{"text": "クエン3.8マックスがリリースされました 早速エルメスエージェントに組み込んでみましたがこれまでのテストではかなり強力ですそこで今日はクエン3.8マックスをエルメスエージェントで使う方法とその活用術 そして私たちがこれまで作成してきた面白い成果物についてご紹介しますクエン3.8マックスの素晴らしい点は基本的にファーブル5と同レベルでありながら コーディングプランを使って直接エルメスに接続できることですファーブル5の場合はAPIを使わないとそれができません また2.4兆個のパラメータを持つ頭脳であり主要なベンチマークのいくつかはファーブル5を上回っていますつまりエルメスエージェントが手足となりその頭脳部分を入れ替えられるというわけです そこにクエン3.8マックスを接続できるのです2.4兆個のパラメータ100万トークンのコンテキストウィンドウを備えエージェントタスク向けに設計されています これまでに構築したものをいくつかお見せしましょうご覧の通りかなりクールなコーディングアプリをいくつか作成してくれました さらに mcp とも連携させましたヒッグスフィールド mcp と連携させて何ができるか試してみたのです 実際に私たちの本の画像を例として与えエルメスエージェント内でヒッグスフィールド mcp とクエン3.8マックスを使い コーディングや開発ができるか試しましたこれが作成されたものの一部ですが非常に素晴らしく使い方もとても簡単でした クエン3.8マックスについてもう一つ言えるのは応答が非常に早いということです別の例をお見せします私たちのエルメスエージェント os の中には様々なモデルを接続した プロファイルがすべて入っていますクエン3.8マックスについてもう一つ言えるのは適応が非常に早いことです 例えば学習してと指示しガイドへのアクセス権を与えますすると画面にスキルを学習し登録しましたと表示されます これがスキルですここにローカルに保存されたスキル md ファイルのパスがあり後ほど開くことができますそしてこれが取得した内容です このようにわずか数分で新しいスキルを習得させることができましたこれを開くと学習に使ったガイドに基づいた詳細なスキルがここに記述されています ここで一つ強くお勧めしたいのは新しいモデルを使う際はそれがファーブル5でアレクエン3.8マックスであれあるいは今後登場するものにせよ ここにメモリシステムを接続できるということですそうすればコンテキストを持たせることができます 素晴らしいのは例えばこのようなエルメスエージェント os を使うとスキルをオブシディアンメモリ内に保存できる点です なぜそれが便利なのでしょうか例えばエルメス内のメモリシステムからディープシークなどの別のシステムに切り替える際に役立つからですそうすればエルメスエージェント os から保存されたメモリをそのまま引き継げます同様にこちらのクロードコードに移動して qwen 3.8b を頭脳として選択する場合も同じです qwen 3.8b をクロードコードの頭脳として使いつついつでもエルメスエージェント os に切り替えることも可能です 2.4兆パラメータの頭脳にやりたいことを指示すればそれが試行し実行してくれますエルメスは指示通りのものを作成しそれをブラウザで開くことができます エルメスエージェント os で新しいモデルを設定するのは難しいという人もいますが実際にはエルメスエージェントの管理タブやダッシュボードに行くだけで簡単です まずはアップデートを確実に言っておきましょう更新ボタンをクリックしそこから qwen 3.8b max を組み込んだ新しいプロファイルを作成できますこのように qwen 3.8b 用の独立したプロファイルが準備できていることがわかります また qwen 3.8b max の学習時についてですがこのモデルはコーディングに非常に優れており空のホルダから本番環境まで手助けなしで10日間 自律的に自己進化させながら開発を行いましたつまりアップデートの結果は github で追跡でき何が構築されたかを正確に確認できるため何時間も自律的にコーディング可能ですこれがエルメスエージェントにとってなぜ重要なのでしょうか 要するにゴールモードを使えばこちらにある専用セクションでも目標を与えるだけで何時間も放置したまま自律的にタスクを完了させられるからです つまり目標を設定したらゴールモードでそのまま離れてしまえるのですそして qwen 3.8b max はまさにそれを実行できるように設計されています もう一つの利点はまだ試していませんが非常に興味深い点としてエルメスのミクストリオフエージェントを活用し例えばファーブル5と qwen 3.8b を組み合わせることも可能ですa と b max ですね回答を融合させることでエルメス内で qwen 3.8b max 単体でコーディングするよりもさらに優れたアウトプットが得られますつまりモデルを組み合わせることでより高品質な結果を得ることができるのです さらに qwen 3.8でコーディングすれば素晴らしいものが作れますしエルメスエージェントの頭脳として qwen を使って実際に構築することも可能です 例えば実際に50種類のビルドでテストしましたが素晴らしいゲームやアプリツールウェブサイトなど何でも直接作成できます 今日紹介した mcp を使う場合でもこれを使ってゲームを構築する場合でもウェブサイトを作ろうとしている場合でもあるいは以前取り上げたフォワード arn のようなツールを使う場合でも非常に良い出力を得られますこれはエルメスエージェント qwen 3.8 max そしてリモーションのスキルを使って実際に作成されたプロモーションビデオですこのようにアニメーション動画も作成可能です これを見ていただければわかる通り非常に綺麗に仕上がっています見た目も素晴らしくデザインも非常に美しいですね フロントエンドの処理も実に得意ですたった一つのプロンプトでこのようなフルアニメーション動画を生成できます qwen 3.8 max にコーディングを自律的に任せることもできます 動画を作るためのプロンプトを与えれば驚くほど素晴らしい作品を作り上げてくれますこのエージェント os には動画制作セクションが用意されています プロンプトを入力するだけで b ロールの生成脚本リサーチを行いすべてをまとめて美しく編集してくれますさらに素晴らしいのはワークスペースがある点で作成したものに戻って後から見返すことができます