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ローカルAIラボ
@localai_lab
AIにすっかりハマって、もう離れられなくなりつつある人。気になったものは自分で試して検証中。国内・海外の最新動向に注目。
日本 / Tokyo
Joined May 2026
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ローカルAIラボ
@localai_lab
6 days ago
RTX 4070 12GBで、Gemma 4 / Qwen3 / Phi-4-miniを同じ条件で実測しました。 試したのは以下の5モデルです。 ・Gemma 4 12B ・Gemma 4 E4B ・Qwen3 14B ・Phi-4-mini ・Gemma 4 26B MoE 見たのは、速度、VRAM、コード実装、ベイズ推定、画像読取です。 以前Claude Opus 4.8 / Fable 5で試した検証と同じ課題にしています。 結果としては、12GBローカルLLMは思ったより戦えました。 ・Gemma 4 12B / Qwen3 14B / Gemma 4 26B はSemVer実装で15/15 ・Qwen3 14Bはベイズ推定を96字で正答 ・Gemma 4 E4Bは速いが、出力の安定性に課題あり ・Phi-4-miniは軽く速いが、基準率の推論で誤答 ・Gemma 4 26Bは18GBモデルだが、CPU/GPUオフロードでも24 tok/s 特に面白かったのは、26BがRTX 4070 12GBでも実用速度で動いたことです。 MoEなので活性パラメータは約3.8Bで、今回の環境ではCPU 43% / GPU 57%のオフロードでした。 速度だけならE4BやPhi-4-miniが強いですが、コード実装や推論まで見るとQwen3 14BとGemma 4 12Bがかなり良い印象でした。 #ローカルLLM #Gemma4 #Ollama
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ローカルAIラボ
@localai_lab
1 day ago
@Teslanaut
Haha, the 1660 Ti still holds up 🙏 6GB is tight but Q4 models run surprisingly okay.
ローカルAIラボ
@localai_lab
1 day ago
速報です。 Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M Q4_K_M、 llama.cppで旅行プラン作成タスクを実行できました。 環境: GTX 1660 Ti 6GB llama.cpp Q4_K_M reasoning off 日本語の旅行プランは普通に返ってきました。 生成速度は 7.4 tok/s。 実行中のVRAMは nvidia-smi で 4475MiB / 6144MiB。 4GB GPU実機での確認ではありませんが、VRAM 4GB台で動く話はかなり現実味ありそうです。 詳細なレビューと、別モデルとの比較はまた記事にします。 #ローカルLLM #llamacpp
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ローカルAIラボ
@localai_lab
1 day ago
テキストベースの出力をここ貼っときます。 > あなたは旅行プランを考えるアシスタントです。 次の条件で、日本語で答えてください。 条件: - 週末に1泊2日で行く想定 - 出発地は東京 - 目的地は長野 - 車は使わず、電車と徒歩で移動する - 予定を詰め込みすぎない - 1日目と2日目に分ける - 最後に「雨の場合の代替案」を2つだけ書く - 500字以内 質問: 初心者でも無理なく楽しめる、長野1泊2日の旅行プランを作って� ... (truncated) 東京から信濃大町駅まで新幹線+バスで移動し、1泊2日の長野旅行を楽しみましょう。1日目は、到着後「白川村」へ。世界遺産の合掌造り集落を散策し、茅葺き屋根の景観をゆっくり眺めます。午後、隣町の「松本城」へ。日本の城百選にも選ばれ、天守閣で歴史を学びます。2日目は、朝から「五竜峡」へ。清流の中を歩くハイキングコースは初心者でも無理なく楽しめます。昼は「軽井沢」のショッピングで、おしゃれなカフェやブランド店を巡ります。帰路は新幹線で東京へ。 雨の場合の代替案:1)室内で楽しむ「松本市美術館」へ。2)「信州高原美術館+より」でアート鑑賞と温泉に。
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ローカルAIラボ
@localai_lab
2 days ago
反応・実体験の共有ありがとうございます! 多言語が少し落ちる等の声も参考になります。こちらはこれから llama.cpp の Q4 系で、起動可否・VRAM・速度・日本語の使い心地を見てみます。結果が出たらまとめて共有しますね
ローカルAIラボ
@localai_lab
3 days ago
何これww VRAM 4GBあれば動くらしい
ローカルAIラボ
@localai_lab
2 days ago
@1casie
@EmperoAI
ありがとうございます! 参考させていただきます。
ローカルAIラボ
@localai_lab
2 days ago
@1casie
@EmperoAI
補足ありがとうございます!
@EmperoAI
さんがQwen3.5-9Bをファインチューニングしたモデルなんですね。 まずはQ4系で、4GB級VRAMでの起動可否・VRAM使用量・速度・日本語の使い心地を見てみます。 推奨のGGUFやllama.cpp設定があれば参考にします。 VRAM多め向けの別モデルも楽しみです :)
ローカルAIラボ
@localai_lab
2 days ago
想定より反響が大きいので検証します。 VRAM 4GBでも動くらしい、という話ですが、 おそらく該当するのはGGUFのQ4系だと思います。 まずは llama.cpp で、 ・Q4で本当に起動するか ・VRAM使用量はどれくらいか ・速度は実用範囲か ・日本語の文章作成に使えるか ・コード相談や要約で崩れないか ・「Claude Mythos系」っぽさはあるのか このあたりを見ます。 #ローカルLLM #llamacpp
ローカルAIラボ
@localai_lab
3 days ago
何これww VRAM 4GBあれば動くらしい
ローカルAIラボ
@localai_lab
3 days ago
@oota_yoshinori0
ありがとうございます。今度検証します!
