Microsoft によって、私は Linux に切り替えざるを得ませんでした。

2026/01/28 23:28

Microsoft によって、私は Linux に切り替えざるを得ませんでした。

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要約

Japanese Translation:


Summary

著者は、1998年にAthlon XP 1900+、GeForce 440 MX、および256 MB RAMを搭載したPCで Windows を忠実に使用してきましたが、20年間の利用後にようやく Windows から離れました。Microsoft の Windows 10/11 の更新は侵入的になり、全画面広告、同意なしの再起動、および許可なく自動インストールされる 24H2 更新などが問題となりました。24H2 をインストールした後、Chrome が「シーザー」またはロックアップし、ロールバックも失敗し、再インストールでも解決できませんでした。Insider ビルドに切り替えると一時的にクラッシュが修正されましたが、新たな問題として NVIDIA‑Microsoft ドライバの不整合(Multiplane Overlay パイプライン)により、ビデオ再生中に Chrome が約30秒間フリーズしました。Microsoft と NVIDIA は互いを非難し、ユーザーは「困った状態」に置き去りにされました。

その他の Windows の問題としては、ランダムなバグ、不必要なアップデート、Copilot/OneDrive 広告、普遍的な Copilot ボタン、サードパーティツール(例:Rufus)なしでローカルアカウントを作成できないこと、および実用的な修正策が欠如している点があります。

著者は Linux を試しました。具体的には AMD Ryzen 9 5800X3D と RTX 5080 を搭載したマシンで CachyOS を使用しました。最初の問題はスリープモードが壊れ、ウェイク後にモニタ検出が行われないことでした。CachyOS では mkinitcpio にモジュールを追加し initramfs を再構築することで NVIDIA ドライバの問題を解決し、PipeWire を使用して音声レイテンシを Windows より低く抑えました。2026 年時点で Linux の強みとしては、ハードウェアアクセラレーション付きネイティブブラウザ、WSL や Docker のオーバーヘッドなしで動作する開発ツール、Bitwig Studio や Ardour などの DAW、Proton/Wine を介した Windows と同等レベルのゲームパフォーマンス、および DaVinci Resolve、Kdenlive などのネイティブビデオ編集が挙げられます。残る制限としては Winboat 経由での Adobe Suite(性能低下)、Valorant や League of Legends などのアンチチートゲームサポートの不足、および Windows/Mac に比べて依然として劣る 3D モデリングソフトウェアがあります。

著者は Microsoft が React Native / JavaScript ベースの「ネイティブ」アプリへシフトしていることを批判し、RAM 使用量が増加しユーザー満足度が低下していると指摘しています。結論として、著者は完全に Linux に移行した理由を Microsoft のバグ多発で広告詰めの OS と述べ、読者にも同様の転換を検討するよう促しています。


Main message: 書き手は継続的な更新バグと侵入的な広告により Windows を放棄し、Linux の方が信頼性が高いことを発見しました。彼は他者にも同じ移行を勧めています。

本文

2026年1月26日

「知らない悪魔よりも、知っている悪魔のほうがいい」――そう思いませんか?


私のWindowsライフ

私は生まれてからずっとWindowsを使っています。6歳で初めて手にしたコンピュータは、Athlon XP 1900+(Palominoコア)とGeForce 440 MXを搭載し、256 MBのRAMが入ったWindows 98でした。あのグラフィックカードは後から「スリーピング・ドローン」だと気づきましたが、当時は子どもで何も分かりませんでした(シェーダー未対応で苦しむことになりました)。
22年後もそのスペックを覚えているのは少し奇妙に感じますが、Windowsは私にとって「慣れ親しんだ家」のような存在でした。すべての回避策や最適化方法を知り、20年以上にわたり満足していました。

ソフトウェア開発者になりMacBookを使うようになったものの、Windowsへの手が伸びる瞬間もありました――それはMicrosoftがOSを完全に見えない形へと変えてしまったときまでです。


破綻の始まり

最初に感じたのは「Windows 10」の全画面広告でした。OneDriveや推奨ブラウザ設定など、親しみやすい提案が押し付けられます。「Edgeを使ってください」とか、「一緒に試してみてください」――実際には強制的な誘導です。

