RTX 5090・4090の電源は何W必要？PSU選びのポイント
NVIDIAの仕様表ではRTX 5090は575W・必要システム電力1000W、RTX 4090は450W・850Wが基準。実際の電源はGPUの正確な型番、CPU、対応ケーブル、ケースと冷却まで合わせて選ぶ。
すべての記事 — 15ページ目
新着順に読む、local-genの記事。全268件。
RTX 5090とRTX 4090はどっち？ローカルLLM向けGPUの選び方
24GBを超えるVRAMが必要なら32GBのRTX 5090が有力。24GBで足りるならRTX 4090も候補に残るが、2026年8月時点では実際に買える価格と保証を確認し、電源・ケースまで含めた総額で比べたい。
RTX 5090 32GBとRTX PRO 6000 Blackwell 96GBはどっち？
32GBで必要な処理が収まるならRTX 5090が比較の基準。32GBでは実際に不足し、96GBを1枚のGPUで確保する必要がある場合にRTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionの見積もり・保証・運用条件を検討する。
RX 9070 XT 16GBはローカルLLM用に買い？ROCm・Ollama対応で判断
RX 9070 XTは16GBを搭載するが、ローカルAI用途ではVRAMだけでなくOSと実行環境の対応が購入条件になる。LinuxではROCm/Ollamaの対応を確認できる一方、WindowsはROCm全体対応と個別コンポーネント対応を分けて見る必要がある。
Ryzen AI Max+ 395 128GBとNVIDIA PCはどっち？ローカルLLM向けに比較
32GBを超えるモデルを小型x86 PCで扱いたいなら、最大128GBの共有メモリを持つRyzen AI Max+ 395搭載機が候補になる。CUDA対応やGPU交換を重視するならNVIDIAデスクトップが選びやすく、96GB VGMは対応するOS・ドライバー・実行環境を確認して使う。
高VRAM GPU 1枚と複数GPUはどっち？ローカルLLM向けに比較
1枚のGPUで必要なモデルとコンテキストが収まるなら、構成が単純なシングルGPUが基本。1枚では足りない場合に、llama.cppなどの分割対応、電源・ケース・PCIe構成、追加費用まで確認して複数GPUを検討する。
中古GPUをローカルAI用に買う前のチェックリスト
中古GPUはVRAMと価格だけで選ばない。正確な型番、電源・ケースへの適合、個体状態、販売店の動作確認、保証・返品条件、追加部品を含む総額までそろった個体だけを候補にする。
中古RTX 3090 24GBは2026年でも買い？ローカルAI用途の判断基準
RTX 3090の24GBを実際に使う用途があり、電源・ケース・個体状態・保証まで確認できるなら中古でも候補になる。16GBで足りる、追加交換が大きい、保証が弱い場合は24GBだけを理由に選ばない方がよい。
Gemma 3 4B ITとは？ 128Kコンテキストと画像入力の仕様
Gemma 3 4B ITはGoogle DeepMindの指示調整済み4Bモデルで、最大131,072トークンのコンテキストと画像入力に対応する。公式配布のsafetensorsとGemmaライセンスは確認できるが、必要VRAMや量子化別性能は別に確認が必要になる。
GGUFはLM Studio・Ollama・llama.cppでどこまで互換？
GGUF対応でも使い方は同じではない。llama.cppはnative、LM Studioはruntime、OllamaはModelfile経由のimportとして扱い、さらに個別モデルのアーキテクチャ対応を確認する必要がある。
LM Studio・Ollama・llama.cppの違いは？ ローカルLLM実行環境を比較
LM StudioはGUI中心のデスクトップアプリ、Ollamaはモデル管理と実行、llama.cppはGGUFを直接扱う実行環境として性格が異なる。OS、GGUFの扱い、操作方法、実行制御から用途に合うものを選ぶ。
ローカルAI向けGPUは16GB・24GB・32GBのどれを選ぶ？
16GB・24GB・32GBの差は、単純な速度順位ではなくGPUへ置けるモデルや処理の余裕に表れる。LLM・画像・動画生成で必要な容量と、CPUオフロードをどこまで許容するかを決めてからGPUを選びたい。
Phi-4-mini-instructとは？ 3.8B・128K仕様と対応言語の注意点
Phi-4-mini-instructはMicrosoftの3.8Bモデルで、最大131,072トークン、Phi3ForCausalLM、safetensors、MITライセンスを確認できる。対応言語は「24 languages」という説明と23言語の列挙が一致しておらず、完全な一覧は未確定。
Qwen2.5-7B-Instructの32K・128K・8Kは何が違う？ YaRNも解説
Qwen2.5-7B-Instructは32,768トークンが通常のシーケンス長、131,072トークンは32K超でYaRNを使う条件付き最大値、8,192トークンは生成出力側の上限。3つは同じ種類の数字ではない。
GGUFモデルをダウンロードする前に確認したい5項目
GGUFを選ぶときは、形式名だけでなく配布元、元モデル、量子化、使うランタイム、ファイル容量とライセンスを確認する。同じモデル名でも配布者や量子化が違えば別の配布物として扱いたい。
HF Watchとは？ Hugging Faceの注目モデルを追うlocal-genの仕組み
HF WatchはHugging Face Hubの新着・更新モデルから、local-genが次に調べる候補を絞る機能。Levelは性能順位ではなく、仕様や対応環境はModel Cardなどの一次情報で別に確認する。