Alex Shapiro

MiMo-V2.6 9Bをローカルで実行するために、GGUFファイルを比較し、RAMとVRAMの容量を見積もり、llama.cppを設定します。ベンチマークとAtomic Chatの互換性も紹介します。

ローカルAI画像生成ツールを比較し、7つのモデルをRTX 5090でベンチマーク測定しました。生成画像の例、生成速度、メモリ使用量、ライセンスの制限を確認できます。

Jev 1.13はローカルで実行できるのでしょうか？その仕組みを学び、JevとLayaのTetris比較デモを見て、独立したローカルの代替モデルとしてLayaをセットアップしましょう。

Claude Sonnet 5.5をOpus、Fable、GPT-6 Astraと比較し、お使いのハードウェアに合うローカルのQwen、Ornith、Bonsaiモデルを選びましょう。

12GBのVRAMで使うローカルLLMを比較。モデルの選び方、量子化形式、メモリ使用量を確認し、PCのスペックに合うモデルを探せます。

9種類のローカルモデル構成でSLMとLLMを比較。74タスクでの品質、生成速度、メモリ使用量、分類タスクのエネルギー消費量を検証します。

RTX 5090でEXL3とGGUFを検証。量子化の品質、プロンプト処理速度、トークン生成、VRAMを比較し、動作確認済みのExLlamaV3セットアップも紹介します。

LLMのKVキャッシュがコンテキスト長に応じて増える仕組みと、必要なRAM・VRAM容量を解説。メモリ使用量の計算ツールとTurboQuantの圧縮データも掲載しています。

ローカルで使えるRAG向け埋め込みモデル7種を比較。検索精度、インデックス作成速度、検索時の応答時間、メモリ使用量、ライセンスの違いを確認できます。

GLM-5.3-Flashは、総パラメータ数320B、アクティブパラメータ数18BのMoEです。ローカル実行に必要な環境、ベンチマークの結果、そしてllama.cppの対応が進む中で現時点で利用できる実行方法を解説します。

16GBのRAM・VRAMで使うローカルLLMを比較。モデルの選び方、量子化形式、メモリ使用量を確認し、PCのスペックに合うモデルを探せます。

MCPサーバーとModel Context Protocolの仕組みを解説。AIアプリからローカル・リモートのMCPサーバーに接続する設定手順と、動作確認や安全に使うための注意点を紹介します。

Claude CodeをAtomic Chat、Ollama、llama.cpp、LM Studioのローカルモデルに接続する手順を解説。エージェントの導入から接続先の設定まで紹介します。

8GBのRAM・VRAMで使うローカルLLMを比較。モデルの選び方、量子化形式、メモリ使用量を確認し、PCのスペックに合うモデルを探せます。

DeepSeek V4 Flashには70～162 GBのディスク容量が必要です。メモリ容量に合うAtomic Dynamic GGUFを選び、Atomic Chatまたはllama.cppでローカル実行しましょう。

GLM-4.7-FlashやGLM-5.2をローカルで実行する手順を解説。PCのメモリ容量に合うGGUFを選び、Atomic Chatで設定してオフラインでチャットする方法を紹介します。

Qwenをローカルで実行する方法を解説。PCのメモリ容量に合うモデルとGGUFの量子化形式を選び、Atomic Chatでオフラインのチャットを始める手順を紹介します。

GoogleのGemma 4を自分のPCで動かす手順を解説。RAM・VRAM容量に合うモデルとGGUFの量子化形式を選び、ローカルでチャットを始める方法を紹介します。

RTX 3090で6つのローカルLLMビルドを検証：速度、VRAM、コンテキスト長の上限、コーディングデモ。3値の重みを使うBonsai 2を含め、実際に使用したGGUFファイルを比較します。

RTX 4090で6つのローカルLLMをテスト。生成速度、32k時のVRAM使用量、コンテキスト長の上限、コーディングのデモを紹介します。24 GB GPUでテストした具体的なGGUFファイルを比較します。

Bonsai 2 27Bは、Qwen 3.8 27B言語モデルを3値化したGGUFビルドで、最小5.95 GBです。必要なハードウェア、ベンチマーク、実行に必要なllama.cppフォークを解説します。

Claude Codeの代替ツール8つを、ローカルモデル対応、インターフェース、ソースコードの閲覧可否、承認の仕組みで比較します。OpenCode、Kilo Code、Codexなどを紹介します。

2026年のおすすめローカルAIエージェント8選を比較します。Atomic Agent、Kilo Code、OpenClaw、Hermes、Claude Code、Cline、Goose、poolのセットアップ方法とプライバシーを確認できます。

32GBのRAM・VRAMで使うローカルLLMを比較。モデルの選び方、量子化形式、メモリ使用量を確認し、PCのスペックに合うモデルを探せます。

LLMの拒否応答を抑えるAbliteration（アブリテレーション）の仕組みを解説。無検閲モデルやジェイルブレイクとの違い、処理済みモデルをローカルで実行する方法を紹介します。

ローカルモデルでDeepSeek Harnessを動かす手順を解説します。Atomic ChatをOpenAI互換プロバイダーとして設定する方法に加え、権限、プラグイン、実際に遭遇したエラーの対処法も紹介します。

LLMを自分の環境で動かすための構築手順を解説。必要スペック、モデルの選び方、Atomic Chatの設定、OpenAI互換のローカルAPIを利用する方法を紹介します。

Ling 3.0 Flashの必要スペックとAtomic Dynamic GGUFの選び方を解説。Atomic ChatまたはTurboQuant対応のllama.cppでローカル実行する手順を紹介します。

Kimi K3をローカルで実行するためのハードウェア要件、Atomic Chatのセットアップ、Vastでの8x B300 GPUのレンタル、実際の費用、そして作業中に遭遇したエラーを解説します。

実機のRTX 5090で6つのローカルLLMを測定しました。毎秒の生成トークン数、32kと128kでのVRAM使用量、NVFP4による向上幅を紹介します。メモリ帯域幅からの推定値ではありません。