最新記事

新しい順に並べています。更新日が入っている記事は、内容を見直したものです。

• ローカルLLM

  ローカルLLMとは？初心者向け導入ガイド

  ローカルLLMの仕組みと始め方。Ollama・LM Studio・Janの違い、必要なスペックの考え方、最初に試すべきモデルサイズを解説します。

  2026年11月8日更新・約5分

• Confidential Computing

  Phalaとは？TEE対応AI APIの仕組みを解説

  PhalaのTEEを使ったAI実行の考え方、リモートアテステーションによる検証、利用時に確認すべき点を整理します。

  2026年8月1日公開・約10分

• AI API

  Chutesとは？分散GPUでオープンモデルを動かす仕組み

  Chutesの提供形態と、分散した計算ノード上で推論を行う構成の考え方、利用前に確認すべきデータの扱いについて整理します。

  2026年8月1日公開・約3分

• プライベートAI

  Venice AIの特徴・料金・プライバシーを解説

  Venice AIの提供形態、オープンウェイトモデルを使う設計、プライバシーの考え方と、編集部で確認できている範囲を整理します。

  2026年7月31日公開・約4分

• AI API

  OpenRouterの学習・ログ・ZDR設定

  OpenRouter本体と実行先の学習・保持条件を分けて確認。ログ、ZDR強制、Safety Retention、検索や外部ツールまで、利用前の設定手順を整理します。

  2026年11月8日更新・約5分

• AI API

  Venice AIとOpenRouterを比較｜使い方が違う2つの選択肢

  ブラウザで完結するVenice AIと、多数のモデルを切り替えるゲートウェイのOpenRouter。用途別の選び分けを整理します。

  2026年7月30日公開・約2分

• Confidential Computing

  PhalaとChutesを比較｜TEEと分散GPU、どちらを選ぶか

  実行環境の検証可能性を重視するPhalaと、分散GPUでコストを抑えるChutes。判断が分かれるポイントを整理します。

  2026年7月30日公開・約5分

• Confidential Computing

  TEEとZDRの違い｜技術で守るか、約束で守るか

  TEE（保護された実行環境）とZero Data Retention（保存しない運用）の違いを、守っている対象と信頼の置き所から整理します。

  2026年11月8日更新・約4分

• 無検閲AI

  Abliteratedモデルとは？無検閲LLMの仕組みと注意点

  Abliteratedと呼ばれる改変手法の考え方、Uncensored系モデルとの関係、ライセンスと品質面での注意点を解説します。

  2026年7月29日公開・約3分

• AI API

  Qwen・DeepSeek・Kimiの違い｜オープンウェイトモデルの選び方

  中国発の主要なオープンウェイトモデルの違いを、開発元・規模・ライセンス・入手性の観点から整理します。

  2026年7月28日公開・約3分

• AI API

  Claude Codeで使えるOSS LLM APIの選び方

  コーディングエージェントから呼び出すAPIを選ぶときの基準。OpenAI互換性、コードの扱い、コンテキスト長の観点で整理します。

  2026年7月28日公開・約3分

• ローカルLLM

  モデルサイズ別の必要スペックの考え方

  7B・32B・70Bなどの規模からハードウェアを検討する手順。総パラメータと稼働数、量子化、長文・同時利用を分け、メモリと品質の確認先を示します。

  2026年11月8日更新・約3分

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