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Qwenを動かすローカルLLM環境の選び方。実務で使えるPC・GPU比較と買う前の注意点

3行要約 Qwen2.5-Coderなどの高性能モデルを仕事で使うなら、VRAM 16GB(RTX 4060 Ti)が最低ラインの投資になる コーディング支援やRAG構築を視野に入れるなら、推論速度のNVIDIAか、大容量メモリを安く積めるApple Siliconかの二択 予算不足で通常のメインメモリ(RAM)で動かそうとするのは時間の無駄。推論速度が1token/secを切ると実務では使えない 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年8月13日 · 9 分 · 4368 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLM比較!RTX 4090かMacか?Google脱落時代のAI開発PC選び方

3行要約 Google(Gemini)1強は終了。Llama 3.1やQwen 2.5などのローカルモデルが実用圏内に到達した。 投資の核心はVRAM容量。APIコストを削りつつ、機密情報を扱えるローカル環境構築がエンジニアの最適解。 買うならRTX 4090(VRAM 24GB)かApple Silicon 64GB以上。中途半端なスペックは数ヶ月でゴミになる。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年7月22日 · 9 分 · 4377 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLM用PC・Macのおすすめ比較!失敗しないVRAM容量と選び方

3行要約 ローカルLLMを仕事で使うなら「VRAM 16GBのGPU」または「メモリ32GB以上のMac」が最低ラインです。 速度と拡張性を取るならRTX 4090、大規模モデルを省スペースで動かすならApple Silicon搭載Macを選びましょう。 「安さ」だけでVRAM 8GB以下のPCを買うと、Llama 3.1やQwenの主要モデルがまともに動かず、数ヶ月で買い直すことになります。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年5月26日 · 9 分 · 4200 文字 · Negi AI Lab