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ローカルLLM構築の選び方!Qwen・DeepSeek時代に勝てるRTX・Mac比較

3行要約 中国勢(Qwen/DeepSeek)のオープンモデルが世界最強クラスに到達し、開発の主戦場は「ローカル」へ移行した 業務でこれらを使いこなすならVRAM 16GB以上のRTX、あるいはメモリ48GB以上のMacが最低ラインの投資になる 「API規制」や「プライバシー」を考慮すると、サブスクに月数千円払うよりハードウェアを揃えた方が長期的なコスパが高い 📦 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9日 · 9 分 · 4197 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLM環境の選び方|122Bモデルを8GB VRAMで動かす現実解と失敗しないPC構成

3行要約 122Bクラスの超巨大モデルは、VRAM容量ではなく「システムメモリ(RAM)」への投資で動作自体は可能になる。 8GB GPUで動かすのは「検証・学習用」として割り切り、実務のコーディング支援ならVRAM 24GB以上の1枚挿しが最低ライン。 予算20万円以下なら「大容量RAM搭載デスクトップ」、40万円出せるなら「RTX 4090」か「Mac Studio」が正解。 📦 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4日 · 9 分 · 4271 文字 · Negi AI Lab
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NVIDIA Video Search BlueprintsでAIビデオ解析を自作する:RTX 4090かクラウドか?失敗しない選び方と構成ガイド

3行要約 大量の動画から「特定のシーン」を自然言語で探すシステムを、NVIDIAの設計図(Blueprints)で最速構築できる 快適に動かすならVRAM 24GB(RTX 4090)が最低ライン、業務用の複数カメラ運用ならL40S等のサーバーグレードが必須 API利用(Gemini 1.5 Pro等)と比較して、機密映像をローカルで高速・低コストに回し続けたい層にのみ「買い」の選択肢 📦 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15日 · 9 分 · 4323 文字 · Negi AI Lab