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  • AIプログラムの開発演習に使う低消費リソースローカルLLMはQwen3 1.7B Q4がベスト - きしだのHatena
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            tmatsuu
            ちょっと良いマシンならQwen3 14B Q4_K_Mと。なるほど？

              その他
              kojikoji75
              “特にユニットテストのように頻繁に呼び出すときに課金を考えたくないという場合にリソースの負荷が少なく動作に安心感があるのがQwen3 14B Q4_K_Mという感じです”

                その他
                ai-economy-analysis
                勉強になりました。 1.7Bを開発途中に使っていても、本番環境で32Bの同系統のモデルに切り替えたとしても、コードの変更の手間が少なくすむ。それを利用してコストを抑えるのは盲点でした。

                その他
                harumomo2006
                一般家庭のパソコンで動くレベルの量子化されたものではまともなコードは書けない認識なんだけど

                  その他
                  misshiki
                  “単にコードが正常に動くことを確認したいなど開発作業をまわすとき、特にユニットテストのように頻繁に呼び出すときに課金を考えたくないという場合にリソースの負荷が少なく動作に安心感があるのがQwen3 14B Q4_K_M”

                  その他
                  okinawazenzai
                  Qwenってサイズの割にコード作るの得意そうだなってはなんとなく感じていたけど本当にそうなんだー。ローカルLLM使った開発ってグラボどれぐらいまで許容されるんだろう？電気代とかにインパクトあるんかな。

                    その他
                    yarumato
                    “プロンプトにきちんと従うか、ツール呼び出しが安定してるか、が大事。GPT-oss 20Bは不安定。Gemma 3は日本語が流暢だけどツール利用が苦手。Qwen3 14B Q4_K_Mが安定。記事では読者のPCが貧弱かもと考慮してQwen3 1.7Bを選択”

                      その他
                      isrc
                      モデルのファイルサイズが1.2GBで1.5GBくらいメモリに余裕があれば動きます。たぶん、コア数は4コアくらいはあったほうがいいです。実際に開発するというとき何がいいかというと、Qwen3 14B Q4_K_Mになります。

                      その他

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                        AIプログラムの開発演習に使う低消費リソースローカルLLMはQwen3 1.7B Q4がベスト - きしだのHatena

                        AIプログラムの開発、つまり、AIにコードを書かせるのではなくて、LLMを呼び出したりRAGを実装したりエ...AIプログラムの開発、つまり、AIにコードを書かせるのではなくて、LLMを呼び出したりRAGを実装したりエージェントを作ったりといったAIを組み込むプログラミングの演習をしたいときに、参加者のPCに十分なリソースを前提とできないことは多いと思います。JavaAIプログラミング記事でQwen3 1.7B Q4_K_Mを選んだ 先月gihyo.jpの連載で、「JavaでAIプログラミングをはじめよう」という記事を出しました。 「JavaでAIプログラミングをはじめよう」という短期連載をgihyo.jpで出しました - きしだのHatena そのときに、読者のPCにGPUが載ってたりMacであることだったりは前提にできないので、なるべく必要なリソースが少ないモデルを選ぶ必要があって、最終的にQwen3 1.7BのQ4_K_Mを選びました。初回に、LM Studioとあわせた導入方法を載せてま

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