シニアエンジニア: ローカルの大規模言語モデルは実際のコーディング作業にまだ価値があるのか？

これはよく話題になりますし、古いスレッドをいくつか見てきましたが、自分の状況にとって実際に何が妥当なのかを見極めるのはまだ難しいです。

私は独立請負人として働く上級ソフトウェアエンジニアで、クライアントの多くはコードベースの近くにクラウドLLMを置くことを許可していません。

そのため、私はしばらくローカルLLMを追いかけてきましたが、それらが専門的な環境で本格的なコーディング / エージェント的ワークフローに実際に十分かどうかを判断できません。

私はよく GPT-oss-120B が推奨されているのを見ますが、私の経験はあまり良くありませんでした。また Qwen 3.5 122B や 27B への賛辞も多く見かけます。

他のプロジェクトではクラウドモデルを使えるので、 Opus 4.6 と GPT-5/Codex がどれほど優れているかは知っています。 ローカルがそれに匹敵すると期待しているわけではありませんが、ローカルが日々の業務で実際に有用になるレベルに今達しているのかを知りたいです。

ハードウェアについても考えています。新しい Mac M5 with 128GB RAM は興味深いですが、実際には128GBで足りるのか、それともまだ制限が多すぎるのかは分かりません。一部には M5 Studio を待つ方が賢いのではないかと考える人もいます。

TL;DR:
すでに似たような投稿があることは承知していますが、助言を自分の状況に適用するのにまだ苦戦しています。 クラウドは多くのクライアント作業で許可されていないため、ローカルLLMが必要です。 彼らは現在専門的なコーディングにとって本当に十分に良いのでしょうか、そして 128GB RAMを搭載したM5 はそれだけの価値を生み出すのに十分でしょうか？

実際のソフトウェア作業にローカルモデルを使用している人々の意見を聞きたいです。ベンチマークや趣味の使用だけでなく。