 | ベンチマークは疑わしく、個別の利用ケースにおいては精密ではなく、LLMはしばしば優秀さを発揮するように学習されていることは分かっています... でも、ここで話しているのは数字ではありません。話しているのはトレンドです。 私がGPT 4oやSonnet 3.7を使っていたとき、そんな短い時間で、それら全部をローカルでできるようになると言われても、信じなかったでしょう。けれど今、それが起きています。 起きているのは、VRAM 400GBの人だけではありません。もっと手頃なハードウェアでも起きています。もしQwen 3.6 27bが近いうちに実際に出るなら、本当に信じられないほどのことになると思います。確かに、ライセンスが変わってきていて、オープンソース開発者からの収益化のニーズが増えているのは事実です。ですが、それでも本当に素晴らしい時期です。昨日、Claudeなしでは普段は終わらせられないようなタスクを、たまたまQwen 27b + Minimax 2.7 Q4の組み合わせで完了させました。 GLM 5 Airを使いたい人向けに... 4.7を再発見してください。これは今でも非常に良く、より小型です。これは、ここで毎日私が読む多くの疑問に答えてくれるチャートです。 [link] [comments] |
状況はここまで来た——1年で何もかも変わった：Kimi、Minimax、Qwen、Gemma、GLM
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/21
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要点
- この投稿は、LLMの進歩が過去1年で単なるベンチマーク上の誤差ではなく、実際に「見える」トレンドだと主張しており、以前はトップクラスのホスト型モデルが必要だった能力が短期間でローカルでも可能になってきたと述べています。
- 高性能なGPU（大容量VRAM）だけでなく、より手頃な環境でも実用的なモデルを動かし、タスク達成のワークフローが広がっている点を強調しています。
- 著者は今後のモデルの波（例：Qwen 3.6 27B）に触れ、リリースや組み合わせによってエコシステムが急速に進化していると述べています。
- オープンソース開発者の収益化ニーズが増していることや、ライセンス変更がローカルLLMの状況を左右している点にも言及しています。
- GLM 5 Airの代替としてGLM 4.7（より小型）も含め、ローカルでの試用に向けた具体的なモデル選びの参考を提示しています。
