2026-04

PC構成

LTX 1動画を4Kアップスケールする|1段階シンプル法・2段階品質法・バッチ処理法【Adobe Stock向け】

{"@context": "", "@type": "FAQPage", "mainEntity": }4Kアップスケールとは、低解像度で生成した動画をAIモデルで高解像度化する処理で、Adobe Stock向けストック動画の最終出力に必須...
GPU・グラフィックボード

翻訳用ローカルLLMをRTX 5080で実測

翻訳用ローカルLLMとは、PC上で動かす翻訳特化のオープンソース言語モデルである。結論から書きます。翻訳用途で「Gemma 3 4Bが最強」という海外評をそのまま信じるのは危険。当サイトの検証環境(RTX 5080 / i7-14700F ...
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RTX 5080で動かすコーディング用ローカルLLM実測比較

コーディング用ローカルLLMとは、IDEから呼び出してコード補完や生成に使う自前推論の言語モデルのこと。RTX 5080で同じプロンプト・同じ量子化条件のもと、コード特化のcodestral:22bと汎用の14Bクラス2種(phi4:14b...
GPU・グラフィックボード

VRAM 16GB:RTX 5080 VRAM不足でLLMが起動しないエラーの解決法|原因と対処法を徹底解説

RTX 5080の16GB VRAMで実効14.8GB枠を超える32B Denseモデルが起動拒否される原因と対処を整理。SKIPPED_VRAMの正体、量子化Q3/Q4比較、MoE切替、CPUオフロード、デュアルGPUまで実測値で対応策を提示。
GPU・グラフィックボード

RTX 5080でMoEモデルだけ消費電力が1/4に落ちる|gemma4:26b・qwen3.5:35b-a3b実測

RTX 5080で14モデルを連続計測。密モデルは200〜300W帯、MoE構成のgemma4:26bとqwen3.5:35b-a3bだけがVRAM14.8GB満杯のまま47〜73Wまで低下。tokens/W効率比較と電気代年5万円差まで実測検証した。
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b8755でSnapdragon Hexagon対応|Linux上のモバイル推論はどこまで現実的か

llama.cpp b8755とは、Snapdragon上のLinuxでHexagon DSPを扱えるよう拡張したリリースである。 「モバイル端末でローカルLLMを動かす」という話題が、この数ヶ月で急に現実味を帯びてきました。公開されたll...
GPU・グラフィックボード

Ollama 0.20.7×NVIDIAドライバ595.97でRTX 5080の推論速度が平均80%向上した件を検証

Ollama 0.20.7×NVIDIAドライバ595.97環境でのRTX 5080推論速度向上とは、当サイト計測で8モデル全てが+75〜86%跳ねた現象である。結論から言います。当サイトの検証環境(RTX 5080 / i7-14700F...
GPU・グラフィックボード

Intel Wildcat Lake(Core 300シリーズ)とは?AI用途で知っておくべき基礎知識と廉価AI PCの選び方

Intel Wildcat Lakeとは、NPU 40 TOPSを搭載した廉価AI PC向けのモバイルCPUシリーズである。 「AI PCが欲しいけど、Core Ultraは高すぎる」。そんな予算で悩んでいる人にとって気になるのが、米国時間
GPU・グラフィックボード

ComfyUI推奨スペック|VRAM 8GB・12GB・16GBで何ができるか実測解説

2026年にComfyUIで画像生成を始めるなら、VRAM 8GBが最低ライン。ただし快適に使いたければ12GB以上が現実的な選択肢になる。「自分のGPUでComfyUIは動くのか」「何GBあれば足りるのか」——この疑問に対して、当サイトで...
GPU・グラフィックボード

AI用ノートPCの選び方【2026年最新】|Claude Code・ローカルLLM・画像生成の3用途別スペック

2026年、AI用ノートPCに本当に必要なスペックは用途で決まる。クラウドAI(ChatGPTやClaude)を使うだけならGPU不要のRAM 16GBマシンで十分だし、ローカルでLLMを動かしたいならVRAM 12GB以上が現実的なライン...