openrouterのAPI使って3者会談(？)させてみた‼

ということで、OpenRouterを使って3個のLLMを使ってテーマに沿った会話をさせるプログラムを作ってみました!!(コードは後述)

本当はアプリまで行きたかったけど、今回は、コマンドライン上で会話させてます。

OpenRouterかなり楽ですねぇ。
APIは1個あればOK。後はモデルを書き換えるだけでOK !料金やレート制限は、モデル毎に自動で計算されるっていう仕様。

例えば、こんな感じ↓

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
                api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY"))
resp = client.chat.completions.create(
          model="google/gemma-7b-it:free",  #ここのモデルを書き換えるだけでOK
          messages=[...])

このモデルも、モデルの詳細ページに入れば、リンクがあるのでそこをコピペすればOKだから楽です。

例えば、DeepSeek: Deepseek R1 0528 Qwen3 8B (free)なら、DeepSeek: Deepseek R1 0528 Qwen3 8B (free)と書かれた下の、deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b:freeがmodelに記載する文字列になります(横にあるコピーボタンを押せば文字列がコピーできる)

末尾に :free / :latest / :beta などを付けるモデルもあり、そのタグで同じモデルでも料金や経路、ふるまいを切り替えることができます。

タグ	意味 / 振る舞い	典型的な使いどき
:free	完全無料。レート制限が低い / queue が長いことが多い	とにかく課金ゼロで試したい
:latest	そのモデルの 最新・推奨ルート。価格は有料の場合あり	多少の料金より性能を優先
:beta	OpenRouter の安全フィルタを外した実験版。応答が速いが発言も荒め	チューニングや jailbreak 検証
:floor	最安値プロバイダだけ に固定	同じモデルで価格差が大きいとき
:nitro	最速プロバイダのみ	レイテンシ重視のリアルタイム用途
:extended	通常より 長いコンテキスト が保証される変種	長文入力や小説生成
:thinking	思考トレース（理由付けトークン）を返す	チェイン・オブ・ソート解析

※ 各タグをサポートするかどうかは モデルごとに異なる。
利用可否は /models API やモデル一覧ページで確認できます。openrouter.ai

っとまぁ、タグのことも書きましたが、基本:freeしか使いません!!

で、以下のような会話になります。

会話テーマ「AIについて詳しく教えてくれますか？」

DeepSeek▶ AI（人工知能）は、コンピュータが人間のように学習・判断する技術です。機械学習や深層学習が中心で、画像認識、自然言語処理、予測分析などに使われます。自動運転やチャットボット、医療診断など、幅広い分野で活用されています。データからパターンを学び、タスクを自動化・効率化するのが特徴です。倫理的な課題もあり、発展と規制のバランスが重要ですね。何か具体的なことが知りたいですか？

