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RTX 5080で最初に入れる7-8BローカルLLMはどれか

7-8BローカルLLMとは、パラメータ数70億〜80億級の中型言語モデルのこと。 phi4-miniやllama3.2:3bでOllamaの動作確認は済んだ。次は少し大きい7-8Bクラスを試したい。ただ、Ollamaライブラリで「7B」「8...
2026.04.27 AIハードウェア図鑑 編集部
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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...
2026.04.23 AIハードウェア図鑑 編集部
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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（phi4:14...
2026.04.23 AIハードウェア図鑑 編集部
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llama.cpp b8755解説｜SnapdragonのHexagon DSPでローカルLLMを動かす

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...
2026.04.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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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...
2026.04.17 AIハードウェア図鑑 編集部
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llama.cppのGemma 4でRAMが枯渇する原因｜VRAM余裕でもOOMする仕組みと回避策【2026年】

VRAM 32GBのGPUにモデルを載せた。VRAM使用量はまだ余裕がある。なのに数回プロンプトを送っただけでプロセスが強制終了される——原因はGPUではなく、システムRAMの枯渇だった。 海外のRedditコミュニティ（r/LocalLL...
2026.04.17 AIハードウェア図鑑 編集部
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DDR5-6000が14週ぶり5万円割れ｜AI用PCメモリの買い時と必要容量ガイド

DDR5-6000の16GB×2枚組が49,980円——昨年12月以来、実に14週ぶりの5万円割れとなった。「メモリなんてどれも同じ」と思っている人もいるかもしれないが、AI用途ではその認識が命取りになる。ローカルLLMを動かすとき、GPU...
2026.04.15 AIハードウェア図鑑 編集部
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NPUとは？AI専用プロセッサの仕組みとGPU・CPUとの違いをわかりやすく解説

NPU（Neural Processing Unit）とは何か、CPU・GPUとの違いをAI用途の視点で解説。Copilot+ PCの40 TOPS要件や主要メーカーの公称値、NPU搭載PCが必要かの判断基準を用途別に整理します。
2026.04.15 AIハードウェア図鑑 編集部
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RTX Neural Texture CompressionでVRAM使用量80%削減｜NVIDIAの新技術とAI活用

VRAM争奪戦に挑むNVIDIAのRTX Neural Texture Compression（NTC）を技術解説。テンソルコアでテクスチャを最大16倍以上に圧縮しVRAM使用量を約80%削減する仕組み、BC7との比較、RTX 50/40/30の対応状況、AIワークロードへの波及まで整理。
2026.04.13 AIハードウェア図鑑 編集部
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Snapdragon X2搭載ASUS Zenbook SORA 16のAI性能を分析｜NPU 80TOPSの実力

GPUをRTX 5080に換装してローカルLLMを回している筆者からすると、「NPU 80TOPS」という数字はどうしても気になる存在だった。2026年4月8日に発売されたASUS Zenbook SORA 16は、クアルコムの最新プロセッ...
2026.04.11 AIハードウェア図鑑 編集部
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