<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>量子化 比較 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/%E9%87%8F%E5%AD%90%E5%8C%96-%E6%AF%94%E8%BC%83/</link><description>Recent content in 量子化 比較 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Fri, 06 Nov 2026 04:44:23 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/%E9%87%8F%E5%AD%90%E5%8C%96-%E6%AF%94%E8%BC%83/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ローカルLLM用GPU・Macの選び方：QwenやLlamaで失敗しないVRAM容量とおすすめモデル比較</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-gpu-vram-guide-qwen/</link><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-gpu-vram-guide-qwen/</guid><description>ローカルLLMの「劣化」の正体は、無理な量子化（Q4未満）による精度崩壊とVRAM不足が原因であることが多い。コーディングや実務で「Qwen2.5-32B...</description></item></channel></rss>