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Ollama 0.30系は本当に遅いのか？ RTX 5080／5060 Tiで速度低下とCPUオフロードの罠を検証

Ollama 0.30系は本当に遅いのか。RTX 5080/5060 Tiで0.23.3・0.30.6・0.30.7を実測比較。0.30.6のqwen3:8b速度低下は0.30.7で回復し、体感の正体はnum_ctx自動拡大・GPU配置・CPUオフロードだと切り分け、gemma4:12b対応も解説します。
2026.06.10 AIハードウェア図鑑
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AIコーディング用ローカルLLMの必要スペック｜RTX 5080実機で7B〜14B級のVRAMと速度を実測

AI支援コーディング向けPCはクラウドAPI型とローカルLLM型で要件が分かれます。Claude Code等はGPU不要でCPU・RAM・SSDが効き、ローカル併用はVRAM容量が律速。RTX 5080 16GB実機で7B〜14B級を実測し、用途・予算別の実用スペックを整理しました。
2026.06.10 AIハードウェア図鑑
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DDR5メモリはクロックとレイテンシのどちらを優先すべきか

DDR5メモリは『クロック(6400MT/s)』と『低レイテンシ(CL30)』のどちらを優先すべきか。判断軸は2つ——AMD環境で1:1(UCLK=MCLK)が維持できるか、用途がGPU常駐のローカルAIかCPUオフロードを含む高負荷処理か。ゲームでは体感差は小さく、AIではCPUオフロード時に帯域が効いてきます。
2026.06.09 AIハードウェア図鑑
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AIハードウェアはいつ買うべきか｜クラウドAIとローカルLLMの天秤で考える

AIハードウェアはいつ買うべきか。価格を左右するのはクラウドAIの普及とローカルLLMの進化という2つの力です。2026年はメモリやSSDの価格に上昇圧力が続き、次世代のSUPERやRTX 60は公式発表がないなど判断材料が変わりました。価格が決まる仕組みから、今買う人と待つ人の条件を整理します。
2026.06.07 AIハードウェア図鑑
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Codex CLI 推奨スペック｜GPU不要でも要注意なローカルサンドボックスとWindows・Node.js環境

Codex CLI に専用 GPU は不要（モデル推論はクラウド、コマンド実行は手元）。ローカル実行サンドボックス・承認モード・Windows 対応・Node.js・認証を公式情報で整理した推奨スペック/必要環境ガイド。
2026.06.04 AIハードウェア図鑑
PC構成基礎知識
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M5 MacBook Air は AI とゲーム両方で何ができるか｜実測ベース総合レビュー

2026 年 3 月 11 日に発売された M5 MacBook Air は、 「軽量ノートで AI もゲームもどこまでできるか」 を考えるうえで、 かなり分かりやすい基準になるモデルだ。10 コア CPU + 最大 10 コア GPU の...
2026.05.28 AIハードウェア図鑑
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VRAM 16GB GPU を選ぶなら｜AI 用途別に比較

この記事では VRAM 16GB モデルの GPU の選び方を解説する。 当サイトの検証環境では RTX 5080・RTX 5060 Ti という 16GB モデル 2 枚と、 RTX 4070 SUPER (12GB) を用途別に使い分け...
2026.05.27 AIハードウェア図鑑
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Qwen3.6-35B-A3B とは？MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
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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…
2026.05.21 AIハードウェア図鑑
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Qwen3.6 35B-A3B vs 27B UD AI用途で比較｜M5 Pro 64GBの検証報告から見た選び方

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…
2026.05.16 AIハードウェア図鑑
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