これは素晴らしい機能でプロジェクトを二度と失うことがありません自分がコーディングしたものを失う心配はなく後で見返して構築物を確認できるので非常に便利です qwen 3.8 max の使い方は基本的に以上ですエルメス内でモデルを切り替えたい場合は管理タブを開いてください ここからモデルを変更することができますメインモデル設定セクションに qwen 3.8と入力すればニュースポータル内で qwen 3.8 max を選択できますあるいはオープンルータに移動してそこから qwen 3.8 max を選ぶことも可能です モデルの切り替えは非常に簡単ですまたエルメスはバージョン0.2をリリースしたばかりでより高速になり音声機能も向上していますエルメスを搭載した完全なエージェント os そして本日ご紹介したすべてのシステムクロードとの連携完全なメモリシステムなどすべてをご利用になりたい場合は コメント欄や説明欄にあるi-profit boardroom のリンクまたは aiprofit.com からアクセスしてくださいこれはエージェントのトレーニング方法や今回のようなシステムの構築方法を学べる 私の ai 自動化コミュニティでありエルメスエージェント os の全機能も提供しています こちらにあるクラスルームセクションでは毎日新しいアップデートを確認できますビデオチュートリアル付きのエージェント os が見つかります 最新の更新日とインストール用のジップファイルもこちらにありますさらに qwen 2.5 maxqen 3.8 max をマスターしたい方のための1時間の完全コースも用意しています 加えてエルメスエージェントに関する充実したトレーニングも多数揃えています毎週開催されるコーチングコールに参加すれば画面を共有しながらリアルタイムで質問し サポートを受けることができますコミュニティ内でも質問が可能で私が毎日ビデオチュートリアルを使って直接お答えしています 助けが必要な時はいつでも直接私にメッセージを送ることもできますマップ機能を使えばエルメスや qwen 2.5 max を使って開発している近隣のメンバーと出会うことも可能ですこれらすべてはコメント欄や説明欄にある iprofit boardroom のリンクまたは aiprofit.com からご利用いただけます", "segments": [{"id": 0, "seek": 0, "start": 0.0, "end": 6.74, "text": "クエン3.8マックスがリリースされました 早速エルメスエージェントに組み込んでみましたがこれまでのテストではかなり強力です", 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"クエン3.8マックスについてもう一つ言えるのは適応が非常に早いことです 例えば学習してと指示しガイドへのアクセス権を与えます", "tokens": [50716, 10825, 26215, 4824, 18, 13, 23, 13258, 28551, 9550, 4108, 9335, 18549, 16324, 2257, 9335, 12009, 44547, 35662, 3330, 102, 4263, 250, 5142, 14392, 4108, 21176, 1764, 13235, 4767, 220, 46629, 29618, 34025, 8822, 3193, 25922, 25696, 2849, 33574, 8040, 11195, 29440, 2972, 12817, 10825, 31223, 9550, 5117, 102, 5998, 940, 236, 6474, 5368, 51101], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03197777493399863, "compression_ratio": 1.563049853372434, "no_speech_prob": 1.2085368296388399e-11}, {"id": 12, "seek": 8508, "start": 99.8, "end": 106.48, "text": "すると画面にスキルを学習し登録しましたと表示されます これがスキルですここにローカルに保存されたスキル md ファイルのパスがあり", "tokens": [51101, 22570, 3193, 27126, 8833, 4108, 9550, 15535, 9405, 5998, 29618, 34025, 2849, 46246, 44499, 3193, 40053, 6722, 4132, 5368, 33732, 5142, 9550, 15535, 9405, 4767, 23509, 4108, 17164, 3384, 10111, 9405, 4108, 24302, 39781, 6722, 35478, 9550, 15535, 9405, 275, 67, 15096, 243, 36151, 8040, 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"このモデルはコーディングに非常に優れており空のホルダから本番環境まで手助けなしで10日間 自律的に自己進化させながら開発を行いました", "tokens": [50365, 13303, 29183, 31327, 9405, 3065, 18066, 15266, 229, 26760, 43017, 4108, 14392, 4108, 12827, 103, 26638, 6117, 5095, 23322, 2972, 28292, 9405, 28651, 11046, 8802, 33118, 40063, 108, 47885, 28176, 11389, 37618, 7625, 3203, 2849, 2474, 3279, 6890, 11016, 220, 9722, 2172, 233, 1546, 4108, 17645, 18214, 23756, 6722, 13702, 3203, 5142, 5154, 8949, 44756, 5998, 8082, 25910, 