- おおお、Disableになっていた！
- LLMを使い始めたのでメモリアクセス速度回りは少しでも高速化するに越したことはありません。
【公式】第1話～第26話「頭文字Ｄ 1st stage」期間限定本編配信
- すげー久しぶりに見た！C121は熱い！
- 期間限定って、明日までかよ！？
PC Watch「懐パーツ」、これまで書いたものを全部まとめてみた
- 1990年代最後から2000年代最初の方までは本当にエキサイティングだったなあ...
Ankerのスピーカーでまた発火事故 過去にも5回の火災で回収・交換中 消費者庁「直ちに使用中止を」
cutxout.hatenadiary.jp
www.itmedia.co.jp
- Ankerのスピーカーでよく見かけるリコールだけど、だいぶ前に購入したTAO TT-SK09は大丈夫なんだろうか？
- 日常利用はしていないけど、全く使わないわけでもない。月に一回あるかどうかではあるのだけど。思い切って捨てちゃった方がよいのだろうか。
C108 超かぐや姫！お疲れさま本
c108一日目お疲れ様でした。
— 桃原一真@コロリド (@momocyo) 2026年8月15日
皆様にいただいた温かいお言葉の数々、スタッフ一同、本当に嬉しく思っております。ありがとうございました。
本日頒布させていただいた「超かぐや姫！お疲れさま本」のPDFデータを下記リンクで閲覧いただけます。https://t.co/110WogWWUY…
https://www.dropbox.com/scl/fi/2dz2rnch41n0ym6svx2v1/260815_.pdf
【今買わないとヤバい？】自作PCパーツがさらに値上げ？2026年8月のお買い得品を探す！
- うーん、やっぱり今が一番安いのか...
Ollama + Local LLMs
PS Z:\> ollama list | sort NAME ID SIZE MODIFIED deepseek-r1:14b c333b7232bdb 9.0 GB 6 hours ago gemma4:12b 4eb23ef187e2 7.6 GB 7 hours ago gemma4:26b 5571076f3d70 17 GB 7 hours ago glm-4.7-flash:latest 4475827791a2 19 GB 58 seconds ago gpt-oss:20b 17052f91a42e 13 GB 7 hours ago llama3.2:latest a80c4f17acd5 2.0 GB 15 minutes ago nemotron-3.5-lightning:latest e7a64ff15fb1 25 GB 7 hours ago phi4:14b ac896e5b8b34 9.1 GB 55 minutes ago qwen3.5:latest 6488c96fa5fa 6.6 GB 7 hours ago qwen3.8:27b 22130167c4c2 17 GB 14 minutes ago
- GPUを1660Ti 6GB -> 5060Ti 16GB + 1660Ti 6GBの2枚刺しにアップグレードして、ある程度のローカルLLMを動かせるようになった。現金なもので、動かせるとなると興味が出てきました。Ollamaをインストールしてあちこちのモデルをお試し利用しています。Claude/Perplexityの有償契約があり、仕事でもCopilotが使えるので、ローカルLLMを使う必要は無いのだけど、PCのベンチマークを兼ねてローカルLLMの検証を兼ねた比較検討です。ある意味、OCCTを連続実行するより過酷なテストになっているのでは無いだろうか。PCの冷却回りを徹底的に改善しておいてよかったです。
- こういうのは実際に動かさないと分からないものだと妙に納得です。不明な用語も使っている内にある程度は頭に入ってくるし、困ったらClaude/Perplexityに聞けば納得するまで教えてくれるのは大変ありがたいです。ある程度評価はできたので、不要なモデルをアンインストールして、AnythingLLMとの連携でRAG的な使い方を構築する方向に進んでみましょう。こればかりはオンラインのフロンティアモデルに依頼するわけにはいかないので、ローカルLLMの出番です！
deepseek-r1:14b
PS Z:\> ollama show deepseek-r1:14b
Model
architecture qwen2
parameters 14.8B
context length 131072
embedding length 5120
quantization Q4_K_M
Capabilities
tools
thinking
completion
Parameters
stop "<｜begin▁of▁sentence｜>"
stop "<｜end▁of▁sentence｜>"
stop "<｜User｜>"
stop "<｜Assistant｜>"
License
MIT License
Copyright (c) 2023 DeepSeek
...