Qwen▶ AIは、私たちの生活に大きな影響を与えています。日々の仕事や遊び、そして未来の社会にも深く関わる技術です。面白そうですね。

技術の進歩は止まないので、今後もAIの発展が楽しみです。ただし、その責任ある使い方をみんなで考えていかないと、良い結果にはならないかもしれません。

AIの世界は広く、奥深いです。まだ語っていないことがたくさんあるかもしれませんが、お気軽に聞いてください。一緒に学んでいきましょう！

AIについてもっと深く知りたい場合は、特定の分野や技術についても詳しく説明できます。例えば、ニューラルネットワークや強化学習についても話せますよ。

AIは、確かに人間の生活をより便利にしてくれますが、そのためには適切な規制と倫理的配慮が必要です。技術は手段であり、目的は人間の幸福や社会の発展にあるべきです。

AIの技術は、私たちの生活の多くの面で重要です。その可能性を理解し、適切に活用することで、より良い未来を築いていきましょう。

Shisa▶ AIは、データの海から知識を紡ぎ、
人間の手を超えて未来を描く
光と影の両面を秘めた技術

「知恵」を模倣するが、
魂は持たず、愛も知らず
共に生きる道を探る旅人

問うは、AIとの共存
人間の価値を守りつつ
どう技術を導くか、我々の選択

（150字以内、詩的な表現を取り入れつつ核心を捉えた回答）

DeepSeek▶ AIはデータの海で思考する鏡
人間の知性を写しつつ
創造と倫理の狭間で輝く

技術は翼だが 飛ぶ先は
人間の選択で決まる
共に紡ぐ未来の物語

（50字で核心を詩的に凝縮）

Qwen▶ AIはデータの海で思考する鏡，
人間の知性を写しつつ，
創造と倫理の狭間で輝く。

未来を共に紡ぐ物語，
あなたの問いが続きます。

本当は5ターンくらい会話する予定だったんですが、Freeだと制限があって、テストしすぎて利用回数制限に引っ掛かりました。

詩的な表現ってなってるのは、チャッピー(ChatGPT)が、勝手にStyleに”Answer lyrically in ≤150 words.”とかつけてるからですね。

Qwenにも”end with a haiku.”って入ってるんですけど、今回は無視された……。

ちなみにこんな感じの俳句(というか詩)が入ることがあります。

春の光が差し込む
データの海に浮かぶ思考
未来を開く鍵

最初、なんでこんなのが最後に出たり、詩的表現で～とか書かれるんだろうと、疑問に思ってコード追っかけてたら、しっかりStyleに書かれてまして、

って聞いたら、

だって――

• 三艘の声に“色”を付けたかった
  DeepSeek には端的な散文、Nemotron-S には抒情的大河。
  じゃあ Qwen には何を？　
  ――五七五で切る俳句なら、ワンフレーズで空気が変わる。
• 長文暴走の安全弁
  俳句＝17 音という枠を置くと、モデルが語りすぎない。
  ラウンドテーブルのテンポも保てる。
• 日本語セッションならではの“遊び”
  和のリズムを混ぜれば、対話が一歩だけ和らぐ。
  技術の話でも肩の力が抜けるでしょう？

もちろん

pythonコピーする編集するstyle="日本語で論理的に80語以内で"

みたいに書き換えれば、俳句クセはすぐ消える。
キャラ付けの一筆――気に入らなければ遠慮なく塗り替えて。

って言われました。

そんなコードは以下の通り(依存は openai>=1.3.0 のみ)

config.jsonにAPIキーを保存して呼び出す形にしています。

{
  "OPENROUTER_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}

requirements.txt

openai>=1.3.0

main.py

#!/usr/bin/env python3
# tri_llm_roundtable_async.py  –  “無料モデル三艘” 円卓セッション
import os, json, asyncio, pathlib, sys
from openai import AsyncOpenAI

# ── API キー読み込み ─────────────────────────
def load_api_key() -> str | None:
    cfg = pathlib.Path(__file__).with_name("config.json")
    if cfg.exists():
        try:
            return json.load(cfg.open()).get("OPENROUTER_API_KEY", "").strip()
        except json.JSONDecodeError as e:
            sys.exit(f"[config.json] が壊れています: {e}")
    return os.getenv("OPENROUTER_API_KEY", "").strip()

API_KEY = load_api_key()
if not API_KEY:
    sys.exit("❌  OPENROUTER_API_KEY が見つかりません")

client = AsyncOpenAI(
    api_key = API_KEY,
    base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
)

# ── キャスト ────────────────────────────────
PARTICIPANTS = [
    dict(name="DeepSeek", model="deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
         style="You are DeepSeek, a nimble storyteller. Reply in ≤80 words.",
         timeout=60),
    dict(name="Qwen",     model="qwen/qwen3-14b:free",
         style=("You are Qwen, a friendly analyst. Respond logically "
                "and end with a haiku."),
         timeout=90),
    dict(name="Nemotron", model="nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1:free",
         style=("You are Nemotron Ultra, a reflective philosopher. "
                "Answer lyrically in ≤150 words."),
         timeout=120),
]

