LLMをチャンプルーしてみたい！

ハッカーズチャンプルー2026にLT登壇時の資料です。
https://hackers-champloo.org/2026/

Transcript

1. スライド 撮影OK LLMをチャンプルー してみたい！ 愛計 (@lovemeasure9) ハッカーズチャンプルー2026 1
2. かんたん⾃⼰紹介 • HN：愛計(あいけい) • 所属：琉球⼤学⼤学院 修⼠1年 • 研究：形式⼿法やロボティクス へのLLMの応⽤ • 就活中 2
3. 本題 3
4. みなさん ずっと感じませんか？ 4
5. LLMのリリース 5
6. LLMのリリース 多すぎる！ 6
7. 8⽇に1つ、新しいモデルが登場 7
8. まだまだ続きそうな⼤LLM時代 情報を追う時間も、モデルを試す時間も、GPUもお⾦もない！ (⼀般⼤学院⽣) ChatGPT Pro 500、Claude Max 200、RTX 5090 ください。 ChatGPT Plusぐらいしか触ってない…… 8
9. 何も考えずに、簡単に 最強のAIが使えたらなぁ… 9
10. すると 1つアイディアが浮かぶ 10
11. ハッカーズチャンプルーに 参加するし 11
12. LLMをチャンプルー してみればいいのでは！？ 12
13. 仮説： 13
14. 仮説： LLMは混ぜると強くなる 14
15. 既存のものを調査：LLM たくさん混ぜたら 最強か？ ⾃分のやりたいことに近い 2つのサービスを発⾒ 1. OpenRouter Fusion 2. Sakana Fugu 15
16. OpenRouter Fusion (2026/6/12) Fable 5 + GPT-5.5 が Fable 5 単独を超える (DRACO benchmark) 16
17. Sakana Fugu (2026/6/22) 「Fugu Ultra」が Fableの性能に匹敵 (7種類のベンチマーク) 17
18. LLMは混ぜると強くなる といえそう 18
19. 既存サービスへの 個⼈的な不満要素 19
20. OpenRouter Fusion →モデルは8種類までしか設定不可 Sakana Fugu →好きなLLMを⾃由に追加できない 20
21. How many LLMs do we need for 最強AI ? 21
22. 最強のAIを実現するには 8種類では⾜りない！ 22
23. 倍以上は欲しい…！ 23
24. 最強のモデル10000※種類で チャンプルーしたい！ 24
25. 最強のモデル10000※種類で チャンプルーしたい！ ※2進法表記とする 10000(2) = 16(10) 25
26. ないなら作ればいいじゃない AIゲートウェイサービス（複数のLLMを1つのAPIキーで利⽤） - OpenRouter（OpenRouter Inc.） - ロリポップ！AIゲートウェイ（GMOペパボ株式会社） LLMアンサンブル⼿法(複数LLMを組み合わせる技術) - Mixture-of-Agents（ICLR 2025‧GitHub ★約3.0k）←シンプルで良い LLM-Blender（ACL 2023‧GitHub ★約1.0k） Multi-Agent Debate（EMNLP 2024‧GitHub ★約610） LLM Council（Karpathy‧2025‧GitHub ★約25k） 26
27. 2層MoAでLLMをチャンプルー 外からは、1つのLLMのように扱うことが可能 27
28. 作った→ 28
29. LLMを10000(2)個突っ込む 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol Claude Fable5.1 Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash Muse Spark 1.3 DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3 9. Hy4 Preview 10. MiMo V2.6 Pro 11. GLM-5.3 12. Grok 4.7 13. Qwen3.8 Max 14. Step 5 Preview 15. Mistral Large 4 16. MiniMax M3 29
30. LLMを10000(2)個突っ込む 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol Claude Fable5.1 Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash Muse Spark 1.3 DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3 9. Hy4 Preview 10. MiMo V2.6 Pro 11. GLM-5.3 12. Grok 4.7 13. Qwen3.8 Max 14. Step 5 Preview 15. Mistral Large 4 16. MiniMax M3 30
31. Chat動作確認 フライパンで チャンプルーされる LLMたち 31
32. 結果 クレジット消費28円 ⼊⼒ 11,613tokens 出⼒ 13,469 tokens 32
33. Codex動作確認 LLMチャンプルーを CodexCLIに繋ぎ、 todoアプリを作成 33
34. 結果 クレジット消費548円 Worked for 3m 2s ⼊⼒ 約110万tokens 出⼒ 約8.4万tokens index.html (176⾏ 6,208バイト) 34
35. 結論 35
36. 結論 LLMチャンプルーは ⾼級料理だった コスパが悪すぎて、性能引き出す前にお⾦が溶けてしまう 36
37. ご清聴ありがとうございました 37
38. 補⾜ 具材 6.1Sol まとめ役 6.1Solで試す。 チャット 1円 Codex 33円 Worked for 1m 9s index.html (147⾏ 6,449バイト) 38