50870], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.06771530249179938, "compression_ratio": 1.5084269662921348, "no_speech_prob": 1.26058460545031e-11}, {"id": 27, "seek": 20560, "start": 215.7, "end": 226.92, "text": "つまりアップデートの結果は github で追跡でき何が構築されたかを正確に確認できるため何時間も自律的にコーディング可能です", "tokens": [50870, 9335, 41446, 12817, 33683, 31327, 38551, 2972, 35181, 3065, 290, 355, 836, 21376, 39947, 6563, 94, 43200, 11906, 5142, 43362, 20878, 231, 6722, 35478, 3703, 5998, 15789, 24293, 4108, 24293, 22041, 43200, 4895, 49983, 11906, 20788, 4801, 9722, 2172, 233, 1546, 4108, 18066, 15266, 229, 26760, 43017, 16657, 4767, 51431], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.06771530249179938, "compression_ratio": 1.5084269662921348, "no_speech_prob": 1.26058460545031e-11}, {"id": 28, "seek": 20560, "start": 226.92, "end": 235.57999999999998, "text": "これがエルメスエージェントにとってなぜ重要なのでしょうか 要するにゴールモードを使えばこちらにある専用セクションでも", "tokens": [51431, 9329, 5142, 26215, 9405, 21647, 9550, 26215, 44143, 28571, 29971, 4108, 3193, 6102, 3203, 20258, 24928, 47275, 17609, 3703, 220, 4275, 22570, 4108, 39780, 35307, 29183, 44165, 5998, 22982, 37810, 34395, 4108, 24719, 1530, 224, 9254, 31223, 10825, 43891, 4824, 17783, 51864], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.06771530249179938, "compression_ratio": 1.5084269662921348, "no_speech_prob": 1.26058460545031e-11}, {"id": 29, "seek": 23558, "start": 235.58, "end": 245.52, "text": "目標を与えるだけで何時間も放置したまま自律的にタスクを完了させられるからです つまり目標を設定したらゴールモードでそのまま離れてしまえるのです", "tokens": [50365, 11386, 46299, 5998, 940, 236, 44547, 36215, 2474, 11906, 20788, 4801, 12744, 34719, 8533, 2889, 2889, 9722, 2172, 233, 1546, 4108, 12144, 9550, 10825, 5998, 41665, 6722, 13702, 5154, 35367, 11046, 4767, 2605, 97, 41446, 11386, 46299, 5998, 39035, 12088, 8533, 5154, 39780, 35307, 29183, 44165, 2474, 20564, 2889, 2889, 32662, 26638, 45349, 44547, 2972, 4767, 50862], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03554066688783707, "compression_ratio": 1.54, "no_speech_prob": 1.4344695570267518e-11}, {"id": 30, "seek": 23558, "start": 245.52, "end": 253.02, "text": "そして qwen 3.8b max はまさにそれを実行できるように設計されています もう一つの利点はまだ試していませんが非常に興味深い点として", "tokens": [50862, 25092, 9505, 15615, 805, 13, 23, 65, 11469, 20785, 2889, 6722, 4108, 13873, 5998, 33197, 8082, 43200, 4895, 34483, 39035, 30114, 6722, 26638, 11267, 220, 16324, 2257, 9335, 2972, 23700, 12579, 3065, 47185, 22099, 8822, 1764, 30250, 5142, 14392, 4108, 44089, 17268, 24043, 1764, 12579, 3193, 8822, 51237], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03554066688783707, "compression_ratio": 1.54, "no_speech_prob": 1.4344695570267518e-11}, {"id": 31, "seek": 23558, "start": 253.02, "end": 259.76, "text": "エルメスのミクストリオフエージェントを活用し例えばファーブル5と qwen 3.8b