bim.house の決定論的建築設計エンジン (建築基準法チェック + 5軸評価 GA) が出す「敷地に対する最適設計」を Qwen3.6-27B-4bit に LoRA 蒸留したモデルです。敷地ブリーフ (用途地域・道路幅員・高度地区・防火・気候・要望) を読み、建築基準法に適合し評価が高くなる設計スペック JSON を即答します。

ベース: mlx-community/Qwen3.6-27B-4bit
手法: GA探索の勝ち設計を教師に LoRA 蒸留 → アトラス敷地で自己増産しながら反復学習
学習データ: 実物件 + 全国アトラス敷地計 784 ペア (採点エンジンで score≥95 のみ採用)
評価 (test 21cycle・GAオラクル比): cycle=21 n=98 model_avg=98.00 gold_avg=96.92 diff_avg=+1.08 win=34 tie=15 lose=49 legal=98/98
- diff_avg = モデル設計をエンジンで実採点した点数 − GA最適解の点数 (0が上限)
- 蒸留のため GA は超えませんが、推論は GAの数千倍速 で自然文の要望を解釈します

入力スキーマ (system + user)

system: あなたは bim.house の建築設計AIです。敷地条件(用途地域・道路幅員・高度地区・防火指定・気候)と要望を読み、建築基準法(斜線・採光・容積/建ぺい)に適合し5軸評価が最大になる設計スペックを JSON で1つだけ返します。キー: form(中庭ロの字/総2階(箱)/L字/平屋(矩形)), floors(1-3), material, features(配列)。
user:
敷地: <住所>
用途地域: <例 第一種低層住居専用地域>
敷地面積: <N>㎡ (間口<W>m × 奥行<D>m)
前面道路: 幅員<R>m
気候: 省エネ地域区分<1-8>
要望: <自然文・おまかせ可>

出力

{"form":"中庭ロの字","floors":2,"material":"SOLUNA 籾殻SIPs (国産杉+籾殻)","features":["吹抜","縁側","PV","天窓","充実間取り","高窓"]}

form ∈ {中庭ロの字, 総2階(箱), L字, 平屋(矩形)} / floors ∈ 1-3。この JSON を bim.house の build_elements に渡すと決定論的に BIM (bim.json) へ展開され、 houki_check で建築基準法判定・/viewer で 3D 表示できます。

使い方 (MLX)

python

from mlx_lm import load, generate
model, tok = load("yukihamada/bimspec-qwen3.6-27b")
msgs = [{"role":"system","content":"...(上記 system)"},
        {"role":"user","content":"敷地: 北海道弟子屈町 ...\n要望: サウナのある平屋"}]
print(generate(model, tok, prompt=tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True), max_tokens=200))

制約・免責

蒸留モデルにつき出力は 参考設計案。確認申請には建築士の署名が必要です。
学習元の採点・法規エンジンは日本の建築基準法の簡易実装であり、実務判断の代替ではありません。
生成 by bim.house / 株式会社イネブラ (Enabler Inc.)

yukihamada/bimspec-qwen3.6-27b

bimspec — 敷地→建築設計スペック 蒸留モデル (Qwen3.6-27B / MLX)

入力スキーマ (system + user)

出力

使い方 (MLX)

制約・免責

yukihamada/
bimspec-qwen3.6-27b

bimspec — 敷地→建築設計スペック蒸留モデル (Qwen3.6-27B / MLX)