- Qwenと並んで中国系なのでインストールして大丈夫なのかというところでおどおどしていたやつです。
- 重すぎてテスト利用すら厳しい。アウトプットも簡素というかシンプルというか、使った計算量に対してアウトプットがつり合っていない。PCのリソースが足りなすぎて本来の性能を出せていないのだとしたらすまぬ。
gemma4:12b
PS Z:\> ollama show gemma4:12b
Model
architecture gemma4
parameters 11.9B
context length 262144
embedding length 3840
quantization Q4_K_M
requires 0.30.5
Capabilities
completion
vision
audio
tools
thinking
Projector
architecture clip
parameters 52.38M
embedding length 3840
dimensions 3840
Parameters
top_p 0.95
temperature 1
top_k 64
License
Apache License
Version 2.0, January 2004
...
- GoogleのLLMなのだっけ。そつなくアウトプットを出すけど、会話になると追従が多くて実用上の問題がでてくる。
gemma4:26b
PS Z:\> ollama show gemma4:26b
Model
architecture gemma4
parameters 25.8B
context length 262144
embedding length 2816
quantization Q4_K_M
requires 0.20.0
Capabilities
completion
vision
tools
thinking
Parameters
top_p 0.95
temperature 1
top_k 64
License
Apache License
Version 2.0, January 2004
...
- gemma4:12bに同じ。MoEモデルでこちらの方が軽いので、Google系はこちらを残せば大丈夫でしょう。
glm-4.7-flash
PS Z:\> ollama show glm-4.7-flash
Model
architecture glm4moelite
parameters 29.9B
context length 202752
embedding length 2048
quantization Q4_K_M
requires 0.15.0
Capabilities
completion
tools
thinking
Parameters
temperature 1
top_p 0.95
min_p 0.01
repeat_penalty 1
License
MIT License
Copyright (c) [year] [fullname]
...
- こちらも重量級。deepseekよりちょっとだけマシという感じです。
- アウトプットも考察が浅いですが、deepseekと同様にこちらのPCリソースが貧弱で本来の性能を出せないだけだったらすまぬ。
gpt-oss:20b
PS Z:\> ollama show gpt-oss:20b
Model
architecture gptoss
parameters 20.9B
context length 131072
embedding length 2880
quantization MXFP4
Capabilities
completion
tools
thinking
Parameters
temperature 1
License
Apache License
Version 2.0, January 2004
...
- OpenAIのオープンウェイトモデルなのですね。そこはかとなくChatGPTの雰囲気がある。
- 試した範囲では、アウトプットはQwen3.8とnemotronに続く感じです。
llama3.2
PS Z:\> ollama show llama3.2
Model
architecture llama
parameters 3.2B
context length 131072
embedding length 3072
quantization Q4_K_M
Capabilities
completion
tools
Parameters
stop "<|start_header_id|>"
stop "<|end_header_id|>"
stop "<|eot_id|>"
License
LLAMA 3.2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT
Llama 3.2 Version Release Date: September 25, 2024
...
- どういうコンセプトのモデルなのだろう。軽いけどアウトプットが1行コメントなので、どのような使い方に当てはめればよいのか分からない。1行コメントだけど、ズバッと本質を挿してくると言う程では無いようだし。
nemotron-3.5-lightning
PS Z:\> ollama show nemotron-3.5-lightning
Model
architecture nemotron_h_moe
parameters 32.9B
context length 1048576
embedding length 2688
quantization Q4_K_M
requires 0.32.9
Capabilities
completion
tools
thinking
Parameters
top_p 0.95
draft_num_predict 2
temperature 1
License
NVIDIA Open Model License Agreement
Last Modified: October 24, 2025
...
- NVIDIA、オープンモデル「Nemotron 3.5 Lightning」を公開--特定用途やローカル向け - ZDNET Japan
- Qwen3.8と同じく、現時点では最新鋭モデル。本来の用途はエージェントとして使うようになっているようだ。
- VRAMに納まらずオフロードするのはもはやお約束ですが、Qwen3.8よりは明らかに動作は速い。考察の深さはQwen3.8の方が深いけど、速度とアウトプットのバランスが取れている。
- コンテキストサイズが大きいおかげか、長い会話になってもブレないのはありがたい。この点は、今回試したローカルLLMで図抜けている。なんとなくClaudeの面影を感じる。
phi4:14b
PS Z:\> ollama show phi4:14b
Model
architecture phi3
parameters 14.7B
context length 16384
embedding length 5120
quantization Q4_K_M
Capabilities
completion
Parameters
stop "<|im_start|>"
stop "<|im_end|>"
stop "<|im_sep|>"
License
Microsoft.
Copyright (c) Microsoft Corporation.
...
