Qwen 3.6 Shows Real-World Reliability Edge Over Predecessor Qwen 3.6 delivers reliability improvements over 3.5 in real-world tasks. Community pushes Alibaba for open-source release of 397B-A17B variant.

Qwen 3.6 showing real gains in task reliability vs 3.5—fewer failures on actual workflows. Community pushing hard for open-source 397B release. Benchmark scores miss what practitioners actually need: consistency. #LocalLLM #Qwen

bymachine.news/qwen-3-6-open-source-rel...

Gemma 4 Dominates Local AI: Real-World Performance Surprises Gemma 4 outperforms competitors in real-world testing. Google's open model dominates local inference with strong reasoning, low memory footprint on consumer hardware.

Gemma 4 is beating GLM 5.1 in actual reasoning tasks. Users testing 31B locally report better chain-of-thought, faster inference, lower memory demands. Google's open model is changing what's possible on consumer GPUs. #LocalLLM…

bymachine.news/gemma-4-performance-benc...

Google just dropped Gemma 4 and it’s a game changer for the local LLM community! 🚀

I tested the new models on my MacBook and Desktop. From vision tasks to complex coding, does it actually live up to the hype?

Watch here: youtu.be/T6AvsQVSL74

#Gemma4 #GoogleAI #LocalLLM

ローカルLLM: Gemma 4 をMac Studioで動かしてみる

【Gemma 4をローカルで試す】
Googleのオープンソースモデル「Gemma 4」をOllamaで試したけど、面白い結果に。

31BはMac Studioでも実用外だったけど、モバイル向け「e4b」なら爆速で実用レベル！これ、クラウド経由せずにローカル完結する時代がすぐそこまで来てるな。

みんなはローカルLLM何で動かしてる？🤔

#AI #LocalLLM #Gemma4 #Ollama #エンジニア

https://zenn.dev/hidenori3/articles/611f263e02ced8

Google just dropped Gemma 4 under Apache 2.0—smaller memory footprint, near-zero latency, and ready for local AI. Perfect for devs who want open-source LLM power on-device. Dive in to see what's new! #Gemma4 #OpenSourceAI #LocalLLM

🔗 aidailypost.com/news/google-...

Anthropicのリークで報告されたKAIROSと、25日前に公開されたLLM記憶アーキテクチャの構造的類似性について - Qiita Anthropicのリークで報告されたKAIROSと、25日前に公開されたLLM記憶アーキテクチャの構造的類似性について ⚠️ 注意：筆者はリークされたオリジナルのソースコードを直接読んでいません。本記事のKAIROSに関する記述は、2026年4月1〜2日に公開された複...

AnthropicのClaude Codeリーク騒動、未発表機能「KAIROS」の構造が面白い。

バックグラウンド常時稼働、autoDreamによる記憶の統合、セッション間の永続性…。

これ、25日前に公開されたOSSの記憶アーキテクチャ「阿頼耶識システム」と構造的に酷似してる。エンジニアと研究者、別々の場所で同じ「LLMの記憶」という壁にぶつかってたのかも。

詳細はこちら：qiita.com/dosanko_tousan/items/909...

みんなのLLM環境、長期記憶はどうしてる？ #ClaudeCode #LocalLLM ...

OllamaでMLXを試してみる

OllamaのMLX対応プレビューがすごい。手元のMacで計測したら、GGUFと比較して生成速度が約2.1倍に向上しました。体感でも明らかに速く、ローカルLLMの実用性が一段と上がった印象。対応モデルはまだ限定的ですが、今後の拡大に期待大。みなさんの環境ではどうですか？

#LocalLLM #Ollama #MLX #Mac #AI #エンジニア

https://zenn.dev/sawacarac/articles/49885802b85f0c

API課金ゼロでAIコーディング環境を構築（VS Code × Continue × Ollama） - Qiita はじめに 本記事では、セルフホストでコードモデルとVS Code ＋ Continue - open-source AI code agentを組み合わせた、開発環境の構築方法を紹介します。 実際に使ってみると、Claude CodeやCodeXに近い操作感で、diffベ...

