ローカルAI環境

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Whisperをローカルで動かす必要スペック｜large-v3とturboの必要VRAM・文字起こし速度を実測

Whisperをローカルで動かす必要スペックを実測。large-v3とturboをfloat16・int8で比べ、必要VRAMはいずれも5GB未満で8GBのGPUでも動作、turboはlarge-v3の約2.5倍速だった。faster-whisperでの結果と用途別の選び方をまとめる。
2026.07.06 AIハードウェア図鑑
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ローカルAIにシステムRAMは何GB必要か｜LLM推論と画像生成の消費量を96GB実機で実測

参考資料 llama.cpp 公式リポジトリ（GitHub） Unsloth: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct GGUF モデルカード（量子化別ファイルサイズ） ComfyUI 公式リポジトリ（GitHub） KitGuru: Geekom A9 Max 2026 Mini PC Revie…
2026.07.05 AIハードウェア図鑑
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GPU・グラフィックボード

RTX 50 SUPER（24GB）を待つべきか｜LLMは速度・ComfyUIはできることが変わる【2026年6月】

噂のRTX 50 SUPER（VRAM 24GB）を待つべきか。RTX 5080・5060 Tiの16GB実測をもとに、LLMでは速度、ComfyUIの画像・動画では「できること」が変わる差を用途別に整理。24GBでも足りない大型モデルの線引きと、デュアルGPUという代替手段まで解説します（2026年6月時点）。
2026.07.04 AIハードウェア図鑑
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GPU・グラフィックボード

Nemotron 3 Nanoを16GBで実測｜Mambaハイブリッドの生成速度とVRAM、Qwen3.6 35B-A3Bと比較（RTX 5080/5060 Ti）

NVIDIA Nemotron 3 Nano（4B/30B-A3B）をRTX 5080・5060 Ti（16GB）でローカル実測。Mamba-2系ハイブリッドの生成速度・VRAM・必要構成を別系統の活性3B級MoE qwen3.6:35b-a3bと比較。4Bは16GBで205 tok/s。
2026.07.03 AIハードウェア図鑑
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Krea 2をローカルで動かす要件とライセンス｜12B画像モデルの必要VRAMと量子化（ComfyUI）

Krea 2は12Bのオープンウェイト画像モデル（RAW/Turbo）。無量子化のBF16は本体26.3GBと大きく24GBにも収まらず、現実的な下限は32GBのRTX 5090級。16GBはFP8量子化で対応。ライセンスは年商100万ドル未満なら商用可など条件付き。
2026.07.02 AIハードウェア図鑑
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Ideogram 4.0をローカルで動かす要件とライセンス｜9.3BオープンウェイトをComfyUIで実行する

Ideogram 4.0は9.3Bのオープンウェイト画像モデル。FP8構成は合計約30GB前後で、VRAM 16GBでも動く範囲にある。ただし重みは非商用ライセンスで、収益化サイトへの生成画像の利用は別途許諾が要る。ローカル実行の構成とライセンスの線引きを配布元の条文に沿って整理する。
2026.07.01 AIハードウェア図鑑
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ローカルLLMでゲームやコードは自作できるか｜完全オフライン・反復前提で27〜30B級モデルが到達できる範囲

完全オフラインのローカルLLMでゲームやコードは自作できるのか？Redditで話題になった27B級モデルの想定を踏まえつつ、Qwen3-Coder-30B-A3Bを例に、反復とタスク分解を前提とした開発手法の可能性と、RTX 5080など最新GPUのVRAM要件（量子化）を、海外コミュニティの議論を交えて解説します。
2026.06.30 AIハードウェア図鑑
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ローカルLLMの量子化フォーマットの選び方｜Q4_K_M〜Q8・QATを精度・サイズと16GB VRAMで見極める

量子化フォーマットとは、LLMの重みを低ビットに圧縮し容量と速度を稼ぐ方式。 Hugging Faceで同じモデルのページを開くと、量子化の種類がずらりと並びます。Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0、さらにQAT版――名前だけでは何がどう違うのか、すぐには判断できません。
2026.06.28 AIハードウェア図鑑
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FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16GBで実測｜RTX 5080・5060 TiでQ8_0 GGUFの速度とVRAMを比較

Black Forest LabsのFLUX.2 Klein 9BをQ8_0 GGUF量子化でVRAM 16GBのRTX 5080とRTX 5060 Tiで実測。1024px・4ステップを1枚約8秒(5080)／14.5秒(5060Ti)で生成し、VRAM・消費電力・GPU使用率をseed付きで比較した。
2026.06.27 AIハードウェア図鑑
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ローカルVLMでデスクトップ操作を自動化｜OmniParser前処理で視覚トークン負荷を抑える

ローカルVLMでデスクトップを自動化する際、スクショ直渡しでは視覚トークンが膨らみ処理が重くなります。OmniParser型の前処理でUI要素を構造化すれば視覚トークンを大きく減らせ、未検証のコミュニティ報告では5〜10倍とも（削減幅は実装しだい）。ローカルでGUI操作を自動化するヒントを解説します。
2026.06.27 AIハードウェア図鑑
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