインストーラーが選ぶサイズで、単位は毎秒のトークン数です。各サイズの数値、llama.cpp との比較、測り方は各モデルのページにあります。

モデル	8 GB のカードのノート PC 書き出し / 読み込み	RTX 5090 書き出し / 読み込み	全サイズ
LFM2.5-24B-A2B	70-73 / 3,590-3,620	480-485 / 23,390-23,460	LFM2.5
Flint 40B-A2.5B	61-63 / 2,000-2,010	251-252 / 12,900	Flint
Qwen3.6-35B-A3B	94-100 / 1,690	394-395 / 7,800-7,810	Qwen3.6
Clover-35B-A3B-Preview	68-73 / 1,560-1,700	未測定	Clover
Ornith 1.5	76-82 / 1,620	316-319 / 8,040-8,110	Ornith
Gemma 4 26B-A4B	92-93 / 2,240	353-356 / 8,420-8,480	Gemma 4
Tiel Coder 35B-A3B	83 / 1,700	337-345 / 8,080-8,110	Tiel Coder
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	64 / 1,150	308-311 / 7,910-7,950	MiniCPM-V
Kolibri 1	未測定	189-192 / 4,980-5,070	Kolibri 1
GLM 5.3 Flash	動きません（32 GB のカードが必要）	59-66 / 820	GLM
DeepSeek V4 Flash	動きません（32 GB のカードが必要）	56 / 1,040	DeepSeek

ノート PC：RTX 4070 Laptop（8 GB）、Core i7-14700HX、RAM 32 GB。ワークステーション：RTX 5090（32 GB）、Xeon Platinum 8470Q（25 vCPU）、RAM 90〜120 GB。Flint はノート PC では UD-Q3_K_XL（RAM 32 GB でインストーラーが選ぶサイズ）、ワークステーションでは UD-Q4_K_XL です。Kolibri 1 はワークステーションでは Q2_K です。そこでインストーラーが選ぶ Q4_K_M は測っていません。

Qwen3.8-Flash-Next は Strata プロジェクトのエンジンで動き、そのプロジェクトが RTX 5070（12 GB）、RAM 64 GB の PC で測りました：IQ2_XS で書き出し 79、32K プロンプトの読み込み 2,090（全サイズ）。

PolyStrata 独自のエンジンで動く 11 個のモデルは、付属のベンチマークで測りました。あなたの PC でも実行できます： python polystrata.py benchmark --model <name> --prompt-tokens 24000 （何を送り、何を表示するか、英語）。 ほかの人が自分のカードで測った結果と、あなたの PC で llama.cpp と比べる方法： コミュニティの測定結果（英語）。 ノート PC では Qwen3.6 でも Tiel Coder でも、PolyStrata はプロンプトを llama.cpp b11540 の 2.7〜3.5 倍の速さで読み、 1.5〜1.8 倍の速さで書きました（2 回の測定、英語）。

RAM をどれだけ使うか

0.1.45-poly.7 から、11 モデルのエンジンが使う RAM が減りました。グラフィックカードに載せ終えたモデルファイルの部分を、 RAM に持たなくなったためです。ノート PC で Qwen3.6-35B-A3B が 32,000 トークンのプロンプトを読んだあと、0.1.45-poly.6 は 17.9 GiB、いまは 13.1 GiB で、書く速さは変わりません。Linux では 17.8 GiB から 12.6 GiB になりました。

さらに減らすには、strata-<model>.json の "args" に "--ram-experts-mib", "6144" を加えて （場所）再起動します。エンジンは VRAM の外に残るエキスパートのために、回答中も含めて その MiB だけ RAM を使い、起動時にそう表示します。残りはシステムのファイルキャッシュに残り、ほかのプログラムがそのメモリを 使えます。トークンが必要とするときにそこから読みます。書く速度が落ちるので既定ではオフで、改善は続けています。ノート PC （RTX 4070 Laptop 8 GB、RAM 32 GB、Windows 11）で Qwen3.6-35B-A3B UD-Q3_K_M の場合：

	既定	--ram-experts-mib 6144
読み込み後にエンジンが使う RAM	11.7 GiB	6.5 GiB
書いている間の最大：短い会話 / 32K プロンプトのあと	14.3 / 14.0 GiB	6.7 / 7.3 GiB
リクエストの合間	12.8 GiB	7.1 GiB
書く速度（トークン/秒）：最初の短い会話	71.6	69.4（3% 遅い）
32K プロンプトのあと	65.4	63.7（3% 遅い）
そのあとの短い会話	84.2	72.9（13% 遅い）
長い回答（短い会話で 1,024 トークン）	90.6	78.3（14% 遅い）

