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MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMは本当に速くなるか｜RTX 5080実測、非MoEで1.69倍・MoEは1.0〜1.4倍と構成次第

MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMが何倍速くなるかをRTX 5080で実測。非MoEのgemma-4-12bは1.69倍、MoEは1.0〜1.4倍と量子化・GPU構成で振れる。効きを分けるのは1順伝播あたりのボトルネック（帯域/GPU間の受け渡し待ち）をMTPが薄められるか。llama.cppの実測で解説。
2026.06.22 AIハードウェア図鑑 編集部
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Zed 推奨スペック｜「描画用GPU」と「AI推論用GPU」を切り分けるRust製ネイティブエディタの必要環境

Zedの推奨スペックで混同しやすいのが「描画用GPU」と「AI推論用GPU」。UI描画には一般GPU（Linux=Vulkan 1.3／Windows=DirectX 11対応）で足り、AI推論はクラウド利用なら高価なGPUは不要です。ローカルのOllamaを使うときだけVRAMが論点になります。
2026.06.22 AIハードウェア図鑑 編集部
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Apple Core AIとは｜Core MLとは別に登場したオンデバイス推論基盤とMLX・ANEの関係

WWDC 2026で発表されたApple Core AIは、Core MLとは別に用意された生成AI・大規模モデル向けのオンデバイス推論基盤。Foundation Modelsでの位置づけ、MLX・ANEとの役割分担、M4 Max/iPhoneの公開ベンチ、Ollama/RTX勢のローカルLLM実行を整理する。
2026.06.21 AIハードウェア図鑑 編集部
ローカルAI環境
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Continue 推奨スペック｜クラウド構成はGPU不要、ローカルモデルで初めてVRAMが効く二面性

Continueの必要スペックがはっきりしないのは、推論の場所を自分で選べる二面性が理由です。クラウドAPI構成ならAI用GPUは不要でRAM・CPUが中心。一方、Ollama等でローカルモデルを回す構成にした途端、GPUのVRAMが体感速度を左右する主役になります。両構成の推奨スペックを切り分けて整理します。
2026.06.21 AIハードウェア図鑑 編集部
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巨大オープンモデルは手元で動くのか比較｜GLM-5.2・Kimi K2.6・Qwen3.5 122Bの必要メモリ早見表

GLM-5.2・Kimi K2.6・MiniMax M2.7・Qwen3.5 122Bといった巨大オープンモデルは自宅PCで動くのか。総パラメータでなく量子化後の必要メモリで見ると、122B約77GBから1T約340GBまで段差がある。家庭用GPUの限界と、現実的な消費者向けルートを早見表で整理します。
2026.06.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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GPU・グラフィックボード

Windsurf（現Devin Desktop）推奨スペック｜スタンドアロンAIエディタはGPU不要、効くのはRAM・SSD

Windsurfを快適に使うのに、高価なAI用GPUは要りません。標準的な内蔵モデルやクラウドモデルを使う範囲では、重いAI推論はサービス側で処理されるため、手元のPCで効くのはRAM・CPU・SSDの3つ。結論を先に置くと、推奨はRAM 16GB以上・NVMe SSD・最近のミドルクラスCPUで十分です。
2026.06.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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Cline 推奨スペック｜ビルド・テストをローカルで回すコマンド実行型エージェントのPC選び

Clineとは、エディタに常駐するオープンソースのAIコーディングエージェント。「Clineが重い」「どんなPCなら快適に動くのか」と気になって調べている方が多いはずです。先に結論を言うと、ClineはLLMの推論をクラウドへ投げる構造のため、本体にAI用の専用GPUは通常要りません。効くのは別の3点。
2026.06.19 AIハードウェア図鑑 編集部
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GLM-5.2をローカルで動かせるか｜約750B級オープンウェイトに必要なメモリと、消費者向け単体マシンの限界

GLM-5.2は、2026年6月にMITライセンスでフルウェイトが公開されたオープンウェイトのコーディング向けモデル。長期のコーディングやエージェント用途で注目を集め、「重みが公開された＝自分のPCで動かせる」と受け取られがちです。ただ、こ...
2026.06.19 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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Aider 推奨スペック｜repo-mapとgit連携が効くCLI、推論はBYOKでクラウドにもローカルにも

Aiderとは、ターミナルで動くオープンソースのAIペアプログラミングCLIである。 Aiderに必要なスペックを聞かれたときの答えは、一段ではなく二段構えになります。一段目はAider本体。これはコードを書くAI処理そのものではなく、リポジトリを読み解いてgitに変更を反映する作業を回す部分です。
2026.06.18 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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ローカルLLMのベンチマーク数値の読み取り方｜その「毎秒○トークン」は自分のPCでも出るのか

ローカルLLMをどれにするか選ぶとき、レビューやベンチ記事で見る「毎秒○トークン」「VRAM○GB」という数字が判断材料になる。ただ、その数字が手元のパソコンでそのまま出るとは限らない。実測では、同じモデルが16GBのGPU1枚で毎秒19ト...
2026.06.17 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
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