使う AI モデルを選ぶ

サインインしたときに、Waired がこのパソコンで実際に動かせる中でいちばん良いモデルを 自動で選んでいます。変更したいときだけこのページを読んでください。

そもそも変えるべき？

こうしたい	すること
回答の質を上げたい（メモリに余裕がある）	ひとつ大きいモデルへ
回答を速くしたい・動作が重い	ひとつ小さいモデルへ
今どれを使っているか知りたい	いま動いているモデルを確認する
特にない	そのままで大丈夫です（自動選択は妥当な既定値です）

大きいモデルが常に良いわけではありません

メモリに収まらないモデルは「遅くなる」のではなく、読み込みに失敗して AI が応答しなくなります。大きくする前に モデルカタログでメモリ要件を確認してください。

いま動いているモデルを確認する

Waired アイコンをクリックし（macOS はメニューバー、Windows・Linux は時計のとなり）、Inference を開きます。動作中のモデル名が表示されます。

ターミナルで確認する

waired models ls              # ダウンロード済みのモデルと、動作中のモデル
waired models ls --detail     # カタログ全体と、このパソコンで動くかどうか

モデルを切り替える

Waired アイコンから

1. Waired アイコンをクリック（macOS はメニューバー、Windows・Linux は時計のとなり）。
2. Models を開く。
3. 一覧からモデルを選ぶ。

切り替えはその場で反映されます（数秒で AI が読み込み直され、Waired は動いたままです）。 未ダウンロードのモデルを選んだ場合はダウンロードが始まり、 完了するまでは今までのモデルが応答を続けます。

速度テストのあとで

waired runtimes benchmark

このパソコンの実際の速度を測ります。別のモデルのほうが合っている場合は 切り替えを提案し、現在のモデルと候補の品質ランクを並べて表示するので、 速さと質を見比べて選べます。承諾するとダウンロードが進捗表示付きで始まります （Enter を押せば、以降はバックグラウンドで続行します）。

画面のないサーバーの場合

ヘッドレスのマシンには Waired アイコンがないため、設定ファイルを書き換えて 常駐サービスを再起動します。

Linux

/etc/waired/agent.json の inference.bundled_model_id に 使いたいモデル ID を設定し、次を実行します。

sudo systemctl restart waired-agent

Windows

%PROGRAMDATA%\waired\agent.json を同様に編集し、次を実行します。

Restart-Service waired-agent

モデル ID はモデルカタログの ID 列の値です （例: qwen3-coder-30b-a3b-instruct）。

同じ設定をする別の方法

環境変数 WAIRED_INFERENCE_BUNDLED_MODEL_ID と --inference-bundled-model-id フラグでも指定でき、この順に設定ファイルより 優先されます。高度なインストールオプションを参照。

切り替わったか確認する

waired status --observability

Engine の行に、いま読み込まれているモデルが表示されます。

Engine:   ready (model=qwen3-coder-30b-a3b-instruct, 0/4 slots used, inflight=0)

not ready と出る場合、多くはまだダウンロード中です（waired models ls で進捗を確認）。 ダウンロード完了後も not ready のままなら、そのモデルはこのパソコンに収まっていません。 ひとつ小さいモデルに戻してください。

スペック超えのモデルも選べます

不足分（例: needs 32 GB RAM (have 31 GB)）を示して確認を求めますが、 禁止はしません。少しの超過なら動くことが多く、単に遅くなるだけです。

ディスクの空きを増やす

モデルは 1 つ数 GB あります。使っていないものを削除するには:

waired models rm <モデルID>

実行前に確認されます。

モデルカタログ同梱モデルの一覧と、必要なメモリ・品質。

自動選択の仕組みWaired がモデルを選ぶときの基準。