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AI要約 Mac（Apple Silicon）にOllamaと日本語特化LLM「ELYZA」を組み合わせ、ターミナル・REST API・WebUIの3通りでローカルAI環境を構築する手順を紹介した入門チュートリアル記事。

EN A Qiita tutorial showing how to run ELYZA, a Japanese-specialised LLM, on Apple Silicon Macs via Ollama, covering terminal commands, REST API integration, and WebUI chat access.

AI要約 AlibabaのQwen3.6-35B-A3BをM1 Pro 32GBのMacで実際に動かした検証レポート。35B総パラメータ・3Bアクティブのスパース MoEモデルながら、コンシューマー向けハードウェアでの実用性を率直に評価している。

EN A hands-on report on running Alibaba's Qwen3.6-35B-A3B sparse MoE model on an M1 Pro MacBook with 32GB of unified memory, offering an honest assessment of real-world usability on consumer hardware.

AI要約 Apple デバイスに内蔵される Neural Engine（ANE）上で、Google の大規模言語モデル Gemma 4 を動作させる手法を解説した記事。オンデバイス推論の可能性と ANE 活用の実践的なアプローチを紹介している。

EN A hands-on guide to running Google's Gemma 4 language model on Apple's Neural Engine (ANE), exploring on-device inference techniques and the practical steps needed to leverage ANE for local LLM execution.

AI要約 OllamaがバージョンV0.30.0をリリースした。llama.cppとの統合を改善し、互換性とパフォーマンスを向上させた。Apple SiliconのMLXエンジンを補完する形で、より幅広いハードウェアへのサポートを拡大している。

EN Ollama 0.30 is now available, with improved compatibility and performance using llama.cpp . This augments the MLX engine on Apple Silicon, bringing support to a wider range of hardware. This release b

AI要約 M5 Max 上でローカル LLM を実行し、MoE モデルは GPU 演算、Dense モデルはメモリ帯域幅がそれぞれボトルネックになることを検証。発熱による性能低下も測定した後編レポート。

EN A benchmark report on running local LLMs on Apple M5 Max, finding that MoE models are GPU-bound while Dense models are memory-bandwidth-bound, with thermal throttling effects also measured.

AI要約 Hugging FaceがTransformersモデルをApple SiliconネイティブのMLX形式へ自動変換し、PRを開くボットを公開。重み変換・実装移植・テストを自動化し、Mac上での高速ローカル推論を容易にする取り組み。

EN The PR you would have opened yourself