■ 概要 ローカル推論に特化した軽量エンジンで、DeepSeek/GLM/Qwenなど最先端の開放重みモデルをコンシューマーマシンで効率的に動かすことに徹底特化したプロジェクト。 ■ 特徴・用途 汎用GGUF実行ランナーではなく、特定モデルの最適化に絞ることで高速化を実現。Metal（Mac 96GB+）・NVIDIA CUDA（マルチGPU対応）・ROCm（Framework等）でクロスプラットフォーム対応。統合テスト重視（プロンプト処理・ツールコール・KV状態まで一貫検証）により本番環境での信頼性を確保。 ■ 結論 llama.cpp資産を活用しながら、特化型アーキテクチャで一般ランナーより高い性能密度を狙う戦略。コンシューマー向け完全ローカル推論の現実的な選択肢の一つ。