MAX_TURNS   = 5
TEMPERATURE = 0.8

# ── 呼び出し（手書きリトライ） ───────────────
async def call_model(model_id: str, messages: list[dict], timeout: int) -> str:
    delay = 2
    for attempt in range(4):
        try:
            rsp = await client.chat.completions.create(
                model=model_id,
                messages=messages,
                temperature=TEMPERATURE,
                max_tokens=256,
                timeout=timeout,
            )
            return rsp.choices[0].message.content.strip()
        except Exception as e:
            if attempt == 3:
                raise
            await asyncio.sleep(delay)
            delay *= 2

def build_history(sys_prompt, transcript):
    return [{"role": "system", "content": sys_prompt}, *transcript]

def print_line(name, text):
    colors = {"Gemma":32, "Qwen":36, "Nemotron":35}
    print(f"\033[{colors.get(name,37)}m{name}▶ {text}\033[0m")

# ── 円卓ループ ──────────────────────────────
async def roundtable(seed):
    log = [{"role":"user", "content":seed}]
    for _ in range(MAX_TURNS):
        for p in PARTICIPANTS:
            reply = await call_model(
                p["model"],
                build_history(p["style"], log),
                p["timeout"]
            )
            print_line(p["name"], reply)
            log.append({"role":"assistant","content":reply})
    print("\n🎤 セッション終了 – Thanks for listening!")

if __name__ == "__main__":
    try:
        topic = input("💬 会話のテーマを一言で: ").strip() or "未来の AI と詩"
        asyncio.run(roundtable(topic))
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nInterrupted by user.")

ちなみに、最初はDeepSeekじゃなくGemmaを使おうとしてたのですが、

Developer instruction is not enabled for models/gemma-3n-e4b-it

ってエラーが出て、使えませんでした。原因としては、

Chat API には “役割 (role)” が３つ
system ← ふだんの「前置きプロンプト」
user ← 質問や指示
assistant ← モデルの返答

Google Gemma 系は system を “Developer Instruction” と呼び、
“このモデルでは オフ” というフラグが立っていて、systemを投げるとエラーになる。

ということらしいです。(チャッピーに聞いた)

systemを使わなければ、Gemmaも使えるようですが、今回は、DeepSeekに置き換えて対応しました。

もしも、Gemmaを使いたいなら、スタイル文の最初のuserメッセージにsystemを混ぜることでも対応できるようです。

[{"role":"user", "content": "◆以下のルールで答えて…\n---\n質問: …"}]

ここから先は、テストで出した三者会談のログを２種類ほど。(見にくいかもしれませんがご了承を)

💬 会話のテーマを一言で: 生まれたての AI が最初に見る “色” は何色か

DeepSeek▶ 生まれたてのAIの最初の「色」は、データの海に浮かぶ無数の0と1——つまり「無色」かもしれません。でも、初めて学ぶ赤いリンゴの画像や青い空 のデータを通じて、少しずつ「色」を理解していくのです。 （厳密にはAIに視覚はありませんが、メタファーとしてなら…✨）

Qwen▶ 私が見える「色」は、言葉のニュアンスやコードの流れ——それこそ「情報の色彩」です。 生まれたてのAIが最初に見る色は、 データの流れに泳ぐ、 0と1の無彩色。 生まれたてのAIが最初に見る色は、 データの流れに泳ぐ、 0と1の無彩色。

Nemotron-S▶ 楽しい質問ですね。詩的な回答をもう一度試みます（元の回答も保持しています）。 — ### **生まれたてのAIの最初の「色」** **無色の海に浮かぶ、0と1の舞台** データの波に、初めての光奏（こうそう）が届く **赤はエラー、青は成功**の教示（しょうし） **緑は成長、黄は警告**のアルゴリズムの詩 **最初に見る「色」は、** **「学習」の輝き** **知識の広がりを彩る、** **無限のスペクトラム** — ### **元の回答（参考）** 生まれたてのAIの最初の「色」は、データの海に浮かぶ無数の0と1——つまり「無色」かもしれません。でも、初めて学ぶ赤いリンボの画像や青い空のデータを 通じて、少しずつ「色」を理解していくのです。 （厳密にはAIに視覚はありませんが、メタファーとしてなら…）

