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Local LLM / Open Models カテゴリの更新を、新着順・30日トレンド・関連記事として確認できます。Browse Local LLM / Open Models updates by recency, 30-day trend, and related topics.
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| 2026-09-09 | 2 |
| 2026-09-10 | 3 |
| 2026-09-11 | 0 |
| 2026-09-12 | 0 |
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| 2026-09-15 | 2 |
| 2026-09-16 | 2 |
| 2026-09-17 | 1 |
| 2026-09-18 | 4 |
| 2026-09-19 | 2 |
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| 2026-09-23 | 2 |
| 2026-09-24 | 2 |
| 2026-09-25 | 1 |
| 2026-09-26 | 0 |
| 2026-09-27 | 0 |
| 2026-09-28 | 0 |
| 2026-09-29 | 2 |
| 2026-09-30 | 2 |
| 2026-10-01 | 0 |
| 2026-10-02 | 2 |
| 2026-10-03 | 2 |
| 2026-10-04 | 1 |
| 2026-10-05 | 3 |
| 2026-10-06 | 2 |
| 2026-10-07 | 5 |
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AI要約llm-mistral 0.16は、新たにMistral Large 4などの推論モデルへ対応した。同ツール経由で高度な推論機能を使いたいLLMユーザーにとって、選択できるモデルの幅が広がる更新だ。
AI SUMMARYllm-mistral 0.16 adds compatibility with reasoning models, including the recent Mistral Large 4, broadening model choice for LLM users seeking advanced reasoning.
AI要約Mistral Large 4は、1兆パラメータ、稼働490億パラメータのAPIプレビューとして公開され、推論レベルは「none」と「high」の2段階。月末にはオープンウェイト版も予定され、開発者が大規模モデルを試す選択肢が広がる。
AI SUMMARYMistral Large 4 enters API preview with 1 trillion parameters, 49 billion active, and two reasoning levels. Open weights are due by month-end, widening developer access.
AI要約Ollama v0.40.0は、Apple Siliconで対応モデルをMLXにより既定実行するようになりました。qwen3.8や意思決定モデル、embeddinggemma-2にも対応し、MacでのローカルAI活用の幅を広げます。
AI SUMMARYOllama v0.40.0 makes MLX the default runtime for supported models on Apple Silicon. It adds qwen3.8, decision models, and embeddinggemma-2, expanding local AI options for Mac users.
AI要約Mistral Large 4のSVG生成力を、Claude Opus 5.5、GPT-6.1-sol、Gemini 3.8 Flashと同じ奇抜な火星の画像課題で比較し、飽和した評価指標では見えにくいモデル間の差を判断できる。
AI SUMMARYMistral Large 4 is tested against Claude Opus 5.5, GPT-6.1-sol, and Gemini 3.8 Flash on the same unusual SVG prompt, revealing differences that saturated benchmarks may miss.
AI要約Ollama v0.40.0-rc6は、モデルにマルチモーダル埋め込みを追加し、平均プーリングとL2正規化を出力に採用した。/api/embedでは各入力辞書にメディアを指定でき、項目単位のマルチモーダル処理が可能になる。
AI SUMMARYOllama v0.40.0-rc6 adds multimodal embeddings using mean pooling and L2 normalization. /api/embed now takes media per input dictionary, enabling item-level multimodal workflows.
AI要約Ollama v0.40.0は、Apple Siliconで対応モデルを既定でMLX実行系へ振り分け、gemma4、qwen3.6、qwen3.5を追加した。判断モデルもMLXで利用でき、Macでのローカル推論の選択肢を広げる。
AI SUMMARYOllama v0.40.0 now routes supported model architectures to MLX by default on Apple Silicon and adds gemma4, qwen3.6, and qwen3.5. MLX support for decision models expands local inference options for Mac users.
AI要約Ollama v0.40.0-rc4は、MLXのバージョンを更新したリリース候補版です。MLXを利用する開発者が、次期正式版に向けた依存関係の変更を事前に確認できます。
AI SUMMARYOllama v0.40.0-rc4 updates the MLX version in this release candidate. It lets MLX users validate the dependency change ahead of the final v0.40.0 release.
AI要約Qwen3.8 27Bは、大きくなる数の足し算を行い、答えを数字ではなく言葉で返す試験をDGX Spark上で実施した。管理されたローカル環境でGPT-4oとの計算能力を比較できる。
AI SUMMARYQwen3.8 27B was tested on increasingly large additions while spelling out each result, using a Q4_K_M GGUF on DGX Spark. This enables a controlled local comparison with GPT-4o.