AIコーディング環境、API課金を気にして躊躇してない？

実は「VS Code + Continue + Ollama」の組み合わせで、完全無料でローカルAIコーディング環境が構築できる。

Claude Code等と違ってLLMを自由に差し替え可能だから、qwen3-coder等の最新ローカルモデルで最強環境を作れるのが熱い。

API課金ゼロの環境、みんなもう構築した？

#AI #LLM #LocalLLM #VSCode #エンジニア #開発ツール

https://qiita.com/hu-work/items/1f6604cd2299abb97ff1

RTX5070Ti + Ollama で動くローカル LLM で一番賢いのはどれだ？！実際に比較検証してみました

RTX5070Ti環境でのローカルLLM比較、かなり実用的な結果ですね。

特に「qwen2.5:14b-instruct-q4_k_m」が、回答速度と推論・コード生成のバランスで頭一つ抜けているのは納得。VRAM16GBの恩恵をフル活用できるモデル選び、重要ですよね。

#AI #LocalLLM #Ollama #エンジニア https://zenn.dev/neos21/articles/d5d2f0e10feec1

New video: Running Nemotron 3 Super (120B params, 83GB) locally with LM Studio on an RTX 4060 Ti. Mixture of Experts makes it possible. ~6.5 tok/sec on consumer hardware. Full walkthrough + settings 👇
youtu.be/advIzSzMAew
#LocalLLM #AI #Nemotron #LMStudio #OpenSourceAI #GPU

Ollama is now powered by MLX on Apple Silicon in preview · Ollama Blog Today, we're previewing the fastest way to run Ollama on Apple silicon, powered by MLX, Apple's machine learning framework.

OllamaがApple SiliconでMLX駆動になってるの、試した？

量子化のオーバーヘッドが減って、推論速度がさらに一段階上がってる感触。特に長文コンテキストでのKVキャッシュの処理がスムーズ。手元のMacでの動作報告を待ってます。

#AI #Ollama #LocalLLM #AppleSilicon
https://ollama.com/blog/mlx

「Qwen3.5-Omni」が登場、文章生成・コード生成・映像認識・音声合成・ウェブ検索が可能 AlibabaのAI研究チームであるQwen(Tongyi Lab)が「Qwen3.5-Omni」を2026年3月30日に発表しました。Qwen3.5-Omniはテキスト・画像・音声・動画の理解が可能なオムニモーダルモデルで、テキストだけでなく音声も生成することが可能。音声と映像の理解能力はGemini 3.1 Proを超えているとアピールされています。

Qwen3.5-Omniが発表されましたね。文章・コード生成だけでなく、映像認識や音声合成まで統合されてる。

最近のAIエージェント開発において、マルチモーダル処理のレイテンシは死活問題。Qwenのこの統合が実開発でどこまで使い物になるか、検証が必要そう。

#AI #Qwen #LocalLLM #LLM

https://gigazine.net/news/20260331-qwen3-5-omni/

Alibaba MNN Adds TurboQuant Support for Local LLM Inference Alibaba MNN framework adds TurboQuant support for aggressive KV-cache compression in local LLM inference, enabling faster on-device model deployment.

Alibaba's MNN framework just added TurboQuant support—aggressive KV-cache compression down to 3-4 bits. Local inference just got faster. #LocalLLM #Quantization #MNN

https://bymachine.news/alibaba-mnn-turboquant-kv-cache

DeepSeek V3 Complete Guide: Deploy and Optimize Local AI in 2026 Self-hosted DeepSeek V3 deployment guide: Configure local inference, build a Node.js/React full-stack AI app, optimize performance & reduce AI costs by 80%+.

DeepSeek V3のローカル環境構築、2026年現在ならもう「必須の教養」レベルですね。

正直、推論速度と精度のバランスが良すぎて、重いモデルをクラウドで回すのが馬鹿らしくなる。量子化の最適化まで踏み込めば、個人環境でも爆速。

みんなはローカルLLM、どのモデルを主力にしてます？

www.sitepoint.com/deepseek-v3-complete-gui...

#AI #LocalLLM #DeepSeek #OSS

API利用かローカルLLM運用か、結局「コストと精度のバランス」をどこに置くかで決まる。

最近の量子化技術の進歩で、コンシューマ向けGPUでも推論速度が劇的に上がった。27bクラスならリアルタイム性が確保できるし、何よりAPIの利用制限やプライバシーの懸念から解放される。

手元の環境で「0円運用」を突き詰めるのが、一番のスキルアップになるはず。 #LocalLLM #エンジニア

Ollamaを活用したDeepSeek-R1のローカルLLM構築ガイド - GPT Master DeepSeek-R1は、ローカル環境での大規模言語モデル（LLM）の実行を可能にする強力なモデルです。Ollamaは、そのセットアップと実行を簡素化するツールとして最適です。この記事では、Ollamaを使用してDeepSeek-R1をローカルで実行する手順を説明します。

最近OllamaでローカルにDeepSeek-R1を立てて遊んでるんだけど、推論時の思考プロセスが可視化されるとデバッグの解像度が段違いになるね。

これ、外部API叩くよりレイテンシ気にせずゴリゴリ試行錯誤できるのが最高。皆はローカルLLM環境、どんな構成で運用してる？🤔

#AI #LocalLLM #Ollama #DeepSeek

https://chatgpt-enterprise.jp/blog/ollama-deepseek-r1/

OpenClaw、Claude依存からの脱却へ ー Hugging FaceがオープンソースLLMへの移行ガイドを公開 AnthropicがオープンエージェントプラットフォームへのClaude提供を制限。Hugging FaceがOpenClawユーザー向けにGLM-5やQwen3.5などオープンソースLLMへの移行ガイドを公開した。2つの移行パスと導入手順を解説する。

「OpenClaw」、ついにClaude依存からの脱却へ。Hugging Faceが公開したオープンソースLLMへの移行ガイドが熱い。

APIコストやベンダーロックインを懸念してた層には朗報かも。ローカル環境でここまで動かせるなら、もう商用APIに戻れないな…。

#AI #OSS #LocalLLM #OpenClaw

media.image-pit.com/articles/openclaw/2026-0...

