ローカルAI
How to run open-weight AI models on your own hardware: what each model needs, and the machines that reach it.
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12 Sep 2026
DeepSeek V4.1-Flash のハードウェア要件
510GB の重み、8Bが有効。2-bit の MLX ビルドは、Mac Studio M3 Ultra 256GB 上で 9.5 tokens per second で動作します — ただし llama.cpp、Ollama、LM Studio 経由ではありません。
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12 Sep 2026
GLM-5.3のハードウェア要件
744Bの重み、40Bがトークンごとにアクティブ、そして4-bit ビルドが必要とする475GB。最強のオープンモデルに必要なもの、各量子化で何を犠牲にするのか、そしてそれを実現できるマシンはどれか。
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12 Sep 2026
ローカルでオープンモデルを実行するのに必要なメモリ量
総パラメータ数がメモリコストを決めます。アクティブパラメータ数が速度を決めます。2026のオープンモデル向け容量階段、17GBから1.6TBまで。
