ローカルLLM 使い方

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの Qwen3.7 Maxの圧倒的な推論性能と、ローカルLLM（Ollama）の機密性を使い分ける「コスト最適化型AIエージェント」を構築します。 具体的には、入力されたタスクの難易度をローカル側で判定し、高度な思考が必要な場合のみQwen3.7 Maxにリクエストを飛ばすPythonスクリプトを完成させます。 ...

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの PythonとPygameライブラリを使用し、LLMにコードを全生成させて動く「パックマン風ゲーム」 Qwen 3.6 27B と Gemma 4 31B のコーディング能力を比較したベンチマーク結果 前提知識: Pythonの基本的な実行環境（VS Code等）が整っていること 必要なもの: VRAM 24GB以上のGPU（RTX 3090/4090推奨）、または十分なシステムメモリ（32GB以上） 📦 この記事に関連する商品 ...

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 101言語に対応し、特に日本語を含む「英語以外」の精度を極限まで高めたローカルLLM 従来の小型モデルが苦手とした非英語圏の文化やニュアンスを、Cohere独自のデータセットで克服 低スペックなPCやエッジデバイスで多言語翻訳・要約タスクを回したい開発者は必携 📦 この記事に関連する商品 ...