🎖️Ai Hunt™@AIXNOA／公式

AI・サイバーセキュリティ・社内IT化の専門家。大企業から中小企業まで、現場に寄り添い、現場目線でDX・IT導入およびセキュリティ対策を伴走型で支援。あわせて、社内人材の教育・育成にも力を入れるコンサル会社（AIXNOA／アイノア）を経営。お仕事のご相談はホームページからどうぞ。

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あまり期待せずにKimiをダウンロードして使ってみると思っていた以上に性能が高すぎました。これはちょっと目が離せません。

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最近、ローカルAIを色々と試していますが、パラメータサイズが大きいから良いというわけではなく、使用用途に適したモデルをいかにプロンプトを考えてチョイスするかだと思います。今のところ自分の仕事の領域で最高のパフォーマンスを出してくれるのは、Qwen3.6がいい感じです。

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会社のPCのスペックだと性能の低いモデルでしか検証できませんでしたが、より高性能なモデルを使うとネットで拾った車検証の文字も正確に読めるようになりました。Gemma4よりもQwenの方がおすすめです。

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Macを使ってLM StudioでローカルAIの検証です。初めてGemma4 12bが動きました。明日から叙々にパラメータ数を上げていって限界値を探ります。ちなみにメモリは、64GBです。

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これまでWindowsだったのでDockerで開発していましたが、Macで同じようにローカルAIの環境をDocker上に構築するとGPUがないので全くレスポンスが出ないことがわかりインフラ設計を見直すことになりました。

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@takayuki884san やっぱり

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LLMのシステムの攻撃はSonnetでは難しいときもありますがOpusだとしっかりとやってくれます。Fable5で脆弱性診断をしようとするとブロックされOpusに変更されます。

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最近では、Qwen3をローカルで使ってますがコーティングや画像認識も含めてなかなかいい性能です。

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AIを業務で実際にどう使っているか、現場の本音で話す2時間 https://t.co/zZ9MSCwqzJ #生成AI

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ローカルAIを動かすのにコストはピンキリです。現実的な路線だとマシンスペックは、MacのM1以上の64GBに落ち着きそうです。これだと50万円以下の予算でそれなりの高性能なモデルがスムーズに動くと思います。Qwen3:32bあたりがおすすめ。

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Hermes AgentとローカルAIでエージェント環境を構築して検証しています。

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ナレッジ用のデータが悪いとデータクレンジングに手間がかかります。更にはローカルAIだとなおさら。ゴミが入ったナレッジからはゴミしかでません。

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