それよりも本当に問題だったのは「非同意更新」です。

「作業中?可愛いですね… 今すぐアプリを閉じます。あなたのコンピュータは私たちのものです。」
「未保存のデータ?残念、失われました。」

初めては無視し続けましたが、24H2アップデートで一気に崩壊しました。許可なくインストールされ、私は待機中のままにしておくだけで、最終的には「更新完了」という通知を受け取りました。

Chromeの発作

24H2が登場すると、Chromeは他ウィンドウの背後にあるときに「視覚的な発作」を起こすバグが出現。システム全体がロックされることも。ロールバックを試みましたが失敗し、Windowsを再インストールしても同じ問題が続きました。

解決策はInsiderビルドへの切り替えでした。安定版の代わりに不安定版を使うという逆転戦術です。Windows DefenderでディスプレイドライバをDDUでアンインストールしても無駄、最終的には古いビルドに留まるか、この状況と向き合うしかありませんでした。

予期せぬ続編

InsiderビルドでもChromeが30秒ほどランダムにフリーズする新たなバグが発生。原因はNVIDIAとMicrosoftのドライバー互換性、特にMultiplane Overlay(MPO)パイプラインです。両社が責任転嫁し合うだけで解決策は見つからず、25H2でも同じ問題が残りました。

r/Microsoftで投稿したら削除され、Microsoftの「最高峰OS」という自負に対する信頼は揺らぎました。結果として、Windowsは以下のような痛みを抱える存在になったと感じます。

  • 基本機能を壊すランダムバグ
  • 許可なくインストールされる更新でシステムが破損
  • CopilotやOneDrive広告がOS全体に出現
  • ほぼすべてのアプリにCopilotボタン
  • ローカルアカウント作成もRufus等で回避する必要がある
  • 問題解決策が提示されない、または無視される

Linuxは「面倒くさい」とよく言われます。確かにドキュメントやフォーラムを読むのは大変です。しかしWindowsも同様に「面倒くさい」――その違いは、Windowsでは毎回予期せぬ更新があなたの作業を妨げるという点です。


スイッチへの決断

私はソフトウェア開発者でありミュージシャンでもあります。Linuxに対しては「サポート不足」と「ワークフローの中断」を懸念していました。しかし、Chromeが10,000回クラッシュしたとき、「もう十分だ」と思い、CachyOS(Archベースのパフォーマンス重視ディストリビューション)をメインマシンに導入しました。

  • ハードウェア:AMD 9800X3D / RTX 5080
  • 課題:スリープモードが最初から不安定、再起動後のモニタ検出失敗。Ableton LiveはLinux版がなく、WineやVMでしか使用できませんでした。
  • 解決:NVIDIAドライバを
    mkinitcpio
    に追加し、initramfsを再構築するだけで問題解消。Bitwig StudioというAbletonの元開発者によるネイティブLinux版も利用可能です。

Pipewireの進化により音声レイテンシはmacOSと同等、Windowsより低くなりました。開発ツールについてはWSLやDockerを使わずに直接動かすことができ、実際には「中間層」を削除した状態です。


スイッチする前に知っておきたいこと

  • ローリングリリース vs スタビル:Arch系の高速更新は魅力的ですが安定性と新機能をトレードオフします。自分のワークフローに合ったバランスを選びましょう。
  • Linuxの現在地(2026年)
    • ブラウザ:全主要ブラウザがネイティブ版でハードウェアアクセラレーション完備
    • 開発:ターミナル、パッケージマネージャ、DockerはWSL不要
    • コンテンツ制作:Adobe SuiteはWineで動く(動画加速不可)、DaVinci ResolveやKdenliveはネイティブ版
    • 音楽制作:Bitwig Studio、Ardourが利用可能。Pipewireでレイテンシ低減
    • ゲーム:Proton/Wineで多くのゲームが動作、AMD GPUはWindows同等。NVIDIAは10–30 %パフォーマンスペナルティ(Vulkan拡張で改善中)
    • 3Dモデリング:Blenderはネイティブ版だがAutodesk製品には劣る
    • 一般使用:ディレクトリ開く、アプリ起動、システム応答性が高速。スタートメニューやファイルエクスプローラーの遅延がない

