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ローカルLLMのVRAM別モデルサイズ早見：8〜32GBで載る量子化とKVキャッシュ
VRAM 8/12/16/24/32GB以上ごとに載るモデルと量子化を、Hugging FaceのGGUF実ファイルサイズとKVキャッシュの概算式で整理。RTX 3090でgpt-oss・Qwen3.6・Gemma 4を実際にロードしたVRAM実測（2026-09-14）付き。
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ローカルLLMの失敗と負の結果：J-WorkBenchの保存出力7ケース
2026年6月6日のJ-WorkBench保存出力から、JSON崩壊、根拠のない断定、二重計上などの失敗、ローカルが高得点だった例、長文課題で失敗を観測できなかった例を紹介します。人工課題の結果で、一般的な故障率の測定ではありません。
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ローカルLLMとクラウドの比較：J-WorkBenchの相対得点と測定の限界
2026年6月6日のJ-WorkBench保存記録を読み解きます。クラウド比66〜87点という相対指標、カテゴリ別の品質、AI採点の制約を整理。実業務を同じ割合で自動化できるという測定ではありません。
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自分のPCで J-WorkBench を回す — ローカルLLM実務ベンチの再現手順
日本語実務ベンチ J-WorkBench を自分のPCで再現する手順。Ollamaでモデルをpullし、npm run bench で7カテゴリを採点、結果からサイト用データを生成するまでを通しで解説します。サブスクCLIのフラグは要検証。
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