LLM Frontline
モデル比較・選び方
ローカルLLMのモデル保存先を選ぶ｜内蔵NVMe増設と外付けSSDの違い
ローカルLLMを動かしていると、モデルファイルの容量で内蔵ストレージがすぐに圧迫されます。内蔵M.2 NVMeの増設と外付けポータブルSSD、どちらを選ぶべきかを、モデルファイルのサイズ感・読み込み速度(PCIe世代・USBインターフェース)・容量計画・外付け運用の注意点から整理しました。
モデル比較・選び方の記事
ChatGPT・Claude・GeminiからローカルLLMまで。特定モデルの優劣断定ではなく、用途と制約から選ぶ考え方を扱います。
モデル比較・選び方
ローカルLLMの実行環境を比較｜Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLMの選び方
ローカルLLMを動かすための実行環境(ランタイム)を、業務目線で比較します。Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLMそれぞれの役割と向き不向き、UIツールとの組み合わせ、用途別の選び方、ハードウェアの前提までを、優劣を断定せず整理します。
モデル比較・選び方
ローカルLLMを動かすPC・GPUの選び方｜VRAMから逆算する構成と予算
ローカルLLMを自分の環境で動かすためのPC・GPU選びを、実務目線で整理します。最重要はコア速度ではなくVRAM容量であること、4bit量子化でメモリを圧縮できること、モデルサイズ別のVRAM目安、Mac(統合メモリ)という選択肢まで、動かしたいモデルから逆算して構成と予算を組む考え方をまとめました。
モデル比較・選び方
オープンウェイトLLMの新勢力｜GLM-5.2・Kimi K2.7・MiniMax M3を業務目線で
2026年6月に相次いで公開されたオープンウェイトの大規模言語モデル(GLM-5.2・Kimi K2.7・MiniMax M3)を、業務利用の観点から整理します。ベンチマーク順位に飛びつかず、ライセンス・自ホスト・データの扱い・自社検証という評価軸で、オープンモデルをどう選ぶかを冷静に読み解きます。
モデル比較・選び方
主要LLMの選び方｜用途別の考え方と「使い分け」の基準
ChatGPT・Claude・GeminiなどのLLMをどう選ぶかを、特定モデルの優劣ではなく用途と制約から考えます。評価軸の立て方、自社ユースケースでの試し方、乗り換え前提の運用設計をまとめます。