Windowsの現状と今後

Windows 11は2025年から20以上の主要アップデート問題を抱え、2026年も「ブラックスクリーン」やOutlookクラッシュで苦しめています。MicrosoftはAIに多くのコードを書かせていると主張しますが、実際にはReact Nativeでネイティブアプリを置き換える動きがあります。これはJavaScriptベースであり、CPUリソースを大量消費するため「ネイティブ」ではありません。

政府機関や大企業もWindowsからLinuxへ移行しつつあります。「Microslop」という言葉がSNSで拡散しています。MicrosoftはAI生成コンテンツを「スロップ」と呼び直すよう呼びかけている一方、実際にはユーザー満足度より利益追求に走っています。


私の結論

私はWindowsの欠陥にうんざりし、Linuxへ完全移行しました。これは「オープンソース理想主義」や「コマンドライン嗜好者」のためではなく、Microsoftがもはや信頼できない存在になったからです。
もしあなたもWindowsの問題で悩んでいるなら、今すぐLinuxを試す価値があります。ツールは整備されており、必要なのは「挑戦する意志」です。


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2026/01/28 9:57

**トリニティ・ラージ** オープンな400 B スパースMoEモデル

## Japanese Translation: ``` (combining all key points with clarity):** --- ### Trinity‑Large: A Fast, Open, State‑of‑the‑Art Sparse MoE Language Model Trinity‑Large は、1 つのトークンで約 13 B パラメータ(256 エキスパート、1.56 % ルーティング分率)しか活性化しない 400 B パラメータを持つ sparse mixture‑of‑experts モデルです。10 T、4 T、3 T の三段階で **17 T** のキュレーション済みトークンを使用して訓練されました。プログラミング・STEM・推論・多言語コンテンツをカバーする合成データが用いられ、Momentum‑based エキスパートロードバランシング、1 シーケンスあたりのバランスロス、z‑loss 正則化で LM‑head ロジットを抑制し、効率的な注意機構(HSDP)と 8‑expert 並列処理が採用されました。 **リリースされたバリアント** | バリアント | 説明 | |---------|-------------| | **Trinity‑Large‑Preview** | 軽くポストトレーニングし、チャット対応。創造的執筆・物語作成・ロールプレイ・リアルタイム音声支援・エージェントタスク(OpenCode, Cline, Kilo Code)で優れた性能を発揮します。まだ推論モデルではありません。 | | **Trinity‑Large‑Base** | 完全な 17 T 事前訓練チェックポイント。ベンチマークと研究資源として使用されます。 | | **TrueBase** | 初期の 10 T チェックポイントで、指示データや LR アニーリングが含まれていません。大規模な高品質事前訓練効果を研究するのに最適です。 | 全体の作業―6か月間にわたる4つのモデル―は約 **2,000 万ドル** の費用で、**2048 台の Nvidia B300 GPU** を使用し、**33 日間** にわたって訓練されました。 **性能** - 数学・コーディング・科学的推論・原知識ベンチマークにおいて同等またはそれ以上の性能を示します。 - 推論速度は、同じハードウェア上で比較可能な重みクラスモデルより約 2–3 倍速です。 - ベンチマーク比較(Preview vs. Llama 4 Maverick): - MMLU: 87.2 vs. 85.5 - MMLU‑Pro: 75.2 vs. 80.5 - GPQA‑Diamond: 63.3 vs. 69.8 - AIME 2025: 24.0 vs. 19.3 **技術的詳細** - ネイティブコンテキスト長:**512k トークン**。Preview API はインフラ調整中に 128k と 8‑bit 量子化で動作します。 - モデルと API は Hugging Face、OpenRouter、および Arcee.ai を通じて公開されており、Kilo Code、Cline、OpenCode 用の統合がすぐに利用可能です。 **コミュニティへの関与** チームは Trinity‑Large が最先端レベルでありながら所有権と実際の使用を念頭に置いて設計されていることを強調し、ユーザーに失敗例を報告してもらうことでオープンモデルが継続的に改善できるよう奨励しています。 ```

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