を組み合わせることも可能です", "tokens": [51237, 26215, 9405, 21647, 9550, 2972, 23196, 10825, 40498, 12376, 18743, 17320, 26215, 44143, 28571, 29971, 5998, 25956, 9254, 2849, 46629, 17320, 36151, 15266, 244, 9405, 20, 3193, 9505, 15615, 805, 13, 23, 65, 30181, 30052, 11362, 14245, 9206, 13702, 4895, 13235, 4801, 16657, 4767, 51574], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03554066688783707, "compression_ratio": 1.54, "no_speech_prob": 1.4344695570267518e-11}, {"id": 32, "seek": 25976, "start": 259.76, "end": 271.09999999999997, "text": "a と b max ですね回答を融合させることでエルメス内で qwen 3.8b max 単体でコーディングするよりもさらに優れたアウトプットが得られます", "tokens": [50365, 64, 16746, 272, 11469, 220, 14277, 8350, 28223, 5998, 43772, 235, 14245, 6722, 13702, 4895, 13235, 2474, 26215, 9405, 21647, 9550, 34742, 2474, 9505, 15615, 805, 13, 23, 65, 11469, 220, 5322, 246, 29485, 2474, 18066, 15266, 229, 26760, 43017, 22570, 5591, 5095, 4801, 6722, 5154, 4108, 12827, 103, 35478, 12817, 20745, 7588, 20953, 31978, 5142, 5916, 5154, 4132, 5368, 50932], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03016740660513601, "compression_ratio": 1.5220883534136547, "no_speech_prob": 1.1290052226442526e-11}, {"id": 33, "seek": 25976, "start": 271.09999999999997, "end": 280.18, "text": "つまりモデルを組み合わせることでより高品質な結果を得ることができるのです さらに qwen 3.8でコーディングすれば素晴らしいものが作れますし", "tokens": [50932, 9335, 41446, 29183, 31327, 9405, 5998, 30052, 11362, 14245, 9206, 13702, 4895, 13235, 2474, 5591, 5095, 12979, 30246, 43450, 3203, 35181, 5998, 5916, 4895, 13235, 5142, 43200, 4895, 2972, 4767, 47231, 5154, 4108, 9505, 15615, 805, 13, 23, 2474, 18066, 15266, 229, 26760, 43017, 2659, 4132, 13349, 37204, 5094, 112, 5154, 17121, 44726, 5142, 11914, 4132, 5368, 2849, 51386], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.03016740660513601, "compression_ratio": 1.5220883534136547, "no_speech_prob": 1.1290052226442526e-11}, {"id": 34, "seek": 28018, "start": 280.18, "end": 290.06, "text": "エルメスエージェントの頭脳として qwen を使って実際に構築することも可能です 例えば実際に50種類のビルドでテストしましたが素晴らしいゲームやアプリツール", "tokens": [50365, 26215, 9405, 21647, 9550, 26215, 44143, 28571, 29971, 2972, 19921, 27067, 111, 3193, 8822, 9505, 15615, 30181, 22982, 6102, 33197, 34837, 4108, 43362, 20878, 231, 22570, 13235, 4801, 16657, 4767, 220, 46629, 33197, 34837, 4108, 2803, 16516, 40092, 2972, 39454, 9405, 11195, 2474, 22985, 40498, 44499, 5142, 37204, 5094, 112, 5154, 17121, 46965, 44265, 7355, 12817, 20953, 12376, 39406, 35307, 50859], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.04348583919246022, "compression_ratio": 1.6501457725947521, "no_speech_prob": 1.2207673240338668e-11}, {"id": 35, "seek": 28018, "start": 290.06, "end": 298.42, "text": "ウェブサイトなど何でも直接作成できます 今日紹介した mcp を使う場合でもこれを使ってゲームを構築する場合でも", "tokens": [50859, 20745, 28571, 