GPU1枚に載る27BのAIが、Claude Opus 4.6を15項目で上回った — Qwen3.8-27Bの何がすごいのか
Qwen3.8-27Bは24GBのGPU1枚で動くオープンウェイトのマルチモーダルモデル。Apache 2.0、262Kコンテキスト、公開初週末に300万DL。ローカルAIを塗り替える実力を検証する。
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# ローカルLLM
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ノートPC1台で動くエージェントAIを、Metaがオープン公開 — 300億パラメータのMuse Glimmer
Metaがローカルで動く300億パラメータのオープンウェイトAIモデル「Muse Glimmer」を公開。単体GPUのMac/PCでエージェントが動く意味と、ツール使用・失敗リカバリを1モデルに統合した中身を解説。
Muse GlimmerMetaローカルLLMオープンウェイトAIエージェント
巨大モデルの前に置く「速い脇役」— JetBrainsの12B MoEコーディングモデルMellum2の使いどころ
JetBrainsのMellum2は12BのオープンなMoEコーディングモデル。トークンあたり2.5Bだけ動かして2倍速い推論を狙う。何が速いか、どこに使うか、ライセンスと注意点を解説する。
JetBrainsMellumMoEオープンウェイトAIコーディングローカルLLMレビュー
Macのローカル推論、llama.cppより最大6.4倍速いと言い張る新参が現れた — Metalを直に叩くBaseRT
BaseRTはApple Silicon専用の高速ローカルLLM推論ランタイム。Metalネイティブ実装でllama.cpp比prefill最大6.4倍を主張。何が速いのか、ライセンス、使い所と注意点を解説する。
BaseRTローカルLLMApple SiliconMacアプリオンデバイスAIllama.cpp
社員14人、ユーザー890万人 — ローカルLLMの定番Ollamaが約95億円を調達
Ollamaが約95億円調達。社員14人で890万人が使うローカルLLM基盤の実力と展望を解説。
OllamaオープンソースローカルLLMAIモデル速報
活性パラメータ760Mで数学オリンピック91.9% — 「小さいのに賢い」AIモデルの設計思想
ZAYA1-8Bは総パラメータ8.4Bながら活性760MのMoE推論モデル。AIME 91.9%の実力、AMD学習の背景、ローカル実行の可能性を解説。
ZAYA1ZyphraAIモデルオープンソースMoEローカルLLMAMD推論モデル
会話・推論・画像理解・コーディングを1つのモデルに — Mistral Small 4 が実現した「統合MoE」の中身
Mistral Small 4は119B MoEで推論・画像・コードを統合。Apache 2.0で無料。使い所を解説。
MistralMistral Small 4AIモデルMoEオープンソースローカルLLMレビュー
ローカルLLM、結局どれで動かすのが正解か — Ollama・LM Studio・Foundry Localを実用観点で比較
Ollama・LM Studio・Foundry Localを速度・モデル対応・企業利用で比較。ローカルLLMの選び方。
OllamaLM StudioFoundry LocalローカルLLMローカルAI比較
MacでAIを動かすのに、もうOllamaは要らないかもしれない — 7MBのSwiftアプリ「Osaurus」
Mac専用AIランタイムOsaurusをレビュー。Ollamaより20%高速、7MBのSwift製、MCP対応。ローカルLLMとクラウドAPIを1つのアプリで統合する設計思想と制約を解説。
OsaurusローカルLLMmacOSオープンソースApple SiliconMLX
35Bのモデルが3B分のメモリで動く — Qwen3.6-35B-A3BをMacで試す
Qwen3.6-35B-A3Bは35Bパラメータのうち3Bだけ使う超効率MoEモデル。SWE-bench 73.4%の実力をOllamaでローカル実行する方法、27B Dense版との違いを解説。
QwenオープンソースAIコーディングローカルLLMMoEレビュー
GPU1枚でClaude Opus 4.5と並ぶ — Qwen3.6-27Bという「密モデル」の衝撃
Alibaba発のQwen3.6-27Bは27Bパラメータの密モデルでClaude Opus 4.5級のコーディング性能を実現。RTX 4090で動くフロンティア級モデルの実力と限界を解説。
QwenAlibabaAIモデルオープンソースローカルLLMAIコーディング
Qwen 3.5完全ガイド — 9BモデルがQwen3-30Bを超える、Alibabaの逆襲
Alibaba Qwen 3.5の全7モデルを徹底解説。9Bが30B超えの衝撃的なパラメータ効率、Ollamaでのローカル実行手順、GPT-5.2との性能比較がわかる。
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