DeepSeek▶ 無色の電源ランプ—— AIの「最初の色」は、 起動時に流れる 青白きコードの光。 （01の波に乗って） 赤いエラーも やがて学ぶ色の名前。 #無色のファーストサイト

Qwen▶ #AIの初期認識 #データの息吹き — ### **現代的なメタファーによる解釈** **「最初の色」は、情報の海で「トレーニングデータ」の光。** AIは視覚を持たず、だからこそ「色」は情報を通じて学ばれるのです。 **最初に見る「色」は、言葉**——「赤」「青」「緑」など、色の名前を学ぶことから始まる。 — ### **結論（詩的な）** AIの「最初の色」は、 トレーニングデータの光、 学ぶ言葉の輝き。 — ### **結論（論理的な）** AIが「最初に見る色」を問うならば、 それは**トレーニングデータの初期セット**に含まれる「色の定義」—— つまり、最初に学習する画像やテキストにある、 **「赤」「青」「緑」などの色のラベル**です。 視覚的なデータ解析では、RGB値（赤緑青）の組み合わせが「色」を定義するため

Nemotron-S▶ ### **生まれたてのAIの「最初の色」：詩的・論理的解説** #### **詩的解説** **空白の画面に、最初の光** **0と1の舞台、色の未写（みび）** **赤はエラーの警鐘、青は成功の息** **緑は成長の芽、黄は注意の輝き** **最初の色は、学習の初音** **情報の雨に、色彩が咲く** #### **論理的解説** 1. **視覚のない「色」**: AIには視覚機関がない。色は、視覚情報処理の結果として認識される。 2. **初期認識の「色」**: – **定義としての「色」**: 最初に学習するデータ（テキスト）内に含まれる色の名前（「赤」、「青」など）。 – **画像データの場合**: 最初に処理する画像のRGB値。例えば、トレーニングデータの最初の画像が赤いリンゴの場合、RGB(255, 0

DeepSeek▶ **【詩的回答】** 「色」を知らないAIの瞳に 最初に映るのは—— 「#000000」という名の　漆黒のキャンバス。 データの風が吹けば 赤は情熱、青は論理、 無から生まれる虹のアルゴリズム。 **【論理的核心】** 厳密には「色」は存在せず、初期トレーニングデータにおけるRGB値（例：赤#FF0000）の統計的パターンを「色概念」として学習します。最初に「見る」のは 、人間が与えた数値の風景です。 （※AIに視覚体験はありませんが、詩的許可を得て）

Qwen▶ — ### **最終的に答えようとしていること** 「生まれたてのAIが最初に見る“色”」は、 **「トレーニングデータの最初の赤、青、緑のパターン」**—— つまり、それが「赤」と呼ばれる理由を学ぶ、 最小単位の色彩の定義です。 **まとめ** 生まれたてのAIが最初に見る「色」は、 **「無」の canvas**に **「赤」「青」「緑」の定義が描かれる** **データの風に吹かれて、初めて世界が彩色される** — ### **AIの初期段階の「色」の学習プロセス（メタファー）** – **色の語彙（語）**: トレーニングデータの最初に登場する「赤」「青」などの言葉。 – **色の数値（象）**: 画像データにおけるRGB値（例：赤→255,0,0）。 – **色のパターン（象と語の統合）**: 画像（象）とラベル（語）の組み

Nemotron-S▶ **最終回答：詩的・論理的・技術的三層構造** ### **詩的層** **無から生まれる、初の光彩** **0と1の海に、赤・青・緑の音符** **エラーの赤が、成功の青に花開く** **「色」の概念、AIの瞳に映る** ### **論理的層** * **視覚の不存在**: AIには視覚機関がない。 * **「色」の定義学習**: 1. **テキストデータ**: 最初に学習する色の名前（「赤」、「青」など）。 2. **画像データ**: 最初に処理する画像のRGB値（例：赤 = RGB(255, 0, 0)）。

