Visual Studio CodeはOllamaと直接統合されたため、コードをクラウドに送信することなく、エディタ内でローカルにAIを実行できます。 Visual Studio Code では、 Copilot Cha… 続きを読む »

「数字は気にしたことない。結局は他人軸で、自分でどうにもできない」 「継続は自分軸でできる。メンタルの強さは自分軸が大事です」 藤本美貴「メンタルの強さは自分軸が大事」　「令和のご意見番」への転機は“配信活動”（スポニチ… 続きを読む »

システムプロンプトは「あなたはクロードです…」で始まるため、ローカルモデルは自分がクロードだと認識します。 Ollamaでローカルに実行されるClaude Code: r/LocalLLM

クロードコードはクロードとは別のものです。クロードコード自体はモデルにコンテキストを提供し、そのコンテキストはおそらく「あなたはクロードコードです」といった内容です。したがって、qwenをクロードコードでラップすると、そ… 続きを読む »

「Gemma 4のコーディングベンチマークは、かろうじて機能するレベル（Codeforces ELO 110）から、競技プログラマーのエキスパートレベル（ELO 2150）へと飛躍的に向上しました。LiveCodeBen… 続きを読む »

Gemma4 31bの方が少しリードしていると思うと話しました。Qwen 3.5 27bは、以前は王者だったGPT-OSS-120Bとglm 4.6vを上回っています。 ローカルLLMがコーディングに適さなくなる閾値はど… 続きを読む »

64GBの統合メモリなんて忘れてください。RTX 6000 Pro 96GBでも最先端モデルのAPIには到底及びません。でも、でも、でも、今日gemma4 Q8を試してみたら、本当に素晴らしいです。いくつかのエージェント… 続きを読む »

AIが登場する以前と同じように、計画とアーキテクチャ設計は続けるべきです。私は何時間もかけて計画を立てますが、ローカルAIはタスクに応じて10～30分でそれをコーディングします。その後、レビューと反復を繰り返します。コン… 続きを読む »

Qwen 3.5 27bとgemma4 31bは、通常のコンシューマー向けハードウェアに適合し、機能的に優れたコードを書くことができる新製品です。歴史的にこのサイズのモデルはコーディング能力が優れていませんでしたが、イン… 続きを読む »

一般ユーザーのハードウェアに適合するローカルモデルは、現在のクラウドホスト型SOTAモデルと同等の性能を発揮しません（定義上当然のことですが）。しかし、64GBの統合メモリシステムなど、一般ユーザー向けのハードウェアであ… 続きを読む »