【検証】Tesla V100 32GBでQwen3.8-27Bは動くか？128kコンテキストが1枚に載った実測ベンチマーク
2017年のTesla V100 32GBでQwen3.8-27Bを実測。Q4_K_XLで33.41 tok/s、131,072トークンのコンテキストが25,264 MiBで1枚に載りました。KV量子化のCPUフォールバック、--reasoning-budget 1024が実用性を決める理由まで、実測データで検証します。
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【検証】Tesla V100 32GBでローカルLLMはどこまで動く？Qwen 3.6実測ベンチマーク — 中古13万円でMoE 98.8 tok/s
中古13万円のTesla V100 32GBでQwen 3.6を実測ベンチマーク。MoE 35Bは98.8 tok/sでM1 Maxの約1.6倍速。VRAM・電力・生成品質からllama.cppのVolta切り捨ての罠、コスパまで実測データで徹底検証します。
【検証】Darkbloomは本当に稼げる？Macを1日放置した収益を大公開！
余ってるMacをDarkbloomのAI推論ノードとして貸し出すと本当に稼げるのか、MacBook Pro / M1 Max / 64GBで丸1日検証。公式試算は月75ドルですが、実測の24時間収益は0.60ドルで中身はほぼ基本報酬だけ。GPU使用率ログと実測電気代（0.36kWh/日）から損益まで正直に出しました。
【検証】AIのAPI代は本当に減らせる？コンテキスト圧縮ツール「Headroom」を導入して実測してみた
AIエージェントのトークン消費を最大95%削減すると謳うOSS「Headroom」を実際にMacへ導入し、ログ・JSON・コード・RAGの4種データで実測。コード79.8%・JSON59.2%・ログ31.0%削減、多段デバッグセッション全体では47.5%削減を確認しました。導入手順から仕組み、コスト試算、向き不向きまで正直にレビューします。
【検証】M1 Pro / M1 MaxでローカルLLMベンチマーク！MLX vs Ollama、Qwen 2.5〜3.5を徹底比較
Apple M1 Pro（32GB）とM1 Max（64GB）で最新ローカルLLM「Qwen 2.5/3/3.5」をベンチマーク。MLX-LMとOllamaの速度比較、4bit/8bit量子化の違い、GTX 1080Tiとの三つ巴比較まで徹底検証。M1 Max + MLX 4bitでQwen 3.5 9Bが56.9 tok/sを記録しました。
【検証】GTX 1080Tiで最新AI「Qwen 3.5」はどこまで動く？ローカルLLMベンチマーク
GTX 1080Tiで最新の生成AI「Qwen 3.5 9B」がどこまで動くか検証しました。Q4_K_MとQ8_0の2つの量子化で速度・品質を比較。11GB VRAMの古いGPUでもローカルLLMは実用的に使えるのか、ベンチマーク結果を徹底解説します。
Claude Code Windows版で消せない「nul」ファイルを削除する方法
今回の記事では、C…