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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（phi4:14b...
2026.04.23 AIハードウェア図鑑 編集部
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VRAM 16GB：RTX 5080 VRAM不足でLLMが起動しないエラーの解決法｜原因と対処法を徹底解説

RTX 5080の16GB VRAMで実効14.8GB枠を超える32B Denseモデルが起動拒否される原因と対処を整理。SKIPPED_VRAMの正体、量子化Q3/Q4比較、MoE切替、CPUオフロード、デュアルGPUまで実測値で対応策を提示。
2026.04.22 AIハードウェア図鑑 編集部
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RTX 5080でMoEモデルだけ消費電力が1/4に落ちる｜gemma4:26b・qwen3.5:35b-a3b実測

RTX 5080で14モデルを連続計測。密モデルは200〜300W帯、MoE構成のgemma4:26bとqwen3.5:35b-a3bだけがVRAM14.8GB満杯のまま47〜73Wまで低下。tokens/W効率比較と電気代年5万円差まで実測検証した。
2026.04.21 AIハードウェア図鑑 編集部
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llama.cpp b8755でSnapdragon Hexagon対応｜Linux上のモバイル推論はどこまで現実的か

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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Ollama 0.20.7×NVIDIAドライバ595.97でRTX 5080の推論速度が平均80%向上した件を検証

Ollama 0.20.7×NVIDIAドライバ595.97環境でのRTX 5080推論速度向上とは、当サイト計測で8モデル全てが+75〜86%跳ねた現象である。結論から言います。当サイトの検証環境（RTX 5080 / i7-14700F...
2026.04.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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Intel Wildcat Lake（Core 300シリーズ）とは？AI用途で知っておくべき基礎知識と廉価AI PCの選び方

Intel Wildcat Lakeとは、NPU 40 TOPSを搭載した廉価AI PC向けのモバイルCPUシリーズである。 「AI PCが欲しいけど、Core Ultraは高すぎる」。そんな予算で悩んでいる人にとって気になるのが、米国時間
2026.04.18 AIハードウェア図鑑 編集部
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ComfyUI推奨スペック｜VRAM 8GB・12GB・16GBで何ができるか実測解説

2026年にComfyUIで画像生成を始めるなら、VRAM 8GBが最低ライン。ただし快適に使いたければ12GB以上が現実的な選択肢になる。「自分のGPUでComfyUIは動くのか」「何GBあれば足りるのか」——この疑問に対して、当サイトで...
2026.04.17 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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