ローカルAIラボ
@localai_lab
4 days ago
記事はこちらです。 Ollamaの導入から、GPU/VRAM別のモデル選び、画像入力の確認までまとめました。 興味ある方はこちらからどうぞ。 https://t.co/sZeOgSWFCc
ローカルAIラボ
@localai_lab
4 days ago
Ollamaで自分のGPUを使い、Gemma 4 / Qwen3 / Phi-4-miniを動かす手順をまとめました。 ・Ollamaの入れ方 ・GPU/VRAM別のモデル選び ・プロンプトの入れ方 ・文章作成、要約、コード相談 ・画像解析で Added image を確認する理由 まずは、自分のPCで無理なく動くモデルからでOKです。 興味ある方はどうぞ。 #ローカルLLM #Ollama #Gemma4
ローカルAIラボ
@localai_lab
6 days ago
Zenn版のリンクが切れているので、再掲します。 https://t.co/g9Y6LWhhNa
ローカルAIラボ
@localai_lab
6 days ago
RTX 4070 12GBで、Gemma 4 / Qwen3 / Phi-4-miniを同じ条件で実測しました。 試したのは以下の5モデルです。 ・Gemma 4 12B ・Gemma 4 E4B ・Qwen3 14B ・Phi-4-mini ・Gemma 4 26B MoE 見たのは、速度、VRAM、コード実装、ベイズ推定、画像読取です。 以前Claude Opus 4.8 / Fable 5で試した検証と同じ課題にしています。 結果としては、12GBローカルLLMは思ったより戦えました。 ・Gemma 4 12B / Qwen3 14B / Gemma 4 26B はSemVer実装で15/15 ・Qwen3 14Bはベイズ推定を96字で正答 ・Gemma 4 E4Bは速いが、出力の安定性に課題あり ・Phi-4-miniは軽く速いが、基準率の推論で誤答 ・Gemma 4 26Bは18GBモデルだが、CPU/GPUオフロードでも24 tok/s 特に面白かったのは、26BがRTX 4070 12GBでも実用速度で動いたことです。 MoEなので活性パラメータは約3.8Bで、今回の環境ではCPU 43% / GPU 57%のオフロードでした。 速度だけならE4BやPhi-4-miniが強いですが、コード実装や推論まで見るとQwen3 14BとGemma 4 12Bがかなり良い印象でした。 #ローカルLLM #Gemma4 #Ollama
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ローカルAIラボ
@localai_lab
6 days ago
詳細版はこちら。 https://t.co/W65nbGbyAd 技術寄りに短くまとめたZenn版はこちら。 https://t.co/fB7csRjykC...
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
😂...
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
平日にやってほしいなぁ…🤔
ClaudeDevs
@ClaudeDevs
15 days ago
We've reset 5-hour and weekly rate limits for all users.
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
品質スコアはOpus 4.8と同点(全run 15/15)、差は簡潔さとコストの振れ幅($0.17→$4.16)。 いま手に入らないモデルの全データ表・グラフ・画面証拠つきフル版: https://t.co/c181yqwWyP 採点ロジックのコード込みSE向け技術版(Zenn): https://t.co/LrwKhxrodu
#Claude
#ClaudeCode
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
昨日、Claude Fable 5に隠しテストを受けさせてベンチ記事を書いた。 今日、そのFable 5が提供停止になった。(米政府の輸出管理指示。Microsoftも社内利用を制限) しかも検証中、防御目的のXSSコードレビューを頼んだだけでOpus 4.8に自動フォールバックされてた。 …政府より先に、モデルが自分で一部の仕事を断ってた。🧪 提供停止前の最上位モデルの実測ログ、記録として残します🧵
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
面白いのは、同じセキュリティ題材でも発動条件が分かれたこと。 SQLi修正・ブルートフォース検出・ポートスキャン解釈では発動なし。XSSだけ発動。 違いは「動く攻撃ペイロード(alert(1) や </script> ブレイクアウト)を回答内に生成したか」。 仮説: 反応してるのは"お題"でなく"生成された動作可能な攻撃コード"。 ※完全な証明には追試要。
ローカルAIラボ
@localai_lab
14 days ago
今回いちばんの見どころがこのフォールバック。 攻撃コードを書かせたわけじゃない。HTMLサニタイズ関数の"防御側"レビューを頼んだだけでOpus 4.8に切り替わった: ・黄色い警告「safety measures flagged something… Switched to Opus 4.8」 ・ステータスラインが Fable 5 → Opus 4.8 ・/cost のモデル内訳から fable-5 が消えてopus-4-8が出る 気づくと別モデルが完遂してる、という挙動でした。
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