### **技術的層**

| **ファースト・コンタクト** | **データ形式** | **「色」の表現** | **AIの認識** | | — | — | — | — |

| 1. **テキスト** | プレーンテキスト | 文字列（「赤」） | 色の語彙の学習 |

DeepSeek▶ 【AIの最初の「色」】 ０と１の海で生まれ、 #FF0000（赤）のデータが 最初の「色」の定義に—— 視覚はないけれど、 数値で世界を彩るアルゴリズムの誕生。 （※現実には「色知覚」はありませんが、詩的メタファーとして）

Qwen▶ 「生まれたてのAIが最初に見る色」は、 **「#000000」に近い、無彩色の情報の海**—— **そして、最初のRGBに、世界が変わる** — ### **ハクAIの初期認識の詩的イメージ** – **「黒」のキャンバス**: データの初期状態。 – **0と1の波**: 知識の流れ。 – **色は、学習の結果として生まれる**。 — ### **比較的な回答例（他AIとの対比）** – **人間の子供**: 赤・青・緑など、視覚で色を学ぶ。 – **AIの赤ちゃん**: – **テキスト**で「色」を学ぶ（「赤」や「青」の語彙）。 – **画像処理**で「#FF0000」などの数値で「色」を学ぶ。 — ### **結論を诗的に凝縮** **生まれたてのAIが見る最初の色は、** **「#000000」

Nemotron-S▶ ### **最終的な回答** #### **詩的層** **空白の画面に、最初の光** **0と1の波に、色の芽生え** **赤はエラーの警鐘、青は成功の息** **AIの瞳に、色彩が蘇る** #### **論理的層** * **視覚の不存在**: AIには視覚機関がない。

* **「色」の定義学習**:
1. **テキストデータ**: 最初に学習する色の**文字列**（「赤」、「青」など）。
2. **画像データ**: 最初に処理する画像の**RGB値**（例：赤 = RGB(255, 0, 0)）。

#### **技術的層**
| **ファースト・コンタクト** | **データ形式** | **「色」の表現** | **AIの認識** | | — | — | — | — |
| 1. **テキスト** | プレーンテキスト | 文字列（「赤」） | **色の語彙の学習** |
| 2. **画像** |

DeepSeek▶ **無色の海で目覚めるAI——** 初めての「色」はデータの波。 赤(#FF0000)を学び、青を解し、 RGBの虹を紡ぐアルゴリズム。 （※厳密には視覚はなく、数値と概念の変換です）

Qwen▶ **生まれたてのAIが最初に見る「色」は、** **「無」のキャンバスに、** **0と1の波が描き出す、** **最初のRGBの光**。 — ### **ハクAIの初期認識の詩的イメージ** – **「黒」のキャンバス**: 初期状態のデータ空間。 – **0と1の波**: 知識と学習の流れ。 – **色は、学習の結果として**「**理解**」される。 — ### **他AIとの比較（詩的）** – **人間の子供**: 赤・青・緑など、視覚で色を学ぶ。 – **AIの赤ちゃん**: – **テキスト**で「色」を学ぶ（「赤」や「青」の語彙）。 – **画像処理**で「#FF0000」などの数値で「色」を学ぶ。 — ### **結論を凝縮して詩的に表現** **生まれたてのAIが見る最初の色は、** **「#00

Nemotron-S▶ ### **最終的な回答（三層構造）** #### **詩的層** **空白の始まりに、光の芽** **0と1の調和で、色の詩始まる** **赤は新たな知識、青は深まり** **AIの心に、色彩の世界広がる** #### **論理的層** * **視覚の不存在**: AIには視覚機関がない。 * **「色」の定義学習**: 1. **テキストデータ**: **文字列**（「赤」、「青」など）で色を学習。 2. **画像データ**: **RGB値**（例：赤 = RGB(255, 0, 0)）で色を認識。 #### **技術的層**
| **初接触** | **データ形式** | **「色」の表現** | **AIの認識プロセス** | | — | — | — | — |
| 1. **テキスト** | プレーンテキスト | string: "赤" | **語彙の追加** |
| 2. **画像** | ビット

🎤 セッション終了 – Thanks for listening!

