24 GBのMacでMsty Studio：Ollamaのモデルはすぐ見つかったが、何のためのアプリかは私には分からないままだった

テスターはStudioの製品ページから始めました。見出し：'One private AI workspace for real work.' 補足：'Chat with models, organize knowledge, create media, and reuse prompts in one privacy-first workspace.' ボタン：'Download Studio'。

彼はMstyが何のためのものかを理解したいと考えました。初期からあるプロ向けのものの1つで、家庭ユーザーにとっての意味は分からなかったといいます。'The screen makes it clear that it's not clear what it's actually for.'

テスターは複数のソリューションと製品を目にし、ローカルで動くものらしく見えた'Download Studio'を選びました。

ベンダーの製品ページには、Studio、Go（'bounded AI agents'）、Nexus（'AI control center'）、Stack（'governed knowledge layer'）が挙げられています。2026年10月16日に確認。テスターはこれらを開いていません。

ダウンロードしたファイルは246 MBです。テスターは'so it's okay'と述べました。

彼が期待したのは、追加のモデルダウンロードが不要になるOllamaまたはLM Studioとの接続でした。内蔵モデルと並んでその選択肢を用意すべきだと考えています。アプリごとに10〜20 GBは'just not the way forward'だからです。

最初の画面（図1、このページの先頭）には、'LOCAL AI · RUNS ON YOUR MACHINE'というタグ付きのカードがあります。Gemma 4 E2B、3.6 GB、Googleのビジョン対応コンパクトなマルチモーダルモデルと説明されています。強さのスライダーはLightからPowerfulまでで、'Capable'の位置にあります。ボタンは'Download & Get Started'です。

その下の'Or connect an AI provider'には、OpenAI、Claude、xAI、Gemini、OpenRouter、'More'が並びます。黄色の通知には'Add at least one model before continuing with a connected provider.'とあり、'Continue with connected provider'はグレーアウトしています。

'Runs on your machine'はアプリ自身の表示です。テスターはこのモデルをダウンロードしておらず（Ollamaにある既存のモデルを使用）、ネットワーク通信も確認していません。

この通知は、その時点でモデルが1つも追加されていなかったために表示されていると考えられます。何をすれば'Continue'が有効になるかは試していません。

'New Model Provider'のリストは、Msty RemoteとOllamaを'Msty Compatible'、MLX Remoteを'MLX Compatible'、LLaMA.cppを'OpenAI Compatible'の下にまとめています。スクリーンショットのリストはスクロールされているため、xAIより上の項目は見えません。

メモ：'It allowed me to connect to Ollama, select Ollama, but then it didn't select it.' 彼は状況を確かめるため、ローカルダウンロードの画面に戻りました。

接続は成功していました。テスターは、アプリがOllamaという語ではなくモデル名を表示するため、それに気づきませんでした。その後、選択肢にはOllamaの見出しの下に5つのモデルが並びました。

メモの訂正：モデル選択のスクリーンショットには、リストの上に'Ollama'の見出しがはっきり写っています。メモが指しているのは、記録されなかった前の画面だと思われます（仮定）。

テスターの期待は叶いました。既存のOllamaモデルが使え、メモには追加のモデルダウンロードの記録はありません。

minimax-m2:cloudの':cloud'という接尾辞は、Macではなくクラウドで動くモデルを示唆します。未確認。そうだとすれば、Ollamaのリストはローカルモデルとクラウドモデルを目印なしで混在させていることになります。

'So good, so good. Thanks.'

テスターはQRコードを頼みました（プロンプト本文は記録なし。応答にはwww.promptquorum.comが出てきます）。応答は、自分はテキストベースのAIで画像は生成できないと述べ、無料のオンラインQRジェネレーターを使う5つの手順を示しました。

応答の下に52.81 tok/sと表示されています。モデル名は一部が切れています（上部に'gemma4:latest'が見えます。同一である可能性は高いものの、確実ではありません）。

テキストモデルに画像を頼みました。テキストモデルとしては正しい応答でした。テスターはこれを'the difference to a functional model'と表現しました。

テスターは次に、以前の作業で使った画像モデル（Ollamaのx/flux2-klein）をチャットモデルとして選びました。メモによれば、'does not support chat'とのことです。メッセージ自体は記録されていません。