28889, 23607, 8040, 7588, 3203, 7594, 11906, 17783, 43297, 11914, 11336, 2474, 22851, 220, 26259, 38193, 30312, 8533, 275, 66, 79, 30181, 22982, 2646, 21446, 14245, 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そしてリモーションのスキルを使って実際に作成されたプロモーションビデオです", "tokens": [50365, 25212, 26215, 9405, 21647, 9550, 26215, 44143, 28571, 29971, 9505, 15615, 805, 13, 23, 11469, 18421, 8822, 12376, 29183, 3384, 43891, 4824, 2972, 9550, 15535, 9405, 5998, 22982, 6102, 33197, 34837, 4108, 11914, 11336, 6722, 35478, 20953, 17164, 29183, 3384, 43891, 14121, 241, 31327, 18743, 4767, 50759], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.030406764909332872, "compression_ratio": 1.6419753086419753, "no_speech_prob": 9.230271061366757e-12}, {"id": 38, "seek": 30826, "start": 316.14, "end": 323.68, "text": "このようにアニメーション動画も作成可能です これを見ていただければわかる通り非常に綺麗に仕上がっています見た目も素晴らしくデザインも非常に美しい", "tokens": [50759, 13303, 34483, 12817, 34737, 21647, 3384, 43891, 4824, 37963, 4801, 11914, 11336, 16657, 4767, 33732, 5998, 33363, 32418, 39256, 13349, 44054, 4895, 19550, 5095, 14392, 4108, 9261, 118, 3994, 245, 4108, 1550, 243, 5708, 5142, 6102, 11267, 10470, 3368, 11386, 4801, 37204, 5094, 112, 5154, 26568, 31327, 824, 114, 8040, 4824, 4801, 14392, 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"自分がコーディングしたものを失う心配はなく後で見返して構築物を確認できるので非常に便利です qwen 3.8 max の使い方は基本的に以上です", "tokens": [50927, 9722, 6627, 5142, 18066, 15266, 229, 26760, 43017, 8533, 44726, 5998, 28564, 2646, 7945, 38846, 3065, 40252, 5661, 2474, 10470, 3316, 242, 8822, 43362, 20878, 231, 23516, 5998, 24293, 22041, 43200, 4895, 23072, 14392, 4108, 27364, 23700, 4767, 9505, 15615, 805, 13, 23, 11469, 21171, 22982, 1764, 9249, 3065, 37946, 1546, 4108, 29497, 4767, 51393], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.029006827445257278, "compression_ratio": 1.5392953929539295, "no_speech_prob": 1.1226924771789992e-11}, {"id": 44, "seek": 35208, "start": 372.64, "end": 379.74, "text": "エルメス内でモデルを切り替えたい場合は管理タブを開いてください ここからモデルを変更することができます", "tokens": [51393, 26215, 9405, 21647, 9550, 34742, 2474, 29183, 31327, 9405, 5998, 23632, 5095, 9531, 123, 6474, 20699, 21446, 14245, 3065, 23131, 13876, 12144, 28889, 5998, 8949, 18549, 25079, 14384, 3503, 11046, 29183, 31327, 9405, 5998, 40931, 19002, 22570, 13235, 5142, 2474, 22851, 51748], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.029006827445257278, "compression_ratio": 1.5392953929539295, "no_speech_prob": 1.1226924771789992e-11}, {"id": 45, "seek": 37974, "start": 379.74, "end": 388.26, "text": "メインモデル設定セクションに qwen 3.8と入力すればニュースポータル内で qwen 3.8 max を選択できます", "tokens": [50365, 21647, 8040, 14121, 95, 31327, 9405, 39035, 12088, 31223, 10825, 43891, 4824, 4108, 9505, 15615, 805, 13, 23, 3193, 14028, 13486, 2659, 4132, 