2026-05

PC構成

人型ロボット訓練を支える在宅ギグワーカー——時給2〜15ドルで日常動作を撮影する世界50カ国の労働実態

TeslaやFigure AIなどが進める人型ロボット開発の裏側で、世界50カ国以上のギグワーカーが自宅で日常動作を撮影している。時給2〜15ドル・プライバシーリスク・労働条件の不透明さを公式情報と一次ソースで整理。
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b9145解説|Intel ArcのSYCLメモリ二重消費を約9分の1に削減

llama.cpp b9145とは、SYCLバックエンドのメモリ二重消費を解消した修正リリース。 Intel Arc GPUでローカルLLMを動かすと、VRAMに余裕があるはずなのにシステムRAMが先に枯渇してOOMで落ちる。この奇妙な現象に2026年5月14日、ggml-org/llama.cppリリース「b914…
GPU・グラフィックボード

MacBook Air M5でローカルLLM 21モデル比較|コーディング性能と速度を実測したベンチマーク総括

ローカルLLMとは、自分のPC上でクローズドに推論を動かす大規模言語モデルのこと。 「印象論ではなくデータで比較したい」——海外のRedditコミュニティ(r/LocalLLaMA)で、MacBook Air M5を使って21個のローカルLLMをコーディング性能(HumanEval+)と推論速度で一斉検証した投稿が話…
GPU・グラフィックボード

推論モデルとは|deepseek-r1とqwen3 thinkingのRTX 5080実測VRAM消費とtokens/sec差を解説

推論モデルは回答前にthinking連鎖を内部展開するLLM群である。RTX 5080実測でdeepseek-r1:8bはVRAM 10.1GB・約104 tok/s、qwen3:14b thinkingは10.2GB・約74 tok/sを記録。Web標準値の約1.5倍を見積もる選定基準を解説する。
GPU・グラフィックボード

Qwen 3.6 35B A3B vs 27B UD AI用途で比較|M5 Pro 64GBの実測から見えた選び方

Qwen 3.6とは、Alibaba Qwen Teamが公開する大規模言語モデルファミリーである。 海外のRedditコミュニティ(r/LocalLLaMA)で、MacBook P…
GPU・グラフィックボード

RTX 5080でTTFTが速いLLM 8モデル実測|phi4-mini 1194msが最速、リアルタイム対話の選定基準

TTFTとは、ユーザー送信から最初のトークンが返るまでの時間である。 チャットUIで「送信ボタンを押してから最初の文字が画面に出るまで」を短縮したいなら、見るべき指標はtok/sではなくTTFT (Time to First Token)。...
GPU・グラフィックボード

Surface Copilot+ PCとAI用デスクトップの選び方|40 TOPS NPUの実用域とRTX GPUとの分業

Surface Copilot+ PCの40 TOPS NPU・Snapdragon X Elite・M4 MacBookと、RTX GPU搭載デスクトップを役割で比較する。Phi-3・Llama 3の実機トークン生成速度、メモリ高騰下でのコスパ判断軸を一次資料と実測値で整理。
ComfyUI

ComfyUIの精度設定|FP32・FP16・BF16・FP8の違いとVRAM消費をRTX 5080で実測

ComfyUIで使うFP16・BF16・FP8精度の挙動をVRAM消費・生成速度・再現性の観点で整理する。RTX 5080 16GB実機でSDXL 1024×1024・SD3.5・Flux系のVRAM占有量と生成時間を計測し、精度選択の判断軸を一次資料と照らし合わせる。
AI動画生成

LTX 1 を 16GB VRAM で商用量産する実測ガイド (RTX 5080 / 5060 Ti)

LTX 1 は 16GB VRAM の RTX 5080 / RTX 5060 Ti でも商用量産可能な軽量動画生成 AI モデルである。生成時間 5 分台・Peak VRAM 15.9 GB・Adobe Stock 採用率 45.7% の実測データを出典付きで整理した内容である。
ComfyUI

MINISFORUM DEG1 Oculink eGPUドック実機レビュー|RTX 4070 Superで半年運用したAI推論帯域実測

MINISFORUM DEG1はOculink PCIe 4.0 x4接続のeGPUドックである。RTX 4070 Superを半年運用した実測データで、Thunderbolt eGPUより帯域が広く、ComfyUI/Ollamaのデュアル GPU運用で帯域干渉が生じないことを検証する。