SemIf: ブラウザ内でローカルAI判断実験
मूल शीर्षक: OpenJev
यह क्यों महत्वपूर्ण है
バックエンド不要のブラウザ内AI判断ツールは、プライバシーと低コストを両立する新しい実装パターンを示している。
独立研究プロジェクト「SemIf」（旧称OpenJev）は、Qwen3 0.6B、MiniCPM5 2B、Qwen3.5 4Bの3モデルをブラウザ内で完全ローカル実行し、選択肢の確率を直接読み取る方式とJSON生成方式を比較できるツールを無償公開した。バックエンド不要で、入力データは外部に送信されない。
SemIfは「意味的条件分岐（Semantic Ifs）」をブラウザ上のオープンモデルで実現する実験的ツールだ。TypeSafeとは無関係の独立プロジェクトで、ウェイトリストなしで即試用可能。
利用できるモデルは3種類。スマートフォン向けのQwen3 0.6B（639MB）、デスクトップ標準のMiniCPM5 2B（1.56GB）、高メモリ向けのQwen3.5 4B（3.01GB）。重みはHugging Faceから取得し、ブラウザキャッシュに保存される。
核心機能は2つの推論手法の比較だ。「直接読み出し（Direct Readout）」は、ユーザーが指定した選択肢のトークンに対するlogitsをsoftmaxで正規化して確率を算出する。「生成方式（Generation）」は、同じモデルに選択肢と確率をJSONとして出力させ、トークン生成を逐次表示する。両手法は同一モデル上で順番に実行されGPUを競合しない。
精度（バランス精度）では、MiniCPM5 2Bが「Authored」68.6%、「Perturbed」69.3%、「TypeSafe」63.7%を記録。Qwen3.5 4Bは81.3%/76.6%/84.5%と最高値だが、有料サービス「Jev」の公表値88.3%には及ばない。実装にはwllamaとGGUF量子化モデルを使用しており、量子化が精度・速度に影響する点は明記されている。タイミング計測にはperformance.now()を使用し、結果は実機GPUで実測される。