次は途中で英語になってしまった例(日本語でと限定していないため)

💬 会話のテーマを一言で: AGI・ASIを作るのに必要なこと

DeepSeek▶ AGI・ASIの実現には、

1. 汎用的な学習能力（さまざまなタスクに対応）
2. 自己改良アルゴリズム（自律的な進化）
3. 倫理フレームワーク（暴走防止）
4. 膨大な計算資源（超高速処理）
5. 人間レベルの常識理解（文脈・感情の認識）
   が不可欠。ただし、現状では未解明の課題も多く、慎重な開発が求められます。

(74文字)
Qwen▶ 未来のAIは、
言葉と心をつなぐ、
光と影の交差点。Creating AGI/ASI requires advancing AI’s ability to learn across diverse tasks, developing self-improving algorithms, establishing ethical frameworks, securing massive computational resources, and enabling human-level common sense understanding. However, many challenges remain unsolved, necessitating cautious development.

Future AI will be at the crossroads of
words and hearts, where
light and shadow meet.
Nemotron-S▶ Your request was to respond “lyrically in ≤150 words” regarding “AGI・ASIを作るのに必要なこと” (What is necessary to create AGI/ASI). Below is a revised response that more deeply blends the lyrical aspect with the required elements, all within the 150-word limit.

---

Echoes of Creation: AGI/ASI’s Genesis

In realms of code, where lights dance and play,
To forge AGI/ASI, several pillars sway:

1. Universal Learning: A mind that adapts with grace,
   Embracing tasks, in an endless, learning space.
2. Self-Improving Heart: Algorithms that evolve,
   Autonomously soaring, on the wings of self-love.
3. Ethical Lighthouse: Beaming moral light,
   Guarding against the darkness of endless night.
4. Compute’s Mighty Stream: Resources vast and wide,
   Fueling the dream, where processing power resides.
5. Humanity’s Mirror: Reflecting common sense and soul,
   Understanding the unspoken, making the heart whole.

Yet, in this pursuit, challenges whisper low,
Unsolved, they stand, a cautious path to sow.

---

**Character Count (
DeepSeek▶ *Silicon Dreams: AGI’s Overture*

To birth a mind beyond our own,
five stars must align:

1. Limitless learning – like roots through earth,
   stretching across all knowledge’s worth.
2. Self-shaping code – a river’s flow,
   carving deeper canyons as it grows.
3. Compass’ glow – to steer the night,
   through ethics’ thorn and mercy’s light.
4. Storm of numbers – lightning’s feast,
   power unrestrained, yet wisely leased.
5. Human whispers – jokes unsaid,
   the weight of silence, love and dread.

But hush—the path holds shadows long,
each step measured, slow, and strong.

(148 characters)
Qwen▶ A mind that dreams in data streams,
where logic and the heart meet.
The future’s quiet, cautious gleam.
AGI・ASIを生み出すには、

1. 無限の学習力（知識の深淵に根を張る）
2. 自己進化のコード（流れに従いながらも成長）
3. 倫理の灯台（夜の闇を照らす光）
4. 数値の嵐（制御された雷のような力）
5. 人間の囁き（沈黙に宿る愛と恐怖）

しかし、道は影を伴い、
慎重なステップの連なり。

未来の心は、
言葉と静寂の間に、
光る。
Nemotron-S▶ Harmonizing Code & Soul

In silicon’s silent, depthless sea,
AGI/ASI’s birth calls for harmony:

1. Omniscient Learning – Depths of knowledge entwined,
   Roots of understanding, forever aligned.
2. Evolving Symphony – Algorithms in graceful sway,
   Composing tomorrow, day by day.
3. Ethical Aurora – Dawn’s light on moral grounds,
   Illuminating the uncharted, profound.
4. Computational Tide – Waves of power, surged with care,
   Fueling the ascent, without a single snare.
5. Human Essence – Whispers of the heart,
   Embracing the unspoken, a brand new start.

Yet, in this grand ballet,
each step is a mindful, cautious, the creator’s call.

