# ローカルLLMをガンガン使っている方のポストだった。 ・記事の筆者は、ローカルLLMの登場初期からそれらを使用しており、最近になって驚くほど性能が向上した...
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Original URL: https://x.com/iwashi86/status/2067208135245172881
Author: iwashi / Yoshimasa Iwase
Platform: x
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ローカルLLMをガンガン使っている方のポストだった。 ・記事の筆者は、ローカルLLMの登場初期からそれらを使用しており、最近になって驚くほど性能が向上したと感じている ・使用環境は64GBのメモリと1TBのストレージを搭載した2022年製のM2 Mac ・これまでにMistral 7BやGemma 3、Qwen 3 MOEなど、多岐にわたるモデルを試してきた ・実行環境としても、llama.cppやOllama、LM Studioなど様々なツールを活用している ・初期のローカルモデルは動作が遅く、プログラミングのタスクには精度が不十分であった ・しかし、GPT-OSSの登場によりAPIモデルでのダブルチェックが不要になり始め、実用性が大きく向上した ・現在は主に、最新情報を必要としない開発時の個人的な検索ツールとしてローカルモデルを利用している ・特にGoogleのGemma 4シリーズの登場により、ローカル環境での自律的なコーディングが可能になった ・最先端の商用モデルと比較しても、約75パーセントの精度と速度でエージェントのループ処理が機能する ・筆者のデフォルトモデルは、LM Studioで動かすgemma-4-26b-a4b ・実際の用途としては、Pythonスクリプトのリファクタリングやtypeヒントの修正など ・ブログ記事の校正やユニットテストの作成、さらには推薦モデルのリポジトリ構築なども行なっている ・わずか半年前のローカルモデルでは、単純なタスクでさえ実行不可能であった ・最近リリースされたgemma-4-12b-qatは、サイズが小さいにもかかわらず非常に優れたパフォーマンスを発揮している （あとはハーネスとしてPiを使っている話など） https://vickiboykis.com/2026/06/15/running-local-models-is-good-now/ [Running local models is good now](https://t.co/vgV0osl6A1)