- Microsoft所為のモデルとのことで興味を持ちましたが、軽いけど考察が薄い。Llamaと中堅モデルの中間くらいだろうか。自分の用途では使いどころがない。
qwen3.5
PS Z:\> ollama show qwen3.5
Model
architecture qwen35
parameters 9.7B
context length 262144
embedding length 4096
quantization Q4_K_M
requires 0.17.1
Capabilities
completion
vision
tools
thinking
Parameters
presence_penalty 1.5
temperature 1
top_k 20
top_p 0.95
License
Apache License
Version 2.0, January 2004
...
- Alibabaのモデルという印象でインストールしても大丈夫なのかと不安に思いつつも、ローカルLLMならセキュリティ面では大丈夫なのだろう。注意すべき点があるとすれば、学習データやアウトプットの偏りやバイアスだろうか。多分、そういうのが問題になるような使い方はしないと思う。
- アウトプットは真っ当に出してくる。連続した会話になると、直近のやり取りに引きずられすぎ。コンテクストサイズに起因する問題なのでどのモデルでも同じ傾向はあるのだろう。
- 最初期にインストールしたモデルの中では、最もCPUを酷使する印象だったが、コンテキストサイズを256KBにしているのでオフロードした分が最も多かっただけだと思われる。後から振り返ると、他の重量級よりはるかに軽量でした。
qwen3.8:27b
PS Z:\> ollama show qwen3.8:27b
Model
architecture qwen35
parameters 27.3B
context length 262144
embedding length 5120
quantization Q4_K_M
requires 0.32.12
Capabilities
completion
vision
tools
thinking
Projector
architecture clip
parameters 460.73M
embedding length 1152
dimensions 5120
Parameters
temperature 1
top_k 20
top_p 0.95
draft_num_predict 4
min_p 0
presence_penalty 0
repeat_penalty 1
License
Apache License
Version 2.0, January 2004
...PS Z:\> ollama ps NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL qwen3.8:27b 22130167c4c2 38 GB 58%/42% CPU/GPU 262144 4 minutes from now
- 2.4兆パラメーターの中華AI「Qwen3.8」がオープンモデルとして無償公開される、OpenAIやAnthropicの最先端モデルに匹敵する性能 - GIGAZINE
- 本日時点ではNVIDIAのnemotronと並んで最新版、さすがに重量級です。VRAMを使い果たして、オフロードして動かせることは確認したけど、実用的な速度は出ません。
- アウトプットは非常に解像度が高い。Qwen3.5より明らかに上。nemotronよりも上。速度面ではnemotronの方が速い。速いと言っても、重量級なのでその範疇での比較ですが。
- 以外と口が悪い。毒が混ざってるといいますか。重量級で頻繁に使うのは難しいけど、ローカル環境でコスト度外視の分析が必要になった場合の選択肢かな。
【全話無料配信中】クルマ好きなのに頭文字Dが嫌いだった人間が、48巻読んで初めてわかったこと【アニメ0円放映中】※非PR
- 頭文字Dをこういう解説されると面白いな。久しぶりに読んでみたくなってしまったよ。
- 連載を追いかけていた頃は、まさか自分が自動車を運転するようになるとは思わなかったな。一生ペーパードライバーだと思っていたのに、変われば変わるものです。
電子レンジ SHARP RE-S160W -> RE-WF186
cutxout.hatenadiary.jp
jp.sharp
kakaku.com
- 突然壊れてしまった電子レンジの代替機種として、同じシャープのRE-WF186を購入しました。実際には壊れた当日に検討して、翌日に発注して、翌々日に受領しています。ものすごい突貫で検討したものだ。この間、GPUのアップグレードとか法事もやっていたので本当に忙しかった。
- 電子レンジ＋パン焼き機能で十分だったけど、エントリークラスだとUIが使いにくそうで悩んでいたところ、ちょっと高いけどUIがしっくりくる機種があったのでこちらに決めました。ヤマダウェブコムで\28,208、ヤマダポイント7970pt、アマゾンペイ経由のメルペイで1,000ptを使ったので、実質的に\19,238で購入できたのはだいぶお得でした。
- 足が短くて冷蔵庫の上に置けるか微妙だったことと、上部が大変熱くなるので電気ケトルが置けなくなることが気がかりでしたが、それぞれ何とかなかったのでよかったです。先代は21年間の付き合いでしたが、こちらはどうなるだろうか。
- まだ、お弁当や惣菜を温めるくらいしか使ってませんが、センサーの精度は圧倒的によいですね。普通に暖まっていることに驚きです。21年分の進化です。
- 検討中に目に留まって興味を持った機種。UIが素晴らしく、思わず買いそうになったけど、トースターが売りで電子レンジはおまけなのですね。そんなにトースター使うわけではないし、売りにしている機能が自分の性格に合わないので諦めました。
