/

Home›Local LLM›VRAM8GBの汎用PCに高性能LLM Qwen3.6-35Bを稼働させる: 人工知能深訪

VRAM8GBの汎用PCに高性能LLM Qwen3.6-35Bを稼働させる: 人工知能深訪 VRAM8GBの汎用PCに高性能LLM Qwen3.6-35Bを稼働させる: 人工知能深訪

Zenn LLM tag · zenn.dev · 2026/05/07 09:22 · 15h ago

AI 3 行サマリ

情報源はいつもTwitter(旧X) え？
いけんの？
つい先日、Twitterで、フライト中の8時間MacBook ProでQwen 36Bをフルに動かしてたんだっていう投稿を見て、 (;'∀') VRAMいくつやねん。
っていう感想を

※ この記事の本文は近日中に AI が生成して差し替わります。現時点では上記サマリをご参照ください。

#llm #open-model #zenn

SourceZenn LLM tagT2
Source Avg ★ 1.0
Typeブログ
Importance ★ 情報 (top 100% in Local LLM)
Half-life 📘 中期 (チュートリアル)
LangJA
Collected2026/05/07 23:00

元記事を読む

zenn.dev

本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (zenn.dev) をご確認ください。

🏠 Local LLM の他の記事もっと見る →

OpenMythosはSLMの業務利用に道を開いたのか？

ーOpenMythos が動かなかったので Retrofitted Recurrence を試したら、論文の主張に重要な但し書きが必要だと分かった話ーこの記事の独自性とハイライト 2026年4月にリリースされ、GitHub スター10,0

MiroFishをOllama（ローカルLLM）＋SQLiteで無料で動かす

はじめに MiroFishはマルチエージェント社会シミュレーションフレームワークで、エージェント同士が相互に情報を共有しながら集合知を形成します。面白そうなのでローカルで動かそうとしたのですが、デフォルトの構成では OpenAI API（

CursorとClaudeから考えるビジネスモデルと経済的合理性

CursorとClaudeから考えるビジネスモデルと経済的合理性 Composer 2の価格構造とキャッシュ機構は前回の記事で分析した。今回はその一段上のレイヤー——なぜComposer 2は$0.50/1Mでサービスを提供できて、Clau

16GB VRAMでローカルAIエージェントを構築する方法

16GBのVRAM環境でローカルLLMを使ったAIエージェントを構築する手法を紹介する記事。限られたGPUリソース下でモデル選定や実装方法を工夫し、実用的なエージェントを動作させるアプローチを解説している。

release 13h ago

Ollama Releases v0.30.0-rc3

ci: fix windows rocm build

ollama-releases

AIはなぜ間違った投資判断をするのか｜投資エージェント実験の出発点

導入｜AIは本当に投資判断できるのか？ LLMは「物事を理解しているAI」ではなく、「次に来る言葉を予測するAI」です。それでも、ニュースを読むことができ、企業情報を整理した上で、それっぽい投資判断を出すことはできます。しかしここで1つ

URL をコピーしました