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Qwen3.8 27Bは16GB Macで動く、2bitなら
Qwen3.8-27BをM5 MacBook Pro 16GBで実測。IQ3_XXS（10.93GB）はdecode 0.22 tok/s、Q2_K_XL（9.83GB）は2.47〜4.52 tok/s。1.1GBの差で20倍変わる境界線とOllamaの設定手順を解説します。 -
【2026年最新】whichllmで自分のMacに最適なローカルLLMを選ぶ完全ガイド
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。 -
【2026年最新】Apple Silicon で Gemma 4 E2B は Whisper を置き換えられるか — 4モデル日本語CER実測と選定ガイド
Apple Silicon Mac で Gemma 4 E2B/E4B と Whisper large-v3/turbo の4モデルを日本語CER・速度・メモリで実測。結論は Whisper turbo 第一選択、E4BはGPU Timeoutで動かず、E2Bは音声理解用途に限る -
【実機検証】Ollama MLX対応で何が変わった？M2 Air 8GBで最新モデル3つを動かしてみた
Ollama 0.20のMLX対応をM2 MacBook Air 8GBで実機検証。Qwen3（1.7B/4B）とGemma4 E2Bの応答速度をGIF動画付きで比較し、8GBメモリの限界と最適モデルを解説します。 -
M2 MacBook Air（8GB）でVision AIは動くのか？ — mlx-vlm v0.4.3 実測レポート
M2 MacBook Air（8GB）でmlx-vlm v0.4.3の5モデルを実測。Falcon-OCR、Qwen2.5-VL-3B、Gemma 4の動作検証結果とメモリ使用量を公開。
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