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ローカルLLM導入

大規模言語モデルを自分の PC やサーバーで動かすために必要な推論フレームワーク、GPU の壁、量子化の妥協を整理し、プライバシーや長期コストを気にするチーム向けです。

ローカル導入は推論をクラウドから自社の PC、サーバー、イントラネットへ移し、データを外に出さず呼び出し制限もなく長期コストを予測しやすくします。代償として VRAM、量子化精度、推論フレームワークの選択が効いてきます。Ollama・vLLM・llama.cpp は重点が異なり、GGUF・AWQ・GPTQ といった形式も速度と精度に直結します。プライバシー、ハードウェア予算、応答速度のバランスを探る手助けになります。
vLLMに無歪みテキスト透かし機能搭載:モデル出力の来歴追跡が可能に、速度への影響はほぼゼロ

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2026 年 9 月 24 日の公式ブログで、vLLM は推論エンジンに Gumbel-max ベースのテキスト透かし機能が正式に搭載されたことを発表した。目的は明確だ:モデルが生成したテキストの出所を追跡可能にすること。しかも透かしを入れてもモデルの出力分布は変わらず、推論速度も落とさない。公式の...

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テンセント「Hy翻訳」アプリが登場:33言語対応、オフラインでも利用可能

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2026年9月24日、テンセントの混元(Hunyuan)は翻訳アプリ「テンセントHy翻訳」の正式リリースを発表した。ミニプログラム、ブラウザプラグイン、PC版も同時提供される。IT之家と界面新聞の同日報道によると、このアプリはテンセント混元が今年5月にオープンソース化した翻訳モデル「Hy-MT2」を...

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中国電信が Xing4.0-29B を発表:シングル GPU で動く軽量エージェント大規模モデル

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2026年9月22日、中国電信 AI(TeleAI)は公式プレスリリースで Xing4.0-29B-A4B を発表した。次世代の軽量エージェント大規模モデルという位置づけだ。主要スペックは明快。総パラメータ290億、トークンごとに活性化するのは40億のみ。MoE アーキテクチャを採用し、コンテキスト...

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