テスターは、2つか3つのモデルを同時にロードできるかどうかに疑問を持ちました（'I don't think so'）。未テスト。ベンダーのページには'Split Chats: run models side by side'とあります。

gemma4:latestに戻って画像をアップロードすると、モデルはそれを読み取れました（メモのみ。画像と回答は記録なし）。

テスターはGoogle Search Consoleのエクスポートをアップロードしました。メモによれば、アプリは頼まれていないのに分析を'just ran'しました。メモに引用された助言の1点目：'Investigate High-CTR Regions: A rapid audit of Gambia, Saint Barthélemy, Bangladesh, and Gabon is essential.' 数値はファイルと照合していません。モデルとファイルサイズは記録なし。

述べられている堂々巡り：アップロードするとファイルは'some background tool, knowledge base'に入ります。チャットに戻ると、アプリは自動で分析し、何を分析するかを指示する機会がありません。チャットに'I want this analyzed'と入力すると、アプリはデータを求めてきます。

Knowledge Stacksのスクリーンショットは、これらのメモに続くものです。ファイルがKnowledge Stacksを通ったというのはテスターの解釈（'knowledge base'）で、確認はできていません。

Knowledge Stacksの画面には、新規スタック、厳選スタックの探索、.mstyksファイルのインポート、'Switch back to Classic Knowledge Stack'があります。表示されるソース：Notes、YouTube Links、Web Links、Conversation Projects、Conversations。上部で一部切れている行は'Folders & Obsidian Vaults'と読めます。

'Okay, this goes in circles.' その後：'So this looks like an interesting tool, but let's see.'

サイドバーに'Media Studio'の項目があります。画面には'Create images and videos that follow your imagination wherever it leads.'とあり、任意のコンテキストのドロップ領域、プロンプト欄（'Describe your creation...'）、1に設定されたカウンター、'Select image/video model'というメニューがあります。

'Great, can do pictures too.' ところが、ローカルLLM環境に接続すると、Ollamaに画像モデルがないとアプリに言われ、彼はFluxが適切だと考えていました。

Mstyでは画像は生成されませんでした。メモには、彼にとって機能した画像モデルの選択肢の記録はありません。

Media Studioは、Ollamaの画像モデルx/flux2-kleinを一覧に出していません。モデルメニューの中身は記録されていません。ベンダーのチェンジログはMedia Studioをリリース2.7.0（2026年4月29日）としており、xAIとOpenRouterの画像・動画モデルに言及しているため、ホスト型プロバイダーを想定していると考えられます。未確認。

Model Hubのサイドバーには、Model Providers、Local Models、Model Squad、Model Matchmaker、Model Cost Calculator、VRAM Calculator、Context Explorerが並びます。Local ModelsにはFeatured、Installed、Search、Importのタブがあります。メモによれば、開いたのはMatchmakerだけです。

モデルカードにはサイズと量子化が表示されます。Qwen3-VL 4B（2.4 GB、4-bit）のツールチップには'Should run fast on this Mac · ~3.2 GB memory needed, 16.8 GB available'とあります。

この適合の見積もりはアプリ自身のものです。モデルは実行していません。

'Model Matchmaker. Great idea. I like it.' ただし、画像生成用の選択肢は見つかりませんでした。

次のスクリーンショットはMatchmakerのランキングです。1位はclaude-opus-4-6-thinking-auto-high-effort、2位はclaude-opus-4-5-20251101-thinking-64k-high-effort。どちらも'Anthropic /remote'で、スコアは100。'Setting up MLX: Preparing engine setup...'という通知が見えますが、なぜ出たかは記録されていません。

'In October 2026 and I see this, I'm not impressed. That is an AI process to update this. I have tools on my website to update the website. Why is it so difficult?'

ここでの'this'は、スクリーンショットのランキングが古いことだと読んでいます。どの画面を指したのかは、メモにはありません。

Anthropicのモデルページ（2026年10月16日確認）では、最新のOpusはClaude Opus 5.5（claude-opus-5-5）で、2つの4.x系モデルは現行として載っていません。ランキングのデータ日付はスクリーンショットに写っていないため、古いかどうかは確認できていません。

見えているFeaturedモデルは、Mistral 7B Instruct v0.3、Llama 3.2 3Bと1B、Meta Llama 3.1 8Bです。Mistral 7B（6.9 GB）はLlama 3.1 8B（4.5 GB）より大きく、どちらも4-bitと表示されています。この差はカード上では説明されていません。

メモのMstyに関する部分はModel Matchmakerで終わっています。Wordファイルの残り（'Generate similar images'の箇所以降）は、別のアプリである画像ジェネレーターについてのもので、独自のスクリーンショットがあります。このレポートからは除外しました。

Mstyについて記録がない項目：アプリとmacOSのバージョン、終了時刻、使用したプラン、結論、アンインストールの確認。