Local-LLM– category –

「ローカルLLMでコーディングしたいけど、自分のマシンのメモリで本当に動くの？」 – これは、クラウドにコードを出したくない人がローカルLLMを試すとき、最初にぶつかる壁です。 2026年6月25日、その問いに新しい答えが出ました。DeepReinforce社がリリ...

機密情報を扱うため音声入力をクラウドに出せない方へ。MacでローカルのQwen3 ASR・WhisperKit・ParakeetをTypeWhisperで実測CER比較。どれが日本語に強いかを数値（Qwen3 7.8%）で解説します。

ローカルLLM選びの「結局どれを入れれば？」をwhichllmが1コマンドで解決。Apple M5 16GBの実測ランキングをもとに、VRAM最大=最適の誤解・Ollamaとの役割分担・読み解き方を解説します。

756BのOSSモデルGLM-5.2をOllama Cloud経由でClaude Codeのバックエンドにする手順を実測で解説。生成速度56 tok/s、Pro課金が必須になる「403の壁」、料金の判断軸まで網羅。

Liquid AIのLFM2.5-8B-A1Bは総8.3B・アクティブ1.5BのオンデバイスMoE。128Kコンテキストと推論に対応し、Mac（Apple Silicon・MLX）でローカル動作。機密データを外部に出さず業務活用する手順・必要スペック・日本語性能・プライバシー上の利点を解説。

Claude Codeをローカルで動かす4ツール（Ollama/LM Studio/Lemonade/Foundry Local）をMac視点で整理。API費用ゼロ・機密コードを外に出さない構成を、選び方の判断軸と実機検証で解説します。