ハウツー ローカルLLMにブラウザを操作させる(BrowserOS+LM Studio)
AIネイティブブラウザ「BrowserOS」をローカルLLM（Qwen3.6-27B）で動かしてみた。できること・遅さ・ハルシネーション・CAPTCHAの実態・プロンプトインジェクションのリスクまで正直にレビュー。
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ハウツー ローカルLLMでコーディングエージェントを運用する(LM Studio + OpenCode)
Claude Codeの制限・従量課金に疲れたなら、ローカルLLMという選択肢があります。Qwen3.6とLM Studio、OpenCodeを組み合わせてコーディングエージェントを自前で動かすセットアップ手順を解説します。
ローカルLLM スマホでLLM：エッジデバイスAIの現在地と未来
スマホでLLMを動かす時代がやってきます。Gemma4 E2B/E4Bを例に、エッジデバイスでSLMが動くと何が嬉しいか、現状の限界はどこにあるか、そして将来本当に残り続ける制約は何かを整理します。
ハウツー 小さいモデルほど量子化で劣化する｜GGUF量子化の選び方（q4_k_m・q8・UD）
GGUF量子化の最適解を探る。8bit以下の劣化傾向、K-quants/I-quants/UDの技術的違い、小規模モデルの量子化リスク、実用的なモデル選定基準をまとめました。
ローカルLLM ローカルLLMのキャラ付けにLoRAは不要。RAGやプロンプトで十分
ローカルLLMでキャラクター再現にLoRAファインチューニングが不向きな理由を解説。口調制御はプロンプトで十分、ドメイン知識の注入にはDoRAやRAGが有効。版権キャラを演じさせる現実的なアプローチを比較検討します。
ローカルLLM Qwen3.6 VS Gemma4 ローカルLLMの使い分け完全ガイド
ローカルLLMの使い分けを実務経験から解説。Qwen3.6-35b-a3bはコーディング・長文読解・検索に、Gemma4は雑談・ロールプレイに活用。プロプライエタリモデルが必要な場面との境界線も正直に語ります。
ローカルLLM TurboQuant: KVキャッシュ圧縮の理論的限界に迫るGoogleの新手法
Google Research発のKVキャッシュ圧縮技術「TurboQuant」を解説。3ビットでほぼ無劣化の圧縮を実現する仕組み、論文では触れられていないQJLの実用上の問題点、llama.cppやvLLMへの統合状況まで、ローカルLLMユーザー視点でまとめています。
ローカルLLM Qwen3.5-27Bがえぐすぎる(当然弱みもある)
Qwen3.5-27Bの強みと弱みを説明しています。
ローカルLLM Qwen3.5-27b 久々のまともなLLM
Qwen3.5-27bをLM Studioで動かしてみた手触りを報告しています。正しい日本語を扱い、正しいReasoningをし、バイブコーディングもできます。
ローカルLLM Small Language Modelの限界
大規模言語モデルと小規模言語モデルの間に存在する決定的な能力差は、知識の量ではなく、複雑な情報を処理するための物理的な構造の違いに起因します。小規模なモデルでは内部空間の制約により概念同士が干渉しやすく、論理的な推論や複数の指示を同時に守るタスクにおいて構造的な限界を迎えてしまいます。本記事では、学習データの量では解決できないモデルの容量不足がもたらす思考力や自己監視能力への影響について解説し、なぜ特定の高度なタスクが大規模モデルにしか実行できないのかを明らかにします。