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ローカルLLM環境の選び方比較|RTX 4090かMacか?後悔しないVRAMとスペックの基準

3行要約 本気でローカルLLM(Ollama等)を仕事に使うなら「VRAM 16GB」が最低ライン、24GB以上が推奨。 「雰囲気」ではなく「推論速度」で選ぶなら、メモリ帯域が広いRTX 40シリーズか、128GB以上の統一メモリを積んだMac Studioの二択。 VRAM不足は「動作不可」に直結するため、予算が足りないなら中途半端な新品よりVRAMの多い型落ちやクラウド利用を検討すべき。 📦 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21日 · 8 分 · 3831 文字 · Negi AI Lab
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Claude Codeをローカルで動かす?OllamaとRTX/MacBook Pro比較・選び方

3行要約 Claude Codeの課金や制限を避けたいなら、Ollama + Qwen2.5-Coderのローカル構成が唯一の現実解。 快適なコーディングには最低VRAM 16GB(RTX 4060 Ti)、理想は24GB(RTX 4090)か統一メモリ64GB以上のMac。 8GBのVRAMや中途半端なメモリ容量のPCを買うと、エージェントが「思考停止」して投資が完全に無駄になる。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年5月18日 · 10 分 · 4629 文字 · Negi AI Lab
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ローカルLLMとAIエージェントの落とし穴:安全に動かすためのPC構成と推奨GPU比較

3行要約 AIエージェントにOS操作を任せるなら、事故を防ぐ「隔離環境(Sandbox)」の構築が必須。 VRAM 16GB以上のRTX 40シリーズ、またはメモリ32GB以上のApple Silicon Macが投資の最低ライン。 「動けばいい」は卒業。エージェントがミスをしてもシステムが死なない、リソースの余力が安全性を担保する。 📦 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9日 · 9 分 · 4413 文字 · Negi AI Lab