久々にOllamaを触ったら、量子化で別物になってた
本記事の構成について この記事は、AIを使用して構成の整理や下書きを支援してもらっています。 しかし、内容は精査の上理解を表現しています。 まずはじめに 久々にOllamaのドキュメントを開いたら、見慣れない単語が目に入った。 量子化（Quantization） 以前にOllamaを触ったとき（前回の記事）は、gemma3を動かして「ローカルでLLMが動いた！」という体験がメインだった。 当時のドキュメントには「7BモデルはRAM 8GB必要」「13BモデルはRAM 16GB必要」といった目安表があったはずだ。 今回ドキュメントを見ると、その表が消えていた。代わりに量子化まわりの説明が増えていた。 なぜ表が消えたのか。量子化とは何なのか。掘り下げていくとLLMの動作原理の話に繋がっていって面白かったので、そこから順番に書いていく。 LLMはなぜメモリを大量に食うのか GPT系のモデルはTr
Qwen、8GB環境で動く軽量AIモデル OpenAIに迫る衝撃性能
中国アリババグループのQwenチームは3月2日、AIモデルQwenシリーズ最新世代「Qwen3.5」小規模版を公開した。9B、4B、2B、0.8Bの4種類。モデルはオープンウェイトとして提供され、Hugging Faceなどからダウンロードできる。モデルはApache 2.0ライセンスで公開されており、商用利用も可能だ。 公表されたベンチマークスコアでは、Qwen3.5-9Bが一部項目でOpenAIの「GPT-OSS-120B」に迫る、あるいは上回るスコアを示す分野も見られた。特にGPQA DiamondやC-Eval、MMMLUなど知識・推論系ベンチマークで健闘している。 🚀 Introducing the Qwen 3.5 Small Model Series Qwen3.5-0.8B · Qwen3.5-2B · Qwen3.5-4B · Qwen3.5-9B ✨ More int
備忘録 : Codexでいくつか機能が追加された
はじめに Codex の情報はずっと追えていないので備忘録的に書いていこうと思います Codex のデスクトップアプリの出現あたりから、私も利用し始めたのでこの記事では2月初旬から今日までで更新や追加のあった機能や個人的に便利な機能などについてまとめていこうと思います TL;DR 音声入力がTUIで使えるようになった マルチエージェントが強化され、並列実行・ネスト・スレッドフォークまで可能に 視認性と操作性（ハイライト、/copy、/clear）が改善 メモリやスレッドの取り扱い、リアルタイム音声、ツール出力が堅くなった CLI での音声入力 まず大きいのは音声入力です。(Claude より早く音声入力機能が追加されました) プロンプトが空欄の状態でスペース長押し→話す→離すと文字起こしされ、TUI上でそのままプロンプトとして使えます。設定は config.toml に1行追加するだけです
Google Workspace CLI（gws）が登場！早速インストールしてClaude Codeから操作してみた | DevelopersIO
Google Workspace CLI（gws）が登場！早速インストールしてClaude Codeから操作してみた こんにちは。サービス開発室の武田です。 Google Workspaceをコマンドラインから操作できるCLIツール「gws」が、Googleの公式Organization（googleworkspace）配下でリリースされました！ これまでGoogle WorkspaceのCLIツールといえば3rd party製のものしか選択肢がありませんでした。ついにgoogleworkspace orgから出たということで、さっそくインストールしてClaude Codeから触ってみました。 注意: READMEには"This is not an officially supported Google product."という免責事項が記載されています。また、本記事執筆時点（2026年3
MCPはなぜCLIに負けたのか —— 経緯と構造を整理する
2024年11月、AnthropicがMCP（Model Context Protocol）を発表したとき、業界は一気に動いた。各社がMCPサーバーを競って実装し、「AI first」の証明としてMCP対応をアピールした。 それから約1年半。2026年3月現在、MCPの優位性はほぼ失われている。MCP不要論がHacker Newsのトップに繰り返し上がり、Anthropic自身がMCPのスケーリング問題を公式に認め、回避策をドキュメント化している。 この記事では、MCPがCLIに対して優位だった期間がなぜ短かったのか、その経緯と構造を整理する。 MCPが解決しようとした問題 MCPの設計前提は「モデルがツールのインターフェースを自力で理解できない」だった。 2024年11月時点の最先端はClaude 3.5 Sonnet。ツール呼び出しは可能だったが、複雑なCLI出力の安定的な解釈や、マル
Claude Code に向いているプログラミング言語
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
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技術的負債の泥沼から組織を救う3つの転換点
【西川和久の不定期コラム】 さらばgpt-oss。VRAM 16GBあれば動作し、画像も理解してくれる「Qwen3.5」登場！