この測定ではほかのプログラムが VRAM の一部を使っていたので、どちらの列もカードが空いているときより遅くなっています。ほかの 2 回では、32K プロンプトのあとで 6〜8%、そのあとの短い会話で 8〜10% 遅くなりました。Linux（約 8 GB に制限した RTX PRO 6000）では既定の 12.3〜14.3 GiB が 7.0〜7.7 GiB になり、書く速度は 7〜14% 落ちました。エキスパートキャッシュを固定すると （リリース前の確認と同じ条件）、回答はトークン単位で同じです。

プロンプトを読むための VRAM も 350〜400 MiB 減りました。その分はエキスパートキャッシュが使うか（Qwen3.6 は VRAM の エキスパートが 2,444 個から 2,712 個に）、--vram-reserve-mib でほかのプログラムに残せます。 しくみと測り方：docs/BACKENDS.md。

必要なもの

モデル	グラフィックカード	RAM（インストーラーのサイズ）	ディスク	OS
Qwen3.8-Flash-Next	NVIDIA RTX 20〜50 シリーズ、または AMD RX 6800 / 6900, RX 7700 XT / 7800 XT / 7900 XT / XTX, RX 9060 XT / 9070 / 9070 XT, Radeon AI PRO R9700、12 GB 以上	32 GB 以上、64 GB ですべてのサイズ	約 80 GB	Windows、Linux
GLM 5.3 Flash	NVIDIA RTX 20 シリーズ以降、32 GB のカードでのみ動作確認	32 GB のカードで 96 GB	79〜114 GB、SSD に	Linux
DeepSeek V4 Flash	同上	32 GB のカードで 72 GB	91 GB、SSD に	Linux
LFM2.5-24B-A2B	NVIDIA RTX 20 シリーズ以降、8 GB 以上	8 GB のカードで約 20 GB	11〜25 GB	Windows、Linux
Flint 40B-A2.5B	同上	8 GB のカードで約 22 GB	18〜42 GB	Windows、Linux
Qwen3.6-35B-A3B	同上、AMD はベータ	8 GB のカードで約 21 GB	13〜23 GB	Windows、Linux
Clover-35B-A3B-Preview	NVIDIA RTX 20 シリーズ以降、8 GB 以上	8 GB のカードで約 20 GB	13〜21 GB	Windows、Linux
Ornith 1.5	同上、AMD はベータ	8 GB のカードで約 22 GB	14〜24 GB	Windows、Linux
Gemma 4 26B-A4B	同上、AMD はベータ	8 GB のカードで約 18 GB	11〜17 GB	Windows、Linux
Tiel Coder 35B-A3B	同上、AMD はベータ	8 GB のカードで約 21 GB	14〜23 GB	Windows、Linux
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	同上、AMD はベータ	8 GB のカードで約 25 GB	16〜29 GB	Windows、Linux
Kolibri 1	NVIDIA RTX 20 シリーズ以降、8 GB 以上	8 GB のカードで約 33 GB	29〜48 GB	Windows、Linux

RAM はインストーラーの見積もりで、カードが大きいほど少なくて済みます。ほかはすべてインストーラーが用意します。Windows ではビルド済みのエンジンをダウンロードし、AVX2 のないプロセッサーや、手元のエンジンが最新リリースより新しいときだけ PC でコンパイルします（足りないツールは入れるか聞きます）。2〜3 枚のカードで 1 つのモデルを分担できます（マルチ GPU）。古いグラフィックカード、Intel Arc、Strix Halo、AVX2 のない古いプロセッサー：詳しい一覧。各モデルのカード、RAM、サイズの詳細はそれぞれのページにあります。

Qwen3.6、Clover、Ornith 1.5、Gemma 4、Tiel Coder、MiniCPM-V の 6 つのモデルそれぞれに必要なものと確認の方法：docs/BACKENDS.md（英語）。

インストール

AI にセットアップしてもらう

AI コーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot など）を使っていますか？ これを貼り付けてください：

Set up PolyStrata on this PC for me: https://github.com/simplexai-labs/PolyStrata - follow docs/AI_SETUP.md in that repository.

