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6 件の記事
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ローカルLLMの損益分岐 — サブスク定額で考える3つの分岐点
ローカルLLMがクラウドより得になるのはいつか。token従量ではなく定額サブを前提に、GPU中古相場・電気代・サブスク月額の概算から、ローカルが効く3パターン(機密/上限超え/共有)を比較します(数値は概算)。
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ローカルLLMが日本語実務でやらかす失敗集 — 実測7例ギャラリー
J-WorkBench の生トランスクリプトから、ローカルLLMが日本語の実務でやらかした失敗を7例そのまま並べた見本帳。JSON崩壊・根拠なし断言・敬語崩壊・表の二重計上・コード未修正、そしてローカルがクラウド3社に勝った逆転例まで、脚色なしの出力で示します。
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ローカルLLMはクラウドの何割を肩代わりできるか — J-WorkBench クラウド代替率
日本語の実務7カテゴリで、手元PC(RTX 3090)のローカルLLMがサブスク版クラウドの何割を代替できるかを5軸で測ったベンチ J-WorkBench の実測結果。代替率66〜87%の正直な内訳、互角と苦戦の境界、向く/向かないケースを整理します。
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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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ローカルLLM GPU選び 2026年4月版: RTX・MoE・量子化
RTX 50/40/30シリーズとApple Siliconを前提に、VRAM階層、MoE、量子化、日本語モデル、Ollama運用の判断軸を整理します。
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ローカルLLMでAIコーディング: Qwen Coder/DeepSeek-Coderの使い所
クラウドLLMを使いにくい場面で、Qwen CoderやDeepSeek-Coderをローカル実行し、開発ワークフローに載せる判断軸を整理します。
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