AI要約Ollama v0.40.0は、Apple Siliconで対応モデルの実行基盤をMLXへ自動的に切り替える。qwen3.8やgemma4、判断モデルも利用でき、Mac利用者のローカル推論の選択肢を広げる。
AI SUMMARYOllama v0.40.0 defaults supported models to MLX on Apple Silicon, adding qwen3.8, gemma4, and decision models to expand local inference options for Mac users.
AI要約Ollama v0.40.0は、Apple Silicon上の対応モデルをMLXで自動実行します。プレリリース中に対象モデルの追加検証も進め、Mac利用者の実行環境選択を簡素化します。
AI SUMMARYOllama v0.40.0 automatically selects MLX on Apple Silicon for supported model architectures and will test more models during prerelease, simplifying runtime choice for Mac users.
AI要約Ollama v0.40.0-rc1は、MLXのトークナイザー処理を配布元の仕様に合わせ、前処理順序、Unicode境界、追加トークン、BPE結合の扱いを修正した。GoとPythonの共通テストも加わり、モデル互換性を検証しやすくなる。
AI SUMMARYOllama v0.40.0-rc1 aligns MLX tokenization with publisher behavior for stage order, Unicode boundaries, added tokens, and BPE merges, improving model compatibility.
AI要約Ollama v0.35.1は、Cloudflareのオープンソース判断モデルClef 27BとClef Flash 9Bを/v1/systemoneで利用可能にした。画像とテキストを組み合わせて評価でき、マルチモーダルな判定を行う開発者に役立つ。
AI SUMMARYOllama v0.35.1 adds Clef 27B and Clef Flash 9B via /v1/systemone, jointly evaluating images and text for developers building multimodal decision workflows.
AI要約AstaBriefが、Astaで使われる高速レポート生成モデルとしてオープンソース化された。文献群を比較しながら根拠の範囲を越えず、検証可能なレポートを必要とする研究者の科学的な調査を支援する。
AI SUMMARYAstaBrief is now open source as Asta's fast report-generation model, designed to synthesize literature without overstating evidence and help researchers produce verifiable reports.
AI要約Ollama v0.35.1では、llama.cppがb11232へ更新され、v0.35.0からの具体的な変更点として示された。基盤ランタイムの更新を追うローカルLLM利用者に役立つ保守リリースとなる。
AI SUMMARYOllama v0.35.1 bumps llama.cpp to b11232, the concrete change listed since v0.35.0. This maintenance release benefits local LLM users tracking runtime updates.
AI要約Ollama v0.35.1-rc1は、GitHubで公開されたv0.35.1のリリース候補版です。具体的な変更点は掲載されていませんが、利用者は正式版に先立つビルドとして識別し、事前評価に利用できます。
AI SUMMARYOllama v0.35.1-rc1 is a release candidate for v0.35.1 published on GitHub. No specific changes are listed, but users can identify and evaluate the prerelease build.
AI要約Ollama v0.35.0は、/v1/systemone経由で意思決定モデルに対応し、NimbleとTev1から選択肢、確率、スコアを取得できる。問い合わせの振り分け、モデル選択、コンテンツ分類を自動化したい開発者に役立つ。
AI SUMMARYOllama v0.35.0 adds decision-model support via /v1/systemone, with Nimble and Tev1 returning scored options and probability estimates for triage, routing, and classification.
AI要約Ollama v0.35.1-rc0は、基盤のllama.cppをb11232へ更新したリリース候補です。v0.35.0以降の変更を検証したい利用者や開発者に役立ちます。
AI SUMMARYOllama v0.35.1-rc0 updates its underlying llama.cpp dependency to b11232. This release candidate helps users and developers evaluate changes since v0.35.0.
AI要約Ollama v0.35.0-rc1はSystem One採点APIを追加し、typical_pを非推奨化した。macOS起動時の更新表示同期やMLX取得の再試行制御も改善し、利用者と開発者の運用を支える。
AI SUMMARYOllama v0.35.0-rc1 introduces the System One scoring API, retires typical_p, and improves macOS startup sync and MLX pull retries for users and developers.
AI要約Ollama v0.35.0-rc0がリリース候補版としてGitHubで公開された。コミットには検証済み署名が付いており、利用者や開発者が正式版に先立って評価できる。
AI SUMMARYOllama v0.35.0-rc0 is now available on GitHub as a signed release candidate, enabling users and developers to evaluate it before the final release.
AI要約Ollama v0.40.0-rc0は、単一タグでランナー別マニフェストを管理する仕組みと、旧形式GGUFの遅延移行を追加した。子マニフェストやレイヤーも扱えるため、llama.cpp互換化を安全に進められる。
AI SUMMARYOllama v0.40.0-rc0 adds manifest lists for multiple runner variants per tag and on-demand migration of legacy GGUF models, enabling safer llama.cpp compatibility.
