MacでLlama3.3 70Bを試した住民「思考力は高いけど知識の少ない人」状態に草

💡 結局どうなの？

ローカルLLMの活用は、メモリ容量やモデルの選択、エージェント機能の組み合わせでかなり体験が変わるみたい。特に64GB以上のメモリがあると快適に動かせるっていう意見が多くて、用途に合わせて機材やツールを工夫するのが鍵になりそう。

この記事でわかること

メモリ容量は快適さに直結するけど、32GBでも工夫次第で動かせる
LlamaよりもGemmaやQwenの方が評価が高い傾向にある
単体で使うよりエージェント機能や外部ツールと連携させる方が実用的
高度な用途や機密情報の扱いはローカルLLMの強みだけど、コスト面も課題

👍 7 肯定的なレス 👎 4 否定的なレス 🤔 4 様子見

※ 5chの書き込みをAIが分類したものです。個人の感想であり、事実とは限りません。

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📅 2026-09-28 16:16:52

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💬 コメント・感想（0）

🔥 この記事の要点（ルナとはかせの会話でおさらい）

ねえ、はかせ！MacでAIを動かすのって、そんなに大変なの？

ええ、メモリ容量とモデルの相性が重要よ。特に量子化の影響は大きいわ。

量子化ってなに？知識が少なくなっちゃうって、困るじゃない！

ええ。でもQwenやGemma4なら、メモリを抑えつつ賢く動かせるわよ。

🗨️ みんなの意見

👍 肯定的な意見

64GBのMac mini M4 ProでローカルAIを動かしていて、満足している

>>12

Qwenはコーディングに強く、指示通りにアプリを作ってくれる

>>16

Gemma4は翻訳のスタイルを適切に切り替えるのが上手い

>>17

エージェント機能に切り替えてMCPサーバを連携させると、検索や推論が実用的になる

>>77

👎 否定的な意見

Llamaは蒸留や量子化の影響で知識が乏しく、Gemmaに劣る感じがする

>>12

ローカルLLMはコンテキスト長が短く、既存コードの修正やバグ発見は難しい

>>32

中小企業や個人レベルだと、クラウドのコスパに勝てず元が取れない可能性がある

>>124

🤔 様子見・中立的な意見

16GBでも翻訳や誤植チェックなどの軽い用途なら十分動かせる

>>22

32GBでも動くけど、常用するにはオーバーフロー対策などの工夫が必要

>>29

コンテキスト長が長いこと自体よりも、モデルが正しく内容を把握できているかが重要

>>62

※ 5chの書き込みをAIが分類したものです。個人の感想であり、事実とは限りません。

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📝 スレッド内容

6 名称未設定 2026/09/16(水) 19:04:59 ID:wMXRKQ9S0

exoクラスタ組んでもMLXしか対応してないからHuggingFaceのモデルを入れる時点で限られる

7 名称未設定 2026/09/16(水) 19:36:21 ID:HTSsg1WE0

会社で使ってるchatbotがクソなんでローカルAIをローカルサーバーに入れて、社内のナレッジ共有に利用とか出来たら嬉しい
chatbot入れた担当は首にしろ

12 名称未設定 2026/09/17(木) 08:47:34 ID:a7UFs43h0

64GB Mac mini M4 ProでローカルAI使ってる、その印象

キャパのギリギリを狙ってLlama3.3 70B Q4試してみたけど、思考の深さはさすがの70Bながら4bitまで蒸留したのがかなり悪い方向に効いていて「思考力は高いけど知識の少ない人」みたいな感じになってる

逆にメモリ的にかなり余裕のあるGemma4 32B Q8の方が賢い感じがする
蒸留で消えてしまった知識が案外大事だったんだなと気付いた

この辺り、実際に使ってみないと分からんよね
こういう情報交換できるといいなと思ってます

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14 名称未設定 2026/09/17(木) 19:30:21 ID:HdVZe/UI0

>>12
それは蒸留じゃなく量子化では
もうllamaは全然駄目で本質的にGemma4に劣る
Metaも分かってるから開発者を変えてMuse Sparkにしたわけで

