中村先生｜会計×AI×経営 の Substack
中村先生｜会計×AI×経営自分の Substack
| Platform |  | Pricing | Only free issues | Publishes | Daily |
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| Issues | 28 | Founded | 4 months ago | Last Issue | 8 days ago |
| Active | Language |  Japanese | |||
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最新Qwen3.8を無料H200で試したら99点。でも僕のPCのBTL4も99点だった
新しいローカルLLMが出るたびに、GGUFをダウンロードして試す。
最近まで、僕もそれを普通にやっていました。
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ところが今回は、少し違う方法を試しました。
話題になっている Qwen3.8-27B に、無料で使える公開endpointが登場していたからです。
しかも環境はHugging Face I...
Metaの新馬「Muse Glimmer」に飛びついたら、最後に勝ったのはBTL4だった
また新しいモデルが出ました。
Metaの Muse Glimmer。
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30Bクラスのオープンウェイトモデルで、ローカル環境でのAgent作業をかなり意識したモデルです。
「ローカルで動く30B」
だけなら、最近ではそこまで驚かなくなりました。
でも今回はちょっと違いました。
Metaがかなり明確...
中国AI、実務ではどれが強い？ Kimi・DeepSeek・GLMを同じ仕事で比較してみた
最近、Kimiを触っています。
きっかけはTokenRouterです。
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https://www.tokenrouter.com/
Kimiを比較的気軽に使える環境があるので、「せっかくだから中国AIの実力を実務で試してみよう」と思いました。
私は普段、AIを単にチャット相手として使うのではなく、W...
ローカルLLM新馬BTL4 Compact入厩。
ローカルLLMをいろいろ試していると、モデルのスペック表だけでは何も分からないな、と改めて感じます。
パラメータ数が大きいから賢いとも限らない。
ベンチマークの数字が高いから、自分の仕事で使えるとも限らない。
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結局知りたいのは、
「自分のPCで、実際の仕事をさせたらどうなのか？」
です。
今回...
結局、ローカルLLMは3頭に絞られた（今回も長文です…）
前回の記事では、普通の事務所PCにさまざまなローカルLLMを入れ、実際の仕事に近い課題を解かせた過程を書きました。
3B、4B、7B、12B、26B。
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さらに、数GBという驚異的な軽さで27BをうたうBonsai 27Bまで試しました。
自然な日本語を話すモデルは、たくさんありました。
それらしい計...
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公認会計士・税理士・行政書士／上場会社の社外役員 「会計・税務・経営×AI」をテーマに、 実務で使える判断基準を発信しています。 ・AIの実務活用 ・税務／会計の判断ポイント ・M&A・DDの現場知見 「結局どうすればいいか」まで落とします。
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