local llm

"Gemma 4にはスマホ向けの軽量なモデルも用意されており...モバイル端末上で低レイテンシ（低遅延）や省メモリを意識したモデルだと案内されています。"

"Gemma 4はQwen 3.5に対して精度・速度・VRAM効率の全面で優位だった。特にMoE版（26b）は、精度を落とさず最速・最小VRAMという実務投入に理想的なバランスを見せた。"

"8GBのVRAMを1つのモデルに全振りするのではなく、用途別に複数の小モデルを使い分ける...タスクの60%は4-8Bモデルで十分。"

"日本語MT-Benchで7.82という数値はGPT-4o（7.29）を上回り... この記事は、LLM-jp-4をOllamaで実際に動かした検証記録です。"

"35B-A3B MoE (GPU 95%): Q4_K_Mで約21GB。これも8GBに収まらない。だがngl=99で全層がGPUに載る。なぜか。MoEの構造が鍵になる。35B-A3Bは256個のエキスパートを持つが、1トークンあたり活性化するのは8個のルーテッドエキスパート+1個の共有エキスパートで、パラメータ換算で約3B。推論時にGPUが実際に計算するのはこの3B分だけだ。"

"CanIRun.ai の情報を参考に、Ollama で動作可能な優秀なローカル LLM で比較検証してみました。"

"この記事では、ローカルLLMの基礎知識から、AWSを使った具体的な構築手順、セキュリティ対策まで、初めての方でも一から構築できるように徹底的に解説します。"

"Google NotebookLM は便利ですが、機密情報や個人情報の取り扱いに注意が必要です。"

"Syncnote-alphaは、会議メモを以下のように変換するツールです：📄 要約、✅ 実行タスク、✉️ メール下書き。"

"仕事の後に、ローカルLLMの最新情報を知りたい。"

"Ollamaは、ローカル環境でローカルLLMを実行できるオープンソースのツールです。"

"コーディングタスクでは、Qwen3.5系やDeepSeek系でサポートされている「Thinkingモード」（内部で思考の連鎖を展開する機能）は、明確に効果があります。"

"そこで、Zigでそれを構築しています。"

"この記事では、感覚で選ぶのをやめるための、実測値付きのフレームワークで判断基準を構造的に整理しています。"

"実は、たった3つのコマンドで動きます。Ollama をインストールして、モデルをプルして、OpenClaw のオンボーディングを実行するだけ。"

"Ollamaは、ローカル環境でローカルLLMを実行できるオープンソースのツールです。"

"しかし、新しいアルゴリズムを使用すると、それが実現可能になったようです。"

"この記事では、「8GBメモリ / 256GB SSD」のM1 Mac miniを「24時間稼働のローカル・エッジサーバー」として再構築し、n8n、Dify、Ollama（ローカルLLM）を稼働させるアーキテクチャを紹介します。"

"エージェント、スキル（スキル文書）をパッケージ化し、モデルを外部ハードウェアにローカルにデプロイすることで、複雑なデプロイプロセスを排除し、ローカルモデル呼び出しを通じて追加のトークン消費を回避できます。"

"この課題を技術で突破するため、現場の泥臭い議論ログを入力するだけで、一瞬で論点を構造化し、冷徹な結論とNext Actionを強制的に提示する「意思決定OS（Strategic Nexus）」を開発しました。"

"それが今、スマートフォン上で、通信なし・APIキーなし・課金なし・利用制限なしで文章生成ができています。"

"記事は、Claude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かすにはいくらかかるかを調査しています。"

"Qwen3.5の大きな特徴が「ベースモデルとハイブリッド推論モデルの両方を提供している」という点です。"

"配送ルート最適化タスクでゼロショットアプローチで93％を達成したGemini 3 Flashモデルでは、例を追加するとパフォーマンスが劇的に低下しました。"

"私は、自分の支出を分析し、異常な取引を発見し、明確な洞察を提供するAIデータアナリストが欲しかったのです - しかも、私のデータを100％ローカルに保ちながら。"

"この記事は、感覚に基づいて選択することをやめるための、実測値付きのフレームワークを提供しています。"

"これらの仮定に基づいて、私たちはEnteのオフラインLLMアプリであるEnsuに取り組んできました。 今日が最初のリリースです。"

"ollamaで、少なくともClaude opusに匹敵するか、それを上回るモデルを実行できるようにしたいのですが、何かおすすめはありますか？"