 | まあ、ほぼそれに近いですね。彼らは優秀な働き者です。私は、以前は自分が熟練した専門家としてやっていた仕事の一部を、実際の仕事のシナリオで実行させるために、それらを回しています。時給は200ドルです。もちろん鍵は、彼らの弱点を中心にシステムを組むことです。そして、最初のものが出てきたときにもう、ノウハウを持ったLLMシステムが何年も前から専門的な仕事をしていました（nous hermes 2、mistralに賛辞！）。 でもええ、かなり面白いですね。特に noonghunnas クラブ3090だと、単一の3090で3.6 27Bを飛ばせます。 [リンク] [コメント] |
ローカルでQwen 3.6やGemma 4を動かすときの感覚
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/29
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要点
- Redditユーザーは、Qwen 3.6やGemma 4をローカルで動かした際の信頼性の高い“働き馬”として描写しています。
- 成功の鍵は、モデルを完全に自律した専門家として扱うことではなく、モデルの弱点に合わせてシステムを組むことだと述べています。
- 以前は時給200ドルの専門家に任せていた作業の一部を、これらのモデルで処理していると報告しており、生産性向上を示唆しています。
- ローカル環境での導入のしやすさとして、Qwen 3.6の27BがRTX 3090ひとつで動かせるとしています。
- さらに、Nous Hermes 2やMistralなどの以前のLLMシステムに触れ、専門家ワークフローとしてLLMを活用する考えが以前から育ってきたことを示しています。
