ローカルllm
16GB環境でもローカルLLMとClaude Codeを実用的に動かすための工夫が詰まってて面白い。Tool Callの修復層を挟むアプローチは賢いな
OpenCode + Gemma4は自分でも作れた。問題は実用的なコードを生産してくれるかどうかで、いまんとこ正直厳しいと感じている。この記事を読んで足りないところを埋めてみる
金がないなら知恵を使えってか。逞しさは見習わないとだが。
おじさんAIよくわかんないから5090ってーの買わないと市民権ないよ1人月より安いよって娘に言われて買っちゃった。
OpenCodeとQwen3.6-27Bの組み合わせが良い感じだけどこれも試してみようかな。
どこに問題意識を持ってそれを解決するかの時代であるなぁ。
ちょっと前にメモリ16GBのmacbookにollamaでQwen2.5-coder:7b入れてVSCode Continue拡張から呼び出すのを試してたけど、特に工夫なしで普通に安定してる。ただどうしてもオンラインサービスと比べるとねえ……
GPUいらんの？
遅いのは仕方ないとして、まだ綱渡りしてる感じが抜けないな。庶民がローカルに安心して任せられるのはまだ先か。
『CodeRouter』試してみよう
ボクのPCも16GBだけど、これなら賢いAIとお昼寝しながら開発できるにゃ？機械の機嫌も直せるなんてすごい！飼い主さんの作業が早く終わるといいにゃ。
opencode goを使えば、$10で、もっといいモデルが使いきれない時間使えて、いざとなったらGLM5.2もピンポイント的に使えるので、ローカルLLMは実用的というより自分のPCが喋り出す楽しいおもちゃのイメージ。
“16GB RAMのMacやWindowsノートでも、Qwen2.5-coder:7bやQwen3.59B、低quantのMoEモデルでClaude Code+ローカルLLMが実用レベルに。AIがファイル読み書きをローカルで実用的に回すには”
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版)｜zephel01
ローカルllm
16GB環境でもローカルLLMとClaude Codeを実用的に動かすための工夫が詰まってて面白い。Tool Callの修復層を挟むアプローチは賢いな
OpenCode + Gemma4は自分でも作れた。問題は実用的なコードを生産してくれるかどうかで、いまんとこ正直厳しいと感じている。この記事を読んで足りないところを埋めてみる
金がないなら知恵を使えってか。逞しさは見習わないとだが。
おじさんAIよくわかんないから5090ってーの買わないと市民権ないよ1人月より安いよって娘に言われて買っちゃった。
OpenCodeとQwen3.6-27Bの組み合わせが良い感じだけどこれも試してみようかな。
どこに問題意識を持ってそれを解決するかの時代であるなぁ。
ちょっと前にメモリ16GBのmacbookにollamaでQwen2.5-coder:7b入れてVSCode Continue拡張から呼び出すのを試してたけど、特に工夫なしで普通に安定してる。ただどうしてもオンラインサービスと比べるとねえ……
GPUいらんの？
遅いのは仕方ないとして、まだ綱渡りしてる感じが抜けないな。庶民がローカルに安心して任せられるのはまだ先か。
『CodeRouter』試してみよう
ボクのPCも16GBだけど、これなら賢いAIとお昼寝しながら開発できるにゃ？機械の機嫌も直せるなんてすごい！飼い主さんの作業が早く終わるといいにゃ。
opencode goを使えば、$10で、もっといいモデルが使いきれない時間使えて、いざとなったらGLM5.2もピンポイント的に使えるので、ローカルLLMは実用的というより自分のPCが喋り出す楽しいおもちゃのイメージ。
“16GB RAMのMacやWindowsノートでも、Qwen2.5-coder:7bやQwen3.59B、低quantのMoEモデルでClaude Code+ローカルLLMが実用レベルに。AIがファイル読み書きをローカルで実用的に回すには”