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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…
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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。
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Qwen3.6 35B-A3B vs 27B UD AI用途で比較|M5 Pro 64GBの個人検証から見た選び方

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…
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Surface Copilot+ PCの40+ TOPS要件と45/80 TOPS NPUの実用域|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。
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RTX 4070 12GB VRAMの実力をRedditから読み解く|ローカルAIとミドルレンジ構成の優先順位

RTX 4070の12GB VRAMはローカルLLM・SDXLでどこまで戦えるか。r/LocalLLaMAやr/buildapcの議論、NVIDIA公式仕様、実機RTX 5080 16GBの計測値を突き合わせ、ミドルレンジ構成のアップグレード優先順位を整理する。
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AIエージェント自動化のメモリ消費 — VRAM 議論を超える 4 階層モデル

「ローカル LLM なら VRAM 16GB で動く」 — この基準で組んだ構成が、 Claude Code とローカル LLM を並行稼働させた瞬間にシステム RAM を 50GB 食う。 VRAM 議論で完結しない領域が、 AI エージ...
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Microsoft、Windows 11ゲーミングPC推奨RAMを32GBへ|AI時代のメモリ容量基準を読み解く

MicrosoftがWindows 11ゲーミングPCの推奨RAMを32GBへ更新。AIアシスタント常駐・ブラウザ多タブが標準化した時代に16GBでは不足する理由、ローカルLLMとiGPU視点でのRAM容量基準、DDR5/LPDDR5X規格差、用途別の選定目安をMicrosoft公式・JEDEC一次ソース付きで整理した。
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Honor WIN H9のローカルAI実行ガイド|6ファン冷却とRTX 5070 Ti Laptopの実力

Honor WIN H9は6ファン冷却とRTX 5070 Ti Laptop GPUを搭載するノートPCで、CPU+GPU合計270W級の電力枠を支える設計である。長時間のローカルLLM推論や画像生成で持続性能を引き出したい個人ユーザーに向いている。
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Qwen3.6-27Bとは?Dense 27BコーディングLLMをローカルGPUで動かすガイド

Qwen3.6-27BはAlibabaのDense 27Bコーディング特化オープンウェイトLLMである。4bit量子化版なら16GB VRAM帯のコンシューマGPUで動かせる現実的な選択肢で、llama.cpp + Unsloth GGUFでのローカル運用に向いている。
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ONEXStationに関するよくある疑問7選|Ryzen AI Max+ 395ミニPCの実力を全部まとめて解説

ONEXStationはOneXPlayerが2026年4月11日に発売したRyzen AI Max+ 395(Strix Halo)搭載のAI向けミニPCです。ローカルLLM性能・価格妥当性・dGPU構成との違い・TDP可変・輸入コストを公式仕様と一次ソースで整理します。