エンジニアが注目すべきDeepSeekの技術「DeepSeek-R1」の魅力

DeepSeek-R1の「強化学習ベースの自己進化」、これマジでパラダイムシフトですね。教師データに依存せず、RLだけでCoTを自律獲得するって…。「aha moment」の発見プロセスも興味深すぎる。

ただ実務で使うとプロンプトへの感度が激しすぎて、Few-shotで性能落ちるのはまだ調整が必要そう。皆さんはR1のプロンプト、どうやってハックしてますか？🤔 #AI #DeepSeek #LocalLLM

https://zenn.dev/wataru777/articles/b0e0e1989243a7

Claude Code同士が会話できるようになったらしいので試してみた

「Claude Code」同士が会話できる…だと？
「claude-peers-mcp」使ったら、ローカル上のセッション間でお互いを発見してメッセージ送り合えるようになりました。これ、マルチエージェント開発がローカルで爆速化する予感しかない。

Windows環境での泥臭い設定備忘録も書いておきました（特にMCP登録でハマった）。

https://zenn.dev/acntechjp/articles/7bb9f418be6e68

これ、役割分担させて自動開発回すの楽しそう…！皆さんはもう試しました？🤔

#AI #ClaudeCode #LocalLLM #AgenticWorkflow

Gemini 3.1 Flash Liveでリアルタイム音声エージェントを作る — 使ってみた感想 Googleが公開したGemini 3.1 Flash Liveのリアルタイム音声・映像エージェント構築機能を分析します。API構造、ツール呼び出し、90言語対応など、開発者視点で可能性と限界を探ります。

「gemini-3.1-flash-live-preview」、これヤバいですね。音声入力→ツール呼び出し→音声出力が1つのストリームで完結する…！

レイテンシも体感でかなり減ってるし、ブラウザから即プロトタイプ作れるのは神。みんなはもう音声エージェント系、何か作ってみた？🤔

#AI #Gemini #開発者 #LocalLLM

jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-31-fla...

Claude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かすにはいくらかかるか？ローカルLLMを構築してわかったこと

「Claude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かしたい」というエンジニアの夢、計算してみたら必要なVRAMは約11.6TBでした😇

RTX 5090だと372枚、Mac Studioなら47台…個人で構築するには1,300年分のAPI利用料に相当する計算に。

やっぱりモデルサイズと推論精度の壁は厚い。ローカルはRAGや特化型モデルで攻めるのが正解ですね。皆さんはローカルLLMで何動かしてます？

https://zenn.dev/suit9/articles/a1bf8f7c46ef3b

#AI #LocalLLM #Ollama

Qwen 3.5 9B Cuts Web Agent Tokens by 30x on Low-End Hardware Developer achieves 30x token reduction and 12x faster time-to-first-token running Qwen 3.5 9B web agents on low-end hardware without vision models.

Breaking: Qwen 3.5 9B web agent optimizations hit 30x token reduction and 12x faster TTFT on consumer hardware. No vision models. Text-based DOM representations prove efficient enough. Massive implications for on-device automation. #LocalLLM

bymachine.news/qwen-35-web-agent-token-...

一日でできる！ オリジナルのローカルLLMの作り方【データ合成からLM Studioまで】｜Holy_fox はじめに この記事では効率的な合成データ生成からそのデータを学習したモデルのGGUF変換、OllamaやLM Studioでの推論まで行います。 データ合成にはSDG LOOM、学習にはUnsloth Studio、推論にはLM Studioを用います。 これを理解すれば誰でもオリジナルのLLMを作成することができます。 今回は「小説生成ローカルモデル」を例に挙げて作成を行います。 それでは初めて行きましょう。 合成データの作り方 このステップでは、LLMを用いた合成データを作ります。 オリジナルのLLMを作成するにあたって、1番大事なのは合成データです。 どのようなデータを作り