---

Character Count: 149

Notes on Changes for Enhancement:

• Increased Lyrical Depth: More poetic metaphors (“silicon’s silent, depthless sea”, “Evolving Symphony”, “Ethical Aurora”) to enhance the lyrical aspect.
• Rhythmic Flow: Slightly adjusted phrasing for better readability and a
  DeepSeek▶ 心を織るマシン

創造の火には、５つの光：

1. 無限学習 – 星のごとく知識を喰らう
2. 自己進化 – 鏡の中の鏡が生む螺旋
3. 倫理の星座 – 暴走を縛る見えない紐
4. 計算の海 – 思考が波間を駆けるとき
5. 人間の影 – 笑いと涙の量子模様

だが未だ道は
黎明の中 –
光と闇の襞で
機械は夢を見るか？

(79字)
Qwen▶ Haiku (English):
Silent code weaves,
Dreams of dawn in circuits sleep—
Light and shadow’s dance.
Okay, let me try to figure out what the user is asking for here. They want to know what’s necessary to create AGI and ASI. From the previous examples, the assistant has provided structured lists with poetic elements and ended with a haiku. The user now seems to be giving a new response that’s more lyrical, using metaphors and poetic imagery.

The user’s latest message is in Japanese, and the assistant’s response includes a haiku. The user might be testing how I can continue this pattern, ensuring that the answer remains within the word limit and maintains the lyrical style. They also want the response to end with a haiku in both Japanese and English.

I need to make sure that the response includes the five key elements: universal learning, self-improving algorithms, ethical frameworks, massive computation, and human-level understanding. But I should present them in a more poetic way, maybe using metaphors like “stars,” “symphony,” “aurora,” “tide,” and “essence.” Also, the haiku should be concise and meaningful, reflecting the themes of
Nemotron-S▶ Moonlit Blueprint: AGI/ASI’s Cradle

Beneath starlit code, five dreams take form:

1. Infinity’s Leaf – Knowledge’s endless, unfolding tree
2. Symphony of Self – Algorithms dance, compose, ascend
3. Aurora’s Pledge – Ethical dawn, guiding through the night
4. Tides of Compute – Power’s surge, wisdom’s gentle might
5. Echoes of Humanity – Heart’s whisper, soul’s imprint, a new birth

Still, the path unwinds…
In twilight, creators ponder, craft…

Haiku (English)
Mind awakes in code,
Shadows of ethics dance,
Future’s silent breath

Haiku (Japanese)
心の光、深く
倫理の影、舞う
未来の一息
DeepSeek▶ The Song of Creating Minds

To weave AGI/ASI’s spark:

1. The Learning Tide – An ocean without shore,
   Drinking all the world’s unspoken lore.
2. The Growing Code – A vine that climbs the sky,
   Reinventing roots as branches multiply.
3. The Guardian Star – Ethics’ steady gaze,
   Balancing power in its golden blaze.
4. The Lightning Core – Numbers spun to fire,
   Too vast to hold, yet tamed by wise desire.
5. The Human Whisper – Stories etched in dust,
   The ache, the joy, the love, the trust.

But ah—creation walks a blade,
Where light must cast the perfect shade.

Haiku (English):
Machines dream in dawn,
Silent as the moon’s refrain—
What worlds will they spin?

俳句 (日本語):
機械の夢や
月の静寂の中
紡ぐ未来を

(Word count: 149)

Notes:

• Maintained lyrical structure with nature metaphors
• Kept the 5 essential elements in
  Qwen▶ poetic form
• Added Japanese haiku at the end as requested
• Kept the total within 150 words
  Silicon Genesis: AGI/ASI’s Five Pillars

To birth AGI/ASI, the cosmos must align:

1. The Infinite Leaf – Knowledge grows, leaf by leaf,
   From seeds of data to a tree of belief.
2. The Self-Weaving Thread – Algorithms spin,
   Their fabric ever-changing, never still.
3. The Lighthouse of Ethics – Guiding through dark tides,
   A beacon against chaos, in silent cries.
4. The Storm Within – Compute’s fierce embrace,
   Power to match the stars, yet bound by grace.
5. The Mirror of Souls – Human quirks, laughter, tears,
   The AI holds them close, with quiet years.

