2026年に実行するベストローカルLLM:

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ハイパフォーマンス (24GB以上のVRAM、できれば複数GPU)
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• Kimi K2 - 1Tパラメータ、32Bアクティブ。MoEビースト
• GLM-4.7 (Z AI) - 30B-A3B MoE、SWE-bench 73.8%
• DeepSeek V3.2 - 671B / 37Bアクティブ。依然としてオープンソースの王者
• Qwen3 235B-A22B - 十分なリソースがあれば驚異的な品質/コスト比
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ミッドレンジ (16-24 GB VRAM / RAM)
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• Qwen3 30B-A3B - その重量以上のパフォーマンス、ロングコンテキストで安定
• Gemma 3 27B - Googleの最高のオープンリリース
• Nemotron 3 Nano 30B - Math500: 91%。数学が必要な場合は業界最高水準
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軽量モデル (8-16 GB RAM、専用GPUなしで実行可能)
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• Qwen3 8B / 4B / 1.7B - 現在最高の小規模モデルファミリー
• Gemma 3 4B - CPUでも驚くほど有能
• Phi-4 (14B) - Microsoftが少ないリソースで多くを実現
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ローカルAIスタックは本当にクラウドに追いついている