AI がグラフィックカード、RAM、ディスクを調べて、合うモデルを選びます。それからインストールして起動し、 アプリのつなぎ方を教えてくれます。AI ツールは PolyStrata の MCP サーバー を通じて、 PolyStrata のインストール、起動、停止もできます。

自分でやる

PolyStrata をダウンロードして展開します（または git clone します）。 Windows： START-HERE.bat をダブルクリック。Linux： PolyStrata フォルダーで ./setup.sh を実行します。

手順は NVIDIA でも AMD でも同じです。インストーラーがカードを見つけて、それに合うエンジンを用意します。 いくつか質問があります：

• どのモデルを、どのサイズで使うか
• コンテキストをどのくらいにするか（モデルが覚えておけるテキストの量）
• 画像を読ませるかどうか（GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash、LFM2.5、Flint、Clover、Kolibri 1 は画像を読めません）

Mac（Apple シリコン、M1〜M5、macOS 15 以降）： まず一度だけ Apple の Command Line Tools をインストールします（ターミナルで xcode-select --install。Xcode 本体は不要です）。次に PolyStrata フォルダーでターミナルを開き、./setup.sh を実行します。Mac 用エンジンをお使いの Mac 上でビルドし（約 7 分）、同じ質問をしてからモデルをダウンロードして起動します。次回からは ./setup.sh ですぐに起動します。どのサイズが Mac に合うかと速度：docs/MAC.md。Mac 用エンジンで動くのは Qwen3.8-Flash-Next だけで、残りの 11 個には NVIDIA か AMD のグラフィックカードが必要です。

毎回 Enter を押せば、おすすめの答えになります。そのあとモデル（Qwen3.8-Flash-Next は約 70 GB、GLM 5.3 Flash は 79〜114 GB、DeepSeek V4 Flash は 91 GB、Kolibri 1 は 29〜48 GB、ほかの 8 つは 11〜42 GB）をダウンロードして起動します。 ダウンロードが止まったら、もう一度実行してください。続きから再開します。ブラウザーで PolyStrata アプリが http://127.0.0.1:8080 に開きます。

12 個ともインストーラーのモデル一覧にあります。./setup.sh --family glm（または deepseek、lfm25、flint、qwen36、clover、ornith、gemma4、tiel、minicpmv、kolibri）なら 直接そこへ進みます（何を尋ね、何を書き出すか、英語）。

モデルの起動中、1-3 分ほど PC が重くなったり、反応しなくなったりすることがあります（初回がいちばん長いです）。 PolyStrata は 35-55 GB を RAM に読み込み、その一部をグラフィックカード用に固定します。これは正常です。 ウィンドウを閉じずに待ってください。PolyStrata が何をしているかはウィンドウに表示されます。

次回からは START-HERE.bat（または ./setup.sh）をもう一度実行します。すぐに起動し、同じものを 2 回ダウンロードすることはありません。 モデルを止めるときはウィンドウを閉じます。UPDATE.bat（./update.sh）を使うと、PolyStrata を起動せずに更新できます。 更新、Docker、複数のカード、ファイルの保存場所、すべてのオプションについて：docs/INSTALL.md。

自分の PC で速いか知りたいときは BENCH.bat（./bench.sh）を実行します。5〜10 分ほどで、チャット、4K/16K のプロンプト、エージェント風のセッションを自分の設定のまま測り、共有できるレポートを書き出します（やり方）。

どのモデルを選べばいい

同じモデルにも圧縮の度合いが違うサイズがいくつかあります。小さいサイズほど速く RAM も少なくて済み、大きいほど元のモデルに近くなります。Enter を押せばインストーラーが RAM とカードに合わせて選びます。別のサイズはインストール時に --model <サイズ> を付けます。

モデル	インストーラーの選択	RAM が足りないとき	名前で指定
Qwen3.8-Flash-Next	RAM 32 GB：Coder、48〜64 GB：IQ2_XS、96 GB 以上：IQ3_S		Q2_0、IQ3_XXS、Unsloth の 4〜8 bit
GLM 5.3 Flash	3.0BIT	UD-IQ2_XXS、さらに足りなければ REAP50-Q3_K_M
DeepSeek V4 Flash	UD-IQ2_XXS（これだけ）
LFM2.5-24B-A2B	UD-Q4_K_XL	UD-Q3_K_XL	QAD-Q4_0, UD-Q6_K_XL, Q8_0
Flint 40B-A2.5B	RAM 約 40 GB から UD-Q4_K_XL	UD-Q3_K_XL	UD-Q6_K_XL, Q8_0
Qwen3.6-35B-A3B	UD-Q3_K_M	UD-Q2_K_XL	UD-Q4_K_M
Clover-35B-A3B-Preview	Q3_K_M	APEX-I-NANOPLUS	Q4_K_M
Ornith 1.5	APEX-I-COMPACT	APEX-I-MINI	APEX-I-QUALITY
Gemma 4 26B-A4B	UD-Q3_K_M	UD-Q2_K_XL	UD-Q4_K_M, QAT-UD-Q4_K_XL
Tiel Coder 35B-A3B	UD-Q3_K_XL	UD-IQ3_XXS	UD-Q4_K_XL
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	Q4_K_M	mix_q3gud_im	Q6_K
Kolibri 1	RAM 約 48 GB から Q4_K_M	Q2_K	Q3_K_M