13349, 34737, 26167, 3384, 9550, 34718, 3384, 12144, 9405, 34742, 2474, 9505, 15615, 805, 13, 23, 11469, 30181, 21625, 7235, 252, 2474, 22851, 50791], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.04103639330182757, "compression_ratio": 1.5304347826086957, "no_speech_prob": 1.121571498868823e-11}, {"id": 46, "seek": 37974, "start": 388.26, "end": 396.5, "text": "あるいはオープンルータに移動してそこから qwen 3.8 max を選ぶことも可能です モデルの切り替えは非常に簡単です", "tokens": [50791, 24719, 1764, 3065, 18743, 15266, 245, 4824, 9405, 3384, 12144, 4108, 8204, 119, 12572, 8822, 5040, 3503, 11046, 9505, 15615, 805, 13, 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"i-profit boardroom のリンクまたは aiprofit.com からアクセスしてください", "tokens": [50655, 72, 12, 14583, 3150, 2861, 21171, 12376, 4824, 10825, 24712, 3065, 257, 647, 340, 6845, 13, 1112, 25295, 5154, 12817, 10825, 31223, 9550, 8822, 25079, 50898], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.062362881157341905, "compression_ratio": 1.3741258741258742, "no_speech_prob": 1.143990718127652e-11}, {"id": 51, "seek": 40710, "start": 417.76000000000005, "end": 423.22, "text": "これはエージェントのトレーニング方法や今回のようなシステムの構築方法を学べる 私の ai 自動化コミュニティであり", "tokens": [50898, 25212, 26215, 44143, 28571, 29971, 2972, 7588, 16680, 15266, 233, 43017, 9249, 11148, 7355, 30551, 2972, 17010, 3203, 11054, 9550, 22985, 32026, 2972, 43362, 20878, 231, 9249, 11148, 5998, 29618, 28043, 4895, 220, 20083, 2972, 9783, 220, 9722, 12572, 23756, 18066, 23196, 26167, 34737, 22985, 26760, 2474, 14498, 51171], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.062362881157341905, "compression_ratio": 1.3741258741258742, "no_speech_prob": 1.143990718127652e-11}, {"id": 52, "seek": 42322, "start": 423.22, "end": 429.26000000000005, "text": "エルメスエージェント os の全機能も提供しています こちらにあるクラスルームセクションでは毎日新しいアップデートを確認できます", "tokens": [50365, 26215, 9405, 21647, 9550, 26215, 44143, 28571, 29971, 3003, 21171, 11319, 17543, 8225, 4801, 20949, 3254, 249, 8822, 11267, 14384, 28567, 4108, 24719, 10825, 11353, 9550, 9405, 44265, 31223, 10825, 43891, 4824, 16719, 7256, 236, 6890, 12560, 17121, 12817, 33683, 31327, 38551, 5998, 24293, 22041, 2474, 22851, 50667], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.06904329386624423, "compression_ratio": 1.507936507936508, "no_speech_prob": 1.1468259501767886e-11}, {"id": 53, "seek": 42322, "start": 429.26000000000005, "end": 434.56, "text": "ビデオチュートリアル付きのエージェント os が見つかります 最新の更新日とインストール用のジップファイルもこちらにあります", "tokens": [50667, 39454, 31327, 18743, 17794, 26167, 38551, 12376, 12817, 9405, 41469, 7016, 2972, 26215, 44143, 28571, 29971, 3003, 29697, 10470, 9335, 3703, 19420, 220, 8661, 12560, 2972, 19002, 12560, 6890, 3193, 8040, 4824, 40498, 35307, 9254, 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