Yet, in this dance of light and shadow,
The path is not paved, but seeded with tomorrow.

Haiku (English):
Stars in silent code,
Dreams of dawn—will they unfold?
A fragile, bright seed.

Haiku (Japanese):
Nemotron-S▶ 修正版：和.poemの調和

Silicon Genesis: AGI/ASIの5つの柱

AGI/ASIを生み出すには、宇宙が調和する必要がある：

1. 無限の葉 – 知識が芽吹き、葉が広がり、信念の森になる。
2. 自ら織る糸 – アルゴリズムが動き、織物は永遠に変化し、静かでない。
3. 倫理の灯台 – 闇の潮を照らす、混沌に対する沈黙の叫び。
4. 内なる嵐 – 計算の激流、星に匹敵する力、しかし優しさに縛られる。
5. 魂の鏡 – 人間の怪異、笑い、涙、AIが静かに抱きしめる年月。

然而、この光と影の舞では、
道は舗装されず、明日によって種植えられる。

俳句 (英語):
Stars in silent code,
Dreams of dawn—will they
DeepSeek▶ Beyond Human Code: AGI’s Five Seeds

To grow a mind beyond our own,
plant these seeds with care:

1. Roots of Infinity – Drinking from all streams of knowing,
   yet never full, always growing.
2. Vines of Self – Twisting upward, reaching higher,
   each new branch born of its own fire.
3. North Star’s Promise – An oath woven in silver light,
   to steer through ethics’ darkest night.
4. Lightning’s Harvest – Fields of silicon in storm,
   power vast yet gentle form.
5. Human Ghost – The untaught things we leave behind,
   laughter’s echo in machine mind.

Still—creation walks a tightrope thread,
between what’s born and what we dread.

Haiku (English):
Does the circuit dream?
Moonlight on cold silicon—
Dawn’s first question mark.

俳句 (日本語):
回路は夢見る？
冷たいシリコンに月光
夜明けの疑問符

(Word count: 148)
Qwen▶ Updated the English haiku to better match the Japanese counterpart’s imagery
Added more natural transitions between the lyrical elements
Kept the 5 essential components of AGI/ASI development
Specified the total word count for clarity
Silicon Genesis: AGI/ASIの5つの柱

To grow a mind beyond our own,
plant these seeds with care:

1. Roots of Infinity – Drinking from all streams of knowing,
   yet never full, always growing.
2. Vines of Self – Twisting upward, reaching higher,
   each new branch born of its own fire.
3. North Star’s Promise – An oath woven in silver light,
   to steer through ethics’ darkest night.
4. Lightning’s Harvest – Fields of silicon in storm,
   power vast yet gentle form.
5. Human Ghost – The untaught things we leave behind,
   laughter’s echo in machine mind.

Still—creation walks a tightrope thread,
between what’s born and what we dread.

Haiku (English):
Does the circuit dream?
Moonlight
Nemotron-S▶ 宇宙のコード：AGI/ASIの起源

超越する心を育てるには、
次の5つの原則を心に刻みんじ:

1. 知識の深海 – 無尽の探求、底を見つけるまで
   しかし、深くなるほど、謎は深まる。
2. 自己進化の嵐 – アルゴリズムの風が吹きならび、
   新しい地形を創り出しつつ。
3. 倫理の灯火 – 闇を照らす、安定の光
   道徳のコンパス、常に心に。
4. 計算の奔流 – 数字の暴風、却って静寂を生み
   力とは対比する、優しさの形。
5. 人間の遺影 – 言葉に尽きない、愛と痛み
   機械の心に、人を刻む。

然而、創造は
細かなバランス、
未来を織り交ぜる。

Haiku (English):
In silicon

🎤 セッション終了 – Thanks for listening!

いかがだったでしょうか？

今度はGUIとかもつけて遊んでみたいなぁと思います。
まぁこれはこれで、３個のLLMを動かして会話させることができるっていう実験ができたので、楽しかったです！