各サイズの中身、ダウンロード量、ほかのカードでの必要 RAM、最大サイズとの差：各モデルのページ（「どのくらい速い？」の表のモデル名から）。

使い方

12 個のモデルの使い方は同じです。同じアプリ、同じ API です。

_{PolyStrata アプリの Monitor（左）。コーディングエージェントが動画の五重塔の庭を書いているところ（右）。Strata のスクリーンショットです。}

• ブラウザーで： http://127.0.0.1:8080 を開きます。Chat、モデルと GPU/CPU/RAM の様子をリアルタイムで見る Monitor、 設定とアドレスが載った About があります。
• アプリやコーディングエージェントから： 「OpenAI-compatible」プロバイダーを追加し、ベース URL に http://127.0.0.1:8080/v1 を指定します。API キーとモデル名は何でもかまいません。
  • Anthropic の API を使うアプリ：http://127.0.0.1:8080/v1/messages（Claude Code： ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080、strata-<model>.json に "fit_max_tokens": true （理由））。
  • Codex CLI など OpenAI Responses API を使うアプリ：/v1/responses （設定方法）。
• 思考（Thinking）： チャットのメニュー、またはアプリの「reasoning effort」で off、low、medium、high を選びます。 off がいちばん速く、high は難しい質問に向いています。
• スマートフォンや別の PC から： START-HERE.bat --setup --host 0.0.0.0 --api-key <secret>。キーは必ず設定してください。

モデルによって違うところ：

	Qwen3.8-Flash-Next	GLM 5.3 Flash	DeepSeek V4 Flash	LFM2.5-24B-A2B	Flint 40B-A2.5B	Kolibri 1	Qwen3.6-35B-A3B、Clover-35B-A3B-Preview、Ornith 1.5、Gemma 4 26B-A4B、Tiel Coder 35B-A3B、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B
画像	セットアップで「Images?」に yes と答えます。そのあとチャットで Picture をクリックするか、アプリで画像を添付します。AMD のカードは、Linux ではプロセッサーを使って画像を読みます。Windows ではまだ読めません。	まだ読めません。	テキストだけです。	テキストだけです。	テキストだけです。	テキストだけです。	セットアップで「Images?」に yes と答えます。あとは Qwen3.8-Flash-Next と同じです。16 GB 未満のカードでは画像エンコーダーがプロセッサーで動き、画像 1 枚に数秒かかります。Clover はテキストだけです。
リクエストは 1 つずつ	初期設定では PolyStrata は 1 つのリクエストに答え、ほかは待ちます。複数に同時に答えるには"parallel": 2 を設定します（BATCHING.md）。12 GB のカードでは、それぞれの回答が遅くなります。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。	1 つずつ答え、ほかは待ちます。
複数の会話	直前の会話は保持されるので、2 通目以降は数秒で始まります。エンジンの引数を 2 つ足すと、複数の会話を RAM に保持できます（詳細）。	直前の会話は保持されます。セットアップで、複数の会話を RAM に保持するかどうかを尋ねます。保持すると、エージェントとサブエージェントが交互に使っても、プロンプトを読み直しません（仕組み）。	GLM 5.3 Flash と同じです。	GLM 5.3 Flash と同じです。	GLM 5.3 Flash と同じです。	GLM 5.3 Flash と同じです。	GLM 5.3 Flash と同じです。
長いプロンプト	PolyStrata はチャットの最初のメッセージをすべて読みます。30,000 トークンあたり約 1 分かかります。2 通目以降のメッセージは数秒で始まります。	最初のメッセージはすべて読みます。30,000 トークンあたり約 40 秒かかります。	最初のメッセージはすべて読みます。30,000 トークンあたり約 29 秒かかります。	最初のメッセージはすべて読みます。30,000 トークンにワークステーションで 1.3〜1.5 秒、8 GB のノート PC で 8〜10 秒かかります。	最初のメッセージはすべて読みます。30,000 トークンにワークステーションで約 2.3 秒、8 GB のノート PC で 15〜22 秒かかります。	最初のメッセージはすべて読みます。30,000 トークンにワークステーションの Q2_K で約 6 秒かかります。	最初のメッセージは全部読みます。30,000 トークンで、ワークステーションは 4〜5 秒、8 GB のノート PC は 14〜27 秒です。