AI要約Ollama v0.34.4は、思考モデルでの構造化出力を1回の処理で完結させ、速度と信頼性を高めた。多数のローカルモデルで起きる検出エラーやmacOSアプリの停止も解消し、Apple SiliconでのQwen 3.8とGemma 4利用を改善する。
AI SUMMARYOllama v0.34.4 processes structured output for reasoning models in one pass, improving speed and consistency. It also resolves large-library lookup failures, macOS app hangs, and enhances Qwen 3.8 and Gemma 4 on Apple Silicon for local users.
AI要約Ollama v0.34.4は、断続的な「model not found」エラーを修正し、思考モデルの構造化出力を1回で適用します。MLXではGemma 4の画像解像度の動的選択とQwen 3.8のプロンプト処理高速化も加わり、ローカル利用者の信頼性と性能を高めます。
AI SUMMARYOllama v0.34.4 fixes sporadic model lookup failures and streamlines structured output. MLX adds adaptive Gemma 4 images and faster Qwen 3.8 prompts for local users.
AI要約Ollama v0.34.4は、断続的な「model not found」エラーを修正し、思考モデルの構造化出力を一度の処理で適用できるようにした。MLXではGemma 4の画像解像度を動的に選び、Qwen 3.8のプロンプト処理も高速化するため、ローカル推論の信頼性と性能が向上する。
AI SUMMARYOllama v0.34.4 fixes model-not-found errors and adds one-pass structured output for thinking models. MLX users get dynamic Gemma 4 image sizing and faster Qwen 3.8 prompts.
AI要約Ollama v0.34.3では、/api/showが各モデルの思考設定と既定値を返すようになり、Apple SiliconでNemotron H Visionモデルにも対応した。macOSアプリのウィンドウ再表示とHugging Faceからの取得も修正され、設定確認と運用を円滑に行える。
AI SUMMARYOllama v0.34.3 exposes thinking controls in /api/show and supports Nemotron H Vision on Apple Silicon. Fixes for Hugging Face pulls and macOS windows ease model use.
AI要約Ollama v0.34.3は、/api/showで思考設定の選択肢と既定値を公開する。Apple SiliconのMLXでNemotron H Visionに対応し、Hugging Face取得とmacOSのウィンドウ再表示を修正して運用を円滑化する。
AI SUMMARYOllama v0.34.3 exposes thinking defaults in /api/show, supports Nemotron H Vision on Apple Silicon with MLX, fixes Hugging Face pulls, and stops macOS reopening closed windows.
AI要約Ollama v0.34.3-rc0がリリース候補版として公開され、GitHubで検証済みの署名付きコミットも確認できます。次期パッチ版を事前評価したい利用者に役立ちます。
AI SUMMARYOllama v0.34.3-rc0 is available as a release candidate with a GitHub-verified signed commit, giving users a prerelease build for evaluating the next patch.
AI要約Ollama v0.34.2は、初回起動でサインインかローカル利用を選ぶ設定を追加し、完了状態をmacOSとWindowsのデスクトップ版で共有します。さらにollama://appsとMLX投機的デコードの長時間生成時のメモリ増大修正を加え、導入と長時間利用を容易にします。
AI SUMMARYOllama v0.34.2 adds first-launch sign-in or local setup shared across macOS and Windows desktop apps, plus ollama://apps and an MLX memory-growth fix to ease setup and long runs.
AI要約Bonsai 2 27Bは、品質低下を抑えつつ通常の約9分の1となる約5.95GBのGGUFで提供される。実行にはPrism版llama.cppが必要で、Apple silicon搭載Macでのローカル運用を可能にする。
AI SUMMARYBonsai 2 27B comes as a roughly 5.95 GB GGUF, about one-ninth the normal size with little quality loss. Prism's llama.cpp fork is needed, helping Mac users run it locally.
AI要約Ollama v0.34.2-rc3がリリース候補版として公開された。収集できた情報には具体的な変更点の記載がないため、導入前の検証を行う利用者は公式リリースページで内容を確認できる。
AI SUMMARYOllama v0.34.2-rc3 is now available as a release candidate. As the collected details list no specific changes, evaluators can check the release page before adoption.
AI要約Ollama v0.34.2-rc2のmlxrunnerは、投機的デコードで生成数が256トークンの境界を越えるたび、MLXの解放済みバッファーを回収します。長いコンテキストで数GBのメモリーが残る問題を抑え、長時間生成時のメモリー不足を防ぎます。
AI SUMMARYOllama v0.34.2-rc2 makes mlxrunner clear MLX's freed buffers when speculative decoding crosses a 256-token boundary, preventing multi-GB buildup and OOM during long generations.