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ローカルLLM用PCおすすめ比較と選び方:自作エンジンよりllama.cppを活かすハードウェア投資術

3行要約 自前で推論エンジンを作る「Vibecoding」は茨の道。llama.cppやOllamaを前提としたハード選定が実務の最短ルート。 VRAM 16GBが「動くか動かないか」の境界線。RTX 4060 Ti 16GBモデルがコスパ最強の入門機。 業務利用や大規模モデル(70B以上)なら、GPUの買い増しよりApple Silicon(Mac Studio)の統一メモリ128GB以上を選ぶのが失敗しないコツ。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月25日 · 9 分 · 4085 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLMとAI開発のためのPC選び|Apple Silicon vs NVIDIA GPU徹底比較

3行要約 結論は「微調整・学習ならRTX 4090」「70B超えの巨大モデル推論ならMac Studio(128GB超)」が最適解です コスパ重視なら「RTX 4060 Ti 16GB」一択、仕事の生産性なら「MacBook Pro M4 Max」のメモリ増設モデルを選んでください VRAM(ビデオメモリ)が12GB以下のモデルは、2025年のAI開発環境では数ヶ月で限界が来るため避けるべきです 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年6月17日 · 9 分 · 4071 文字 · Negi AI Lab