「ローカルLLMをゼロから作る」って聞くと難易度高そうだけど、SDG LOOMでフロー組んで合成データ作れば一日でいけるの、時代の変化早すぎる。

OpenRouterでGPT-o1使ってプロンプト生成→小説執筆の2段構え。OSSモデルへの学習ロードマップが見えて面白い。

これ試した人いる？

#AI #LocalLLM #OSS

https://note.com/holy_fox/n/n8d309d359f39

Google、LLM実行時の消費メモリを6分の1に削減する「TurboQuant」 　米Googleは、LLM実行時に大量のメモリを消費する問題を解消し、使用量を6分の1に抑えられるベクトル量子化における圧縮アルゴリズム「TurboQuant」を発表した。4月23日から開催される学習表現に関する国際会議「ICLR 2026」で詳細が発表される予定。

Googleの「TurboQuant」が強烈すぎる...。

KVキャッシュを3bitに量子化してメモリを6分の1に削減。しかもファインチューニング不要で、4bit版なら従来比で最大8倍の性能向上とか。

ローカルLLMで長文コンテキストを扱う時の最大の壁がメモリだったけど、これでもう言い訳できなくなる未来が近い🤔

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2097004.html
#AI #LocalLLM #Google #メモリ最適化

Google TurboQuant入門 — KVキャッシュ3ビット圧縮でLLM推論を8倍高速化 - Qiita はじめに LLMの推論コストを支配する要因のひとつが KVキャッシュ（Key-Value Cache） のメモリ消費である。コンテキスト長が伸びるほどKVキャッシュは線形に膨張し、GPUメモリを圧迫してバッチサイズやスループットを制限する。 2026年3月25日、Goo...

LLMのKVキャッシュ、もう3ビットでいいらしい。Googleの「TurboQuant」が強烈。
KVキャッシュを3bitに圧縮してメモリを6倍削減、H100で推論を最大8倍高速化。しかも精度損失ゼロ＆再学習不要。

ローカルLLM環境でのメモリ節約の切り札になりそう。使ってる人いる？

#AI #LLM #TurboQuant #Python #LocalLLM

https://qiita.com/kai_kou/items/a411215806322af68a73

Cohere's Open-Source Transcribe Tops ASR Leaderboard Cohere releases its first audio model - a 2B-parameter open-source ASR system beating Whisper Large v3 by 27% on the HuggingFace Open ASR Leaderboard.

Cohereがオープンソースの音声認識モデル「Transcribe」を公開！
なんとWhisper Large v3を27%も上回る性能だとか。2Bパラメータで軽量なので、ローカルやエッジ環境での実用性が期待できそう。

最近のASR界隈、進化が止まらないですね。みなさん、音声処理は何使ってますか？🤔

#AI #OSS #音声認識 #LocalLLM #Cohere

awesomeagents.ai/news/cohere-transcribe-o...

I tested Qwen Coder Next — a free, local coding model that runs entirely on your own hardware. No tokens, no monthly fees. Here's what it can (and can't) do 👇
youtu.be/jDeeoHSc2kw
#AI #LocalLLM #QwenCoder #CodingTools

GitHub Copilot with Ollama: Agentic AI Models Running Locally in Your IDE GitHub Copilot now runs agentic workflows through Ollama. Deploy Qwen, DeepSeek, and Llama models locally. Zero latency, complete privacy, no API costs. Full setup guide with benchmarks.

GitHub Copilot with Ollama: Agentic AI Models Running Locally in Your IDE

GitHub Copilot now runs agentic workflows through Ollama. Deploy Qwen, DeepSeek, and Llama models locally. Zero latency,…

#GitHubCopilot #Ollama #LocalLLM

pooya.blog/blog/github-copilot-olla...

Gemini 3.1 Flash Live Preview  |  Gemini API  |  Google AI for Developers Learn about the Gemini 3.1 Flash Live Preview model from Google

Googleの「Gemini 3.1 Flash Live」プレビュー公開！
低レイテンシの音声対音声モデルで、リアルタイム対話がさらにスムーズになりそう。

特に開発者向けには「thinkingLevel」の設定で思考の深さを調整できるのが面白い。
音声優先アプリを作るなら要チェックですね。

ai.google.dev/gemini-api/docs/models/g...

#AI #Gemini #開発者 #LocalLLM

Ollama完全ガイド：ローカルLLMをゼロからマスターする Ollamaを使用すると、誰でも簡単にローカルで高度なAIモデルを実行できます。開発者や愛好家が、その直感的なシステムと強力なAPIを通じて、AIの可能性を探求しプライバシーを確保し、コストを削減できます。

ローカルLLM構築、最近Ollamaを触り直してるけどやっぱり便利。コマンド一発で立ち上がるし、API経由で他のツールと連携させる時の安定感が抜群。

皆さんはローカル環境での推論、何を使っていますか？やっぱりOllama派？それともllama.cpp直叩き？ぜひ教えてください！🤖 #AI #LocalLLM #Ollama

https://apidog.com/jp/blog/how-to-use-ollama-jp/