Steve💙🇨🇦

YASAKANIエンジンで、RTX 5090 の単一デコード 1,220 tok/s を達成!! 今回は世界最速のエンジンである証明をしました。 RTX 5090 1枚・Qwen3.8-27B・1本の生成で、公開されている最速記録を5本すべて上回った（定格・同じ土俵の条件で、最大2.5倍）。 「5090で最速」を名乗る MegaCapybara 1.39 とは、同じPC・定格・同じ問題で直接対決。動画は実際の生成を、記録した時刻どおりに再生しています。 ■ 公開記録 → YASAKANI（tok/s） - mkyt（JSON）500 → 1,220（2.44倍） - NInfer（構造化3問）377 → 937（2.49倍） - TensorFold（英語）298 → 424（1.42倍） - ignis（コード）491 → 532（1.08倍） - MegaCapybara（コード）540※ → 498（同じPC・定格では466、1.07倍） ※540はメモリ+20% OCと自前のプロンプトでの値 ■ 同じPCで直接対決（MegaCapybara 1.39 Tiny、思考オフ・greedy） - JSONL 160行：1,220 vs 635（1.9倍） - 英語の推理小説：424 vs 253（1.7倍） - 中→英 翻訳：613 vs 366（1.7倍） - SQL：745 vs 603（1.2倍） - コード編集（ファイル全文の書き戻し）：1,241 vs 440（2.82倍） - JSONL 8,192トークン：1,260 vs 666（1.89倍） 12問の平均でも、構造化1.4倍・散文1.6倍・翻訳1.6倍。 ■ エージェントの仕事ほど速い コード編集は「約4,700トークンのファイルを1か所直して、全文を返す」課題。AIエージェントが毎日やっている作業です。 3つのエンジン（YASAKANI 高速版・標準版・MegaCapybara）の出力は完全に同じ（4,711トークンが一致）で、違うのは速さだけ：1,241 / 1,136 / 440 tok/s。 ■ Qwen推奨設定（思考あり・温度1.0）でも 雑談・説明・コード・数学・JSON・長文入力の6課題の中央値：YASAKANI 381、SGLang 184、vLLM 183、llama.cpp 147（10/18、同じPC、他社は課題ごとに一番速い設定）。 この条件で250 tok/sを超える公開記録は、10月中旬の調査では見つかっていません。 ■ 長い文脈でも 25万トークンの文書を140秒で読み、続きの返事は0.3秒で開始。25万トークンを積んだ状態でも152 tok/s。262,144トークンの窓でVRAM 24.9GB（32GBのカードに収まる）。（10/30計測） ■ 速いだけではない 元モデルとのズレ（KLD）：標準版 12.4GB で 0.021。MegaCapybara Tiny は 0.058（16.6GB）。 1,220 は高速版（11.7GB、KLD 0.044）。標準版でも 1,114。 ■ 正直に書いておくこと - ゼロから書くコードは僅差（1.04〜1.08倍）。540はOC込みの値で、定格では向こうも406〜533 - MegaCapybara以外の相手の数字は各自の公表値（別のPC・別のプロンプト・別の日）。同じPCで測ったのはMegaCapybaraだけ - 中国語の物語は英語より遅い（176〜302 tok/s） - 第三者の再現は公開後。それまでは「この条件で測って」と言われれば、同じPCで測って出します ■ 測り方 RTX 5090 ×1（定格600W・OCなし）、Windows、2026-11-03。NInferが公開している12問（コード3・物語3・翻訳3・構造化3）＋自作のコード編集・長いJSONL。上限4,096トークン（長いJSONLは8,192）、思考オフ、greedy。速度＝(出力トークン数−1)÷生成時間（読み込みは除く）。MegaCapybaraは公開版1.39を公式の1会話設定で起動し、向こうのサーバーの表示とこちらの計測は一致。 エンジンもモデル形式も自作。オープンソース・無料で公開予定。日程はこのアカウントで。 #YASAKANI