詳しくは：チャットの保存場所、API。

オプション：モデル全体が RAM に収まる場合、GPU 1 枚でさらに高速化

2 つのオプトイン設定です（RubenTorney 氏による #1904 と #1905）。GPU を 1 枚使い、RAM にすべてのエキスパートが収まる場合（PolyStrata の arena モード。例：64 GB の PC で Q2_0 や IQ3_XXS）に効果があります。PolyStrata のデータフォルダーにある設定ファイル strata-<model>.json（場所）を開き、次を追加します：

• 生成の高速化： "args" リストに "--adapt-async", "1"。エキスパートキャッシュの更新が回答を止めずに補助スレッドで行われます。RTX 5070（Windows、Q2_0）での実測：生成 +4〜5%、コードや長文では +7〜10%。回答はデフォルトとわずかに異なる場合があります（実行ごとには同じです）。
• Windows でのプロンプト読み込みの高速化： "env" ブロックに "STRATA_PIN_BY_NEED": "1"。Windows はGPU 用に RAM の約半分しか固定できないため、この設定で GPU が本当に必要とするエキスパートから先に固定します。RTX 5070 での実測：プロンプト読み込み +4.4%。

"args": [ ..., "--adapt-async", "1" ],
"env": { "STRATA_PIN_BY_NEED": "1" }

変更後は PolyStrata を再起動してください（START-HERE.bat または ./setup.sh）。元に戻すには、2 つの項目を削除します。

うまくいかないとき

• PolyStrata の初回起動で PC が固まった。 モデルの読み込み中はよくあることです。ウィンドウを閉じずに待ってください。 10 分たっても固まったまま？ PC を再起動し、ほかのプログラムを閉じてもう一度試すか、小さいサイズを選んでください。
• ダウンロードやインストールの途中で止まった。 START-HERE.bat（または ./setup.sh）をもう一度実行してください。 止まったところから続きます。
• とても遅く、ディスクのランプが点滅し続ける。または「the engine stopped unexpectedly」と表示される。 PC の空き RAM が 足りません。ほかのプログラムを閉じるか（ブラウザーは多く使います）、小さいサイズ（Q2_0 または IQ2_XS）を選んでください。
• ポート 8080 がすでに使われていると表示される。 PolyStrata はもう動いています。そのウィンドウを探してください。

ほかの問題と解決方法：docs/TROUBLESHOOTING.md。それでも解決しない場合は issue を作成し、PolyStrata フォルダーにある strata-<model>.log を添付してください。 セキュリティの問題を見つけたら、非公開で報告してください：SECURITY.md。

しくみ

このようなモデルは、ふつう数百ギガバイトのグラフィックメモリを持つサーバーで動きます。あなたのグラフィックカードは 8-32 GB です。PolyStrata は PC 全体で作業を分担する ことで、モデルを収めています。台所を思い浮かべてください。 いつも使う道具は調理台に置き、残りは食料庫にしまっておきます。

各モデルの図と説明：docs/HOW_IT_WORKS_MODELS.ja.md。

クレジットとライセンス

Qwen3.8-Flash-Next は Qwen チーム のモデルです。圧縮は ISTA-DASLab、UkisAI（Swift 1.5）、Unsloth によるものです。 GLM 5.3 Flash は neuralll、Unsloth、 patrickbdevaney のファイルで動きます。Qwen3.6-35B-A3B は Qwen チーム、Gemma 4 は Google、DeepSeek V4 Flash は DeepSeek のモデルで、 3 つとも Unsloth の量子化を使っています。LFM2.5-24B-A2B は Liquid AI のモデルで、Unsloth の量子化と Liquid AI 自身の QAD-Q4_0 を使っています。Flint 40B-A2.5B は Recursive のモデルで、Unsloth の量子化を使っています。Kolibri 1 は Aleph Alpha のモデルで、Hob-forge による GGUF 変換を使っています。Clover-35B-A3B-Preview は DiffuSpace のモデルで、maternion の量子化と IsValorum の APEX を使っています。Ornith 1.5 は ornith-ai のモデルで、 mudler の APEX 量子化を使っています。Tiel Coder 35B-A3B は peculiar-ragdoll が量子化した Ornith 1.5 で、PolyStrata で動くことは u/Sensitive_Song4219 が見つけました。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B は OpenBMB のモデルで、OpenBMB 自身の量子化を使っています。PolyStrata に組み込んだのは iMilnb です。PolyStrata は Niko1221 とコントリビューターによる Strata をもとにしており、 llama.cpp / ggml の一部を使っています。すべてのクレジット： docs/HOW_IT_WORKS.md。PolyStrata は MIT License のオープンソースです。一部のパーツと すべてのモデルには、それぞれ独自のライセンスがあります（どれか）。