ローカルLLM用GPUのおすすめ比較！Qwen 2.5 35B待機組が今買うべきRTXとMac
3行要約 Qwen開発者が「35B-A3Bを待つな」と明言。次世代の122Bや効率化モデルを見据えたハード選びが急務。 結論はVRAM 16GB（4060 Ti）を最低ライン、業務なら24GB（4090）かMacの64GB以上が安定。 モデルのリリースを待つより「今ある最大VRAM」を確保するのが、結果的に最も安上がり。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ローカルLLM GPU
Qwen3.8-27B比較と選び方｜ローカルLLMを仕事で使うためのGPU・Mac選定ガイド
3行要約 Qwen3.8-27Bは実務レベルのコード生成・論理思考を持つが、快適な動作にはVRAM 24GBが必須の分水嶺となる。 仕事で「使える」速度（30 tokens/sec以上）を出すなら、RTX 4090 24GB、またはメモリ64GB以上のApple Silicon Macが投資対象。 16GB以下のVRAM環境では量子化による劣化が激しく、Claude 3.5 SonnetのAPIを利用した方がコストパフォーマンスと精度で勝る。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
ローカルLLM用GPU選びの決定版｜RTX 5090待機かRTX 6000 Ada複数枚か？GLM 5.2動作から見えた結論
3行要約 GLM 5.2クラスの巨大モデルを快適に動かすにはVRAM 200GB超が必要で、RTX 5090単体では到底足りません。 業務用途ならVRAM 48GBのRTX 6000 Adaを複数枚、個人がコストを抑えて巨大モデルを動かすならMac Studio（192GB）が現実的な解です。 「動く」と「実用的」は別物。推論速度（Token/s）とVRAM容量のバランスを間違えると、数十万円の投資がゴミになります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...