AI業界解説 Kimi K3とは？普通のPCで動かなくても、約1.56TBのオープンウェイトLLMを今保存する意味
Kimi K3は総2.8兆パラメータ、約1.56TBのオープンウェイトLLMです。特徴、ライセンス、必要容量、現在の実行環境、今保存する意味、Web・APIで使う方法を公式情報から整理します。
AI業界解説 
ローカルLLM実装 MiniCPM5-1Bを本格検証：656 MiBの小型LLMは日本語・コード・ゲーム生成に使える？
約10.8億パラメータ、Q4 656 MiBのMiniCPM5-1BをRTX 4070環境で検証。日本語、JSON、推論、コード、ツール呼び出し、4K～120K長文、ゲーム実操作、速度・VRAMをQwen/LFMと比較します。
ローカルLLM実装 Qwythos-9B v2でブラウザゲーム生成は改善した？v1 Q5/Q6/Q8・Claude Opus 4.8と比較
Qwythos-9Bの旧版Q5/Q6/Q8と新しいv2 Q8_0をRTX 4070で検証。同じ2Dシューティングを生成し、速度、VRAM、実ブラウザ動作、修正後の完成度をClaude Opus 4.8の参照結果とともにまとめます。
AIサービス比較 Claude Sonnet 5とOpus 4.8を実装タスクで比較｜防災備蓄管理アプリを作らせた結果
Claude Sonnet 5とOpus 4.8に同じ防災備蓄管理アプリを作らせ、改善指示まで出して比較しました。UI、入力バリデーション、スマホ表示、実用品としての仕上がりを整理します。
ローカルLLM実装 Qwythos-9Bは32K contextで読める？VRAM 6GB環境で8K/16K/32K prefillを追加検証
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M Q4_K_MをVRAM 6GB環境で8K/16K/32K context設定にして追加検証。prefill速度、生成速度、VRAM使用量、長文内の合言葉取得をまとめます。
ローカルLLM実装 Qwythos-9BはVRAM 6GBでどこまで動く？Q4/Q5/Q6を比較検証
VRAM 6GB環境でQwythos-9B-Claude-Mythosを検証。Q4/Q5/Q6のVRAM、速度、4GB台動作の現実味を比較しました。
ローカルLLM実装 自分のGPUでローカルLLMを使う手順｜OllamaでGemma 4・Qwen3を動かす
OllamaでローカルLLMを使い始める手順を、GPU/VRAM別のモデル選び、プロンプト入力例、画像解析、速度やVRAM確認まで初心者向けに整理します。
ローカルLLM実装 Gemma 4をRTX 4070（12GB）で実測｜12B・E4B・Qwen3 14B・Phi-4-mini・26Bを同じ試験でクラウドと比べた
RTX 4070(12GB)でGemma 4・E4B・Qwen3 14B・Phi-4-mini・26Bの5モデルをOllamaで実測。クラウドのOpus 4.8と同一テストで採点し、12GB級はコード15/15で同点。速度・VRAM・画像認識の差を実数値で比較した。
AIコーディング Claude Fable 5を実測｜Opus 4.8と同じ隠しテストを全サーフェスで受けさせた結果
Opus 4.8と同じ隠しテストをClaude Fable 5に全サーフェスで実施。品質は全run満点。差が出たのは簡潔さ・コストの振れ幅（単発$0.17〜workflow$4.16）・フォールバック挙動の3点を実測。
AIコーディング Claude Opus 4.8のeffortを実測検証｜全5段階×Code/Cowork/Chatでトークン・速度・品質はどう変わるか
Claude Opus 4.8のeffort（low〜max＋ultracode）を実機で27run検証。出力トークンは約7倍、処理時間は最大6倍に増える一方、正解率は全レベル同じ。実測データと使い分け指針を公開。