返信: >>12

13 名称未設定 2026/09/17(木) 13:04:36 ID:aWfibVuq0

個人用途ならSearXNG MCPは導入したいところ

15 名称未設定 2026/09/17(木) 21:59:14 ID:SM2Djwkm0

64GBならQwen3.8 27B、Gemma4-31B、Gemma4-28B A4B，Ornith 1.5 35Bあたりがいいと思う
Llamaはもう古いし誰も使ってない

17 名称未設定 2026/09/18(金) 07:42:29 ID:1okFyNWf0

>>15
Gemma4 26B A4Bだね（そこだけ数字が違う）
うちもQwen, Gemma4, Ornithに落ち着いた
QwenとGemma4の非検閲版も入れてる

>>16
Bionicはいまいちだったけど良くなったなら試してみようかな
Gemma4の日本語は砕けすぎな感じのときもあるのでQwenの正確な翻訳も好き

返信: >>15 >>16

19 名称未設定 2026/09/18(金) 11:05:03 ID:NcviEiPe0

>>15
96GB、128GBならどうなる？
どこまでメモリ積むか悩むわ

返信: >>15

21 名称未設定 2026/09/18(金) 12:28:00 ID:1okFyNWf0

>>19
現状は>>15のしか候補がないんだよね
Qwen3.8-122B-A10Bが出るという噂はあったけど出てないし
結局1台ローカルLLM専用に出来るなら32GBで間に合うし、他の仕事をしても48GBで足りそう

DGX Sparkが128GBなので合わせたものを作りそうなものなのに意外に出てこない
M5 ProでもDGX Sparkより速い、MaxやUltraは更に速いと思われるので良いモデルが出ると面白いね

返信: >>15 >>19

16 名称未設定 2026/09/18(金) 03:05:48 ID:jctzH7zE0

コーディングにはQwen強いよね
LMStudio BionicでQwen 3.8 27Bに「こういうアプリ作って」とか「このアプリをこう直しといて」みたいなことお願いして一晩回しとくと、だいたいできてる
翻訳だと圧倒的にQwenよりGeminiの方が上手いけど

32 名称未設定 2026/09/18(金) 22:38:55 ID:1okFyNWf0

>>16
いちから指示して小さいコードを欠くならいいけど既存のコードを参考にとかは難しいかな
ローカルLLMはコンテキスト長が短いしハーネスでの対応も難しい
コードの改良とかバグの発見、修整とかは難しいかな

返信: >>16

33 名称未設定 2026/09/19(土) 03:52:05 ID:pj8KOz7F0

>>32
Bionic使ってる実感としてはその逆だわ
骨格をクラウドAIにざっくり作らせておいて、Bionicで時間かけてブラッシュアップしてもらう感じ
デバッグとかもかなり得意だよ

返信: >>32

34 名称未設定 2026/09/19(土) 06:07:27 ID:gYw7E5Dk0

>>33
ありがとう
初期に試してBionic使えねーってなってたけどまたやってみる

返信: >>33

18 名称未設定 2026/09/18(金) 08:12:00 ID:jctzH7zE0

私は文芸翻訳だからかもしれないけど、QwenよりGemma4の方が翻訳家的な仕事をちゃんとしてくれる
Gemmaは場面や話者で文のスタイルを適切に切り替えるのが本当に上手い

マイナー言語から日本語に翻訳してるという特殊事情があるからかもしれないけど

20 名称未設定 2026/09/18(金) 11:18:20 ID:jctzH7zE0

miniスレで16GBや24GBでもローカルLLM活用してるって人いるよね
どう使ってるのか具体的に聞いてみたい気はする
どんなモデル使ってるの？用途は？

22 名称未設定 2026/09/18(金) 12:32:02 ID:1okFyNWf0

>>20
Qwen3.5 9B, Gemma4 E4Bと12B, Ornith1.5 9Bは16GBは十分動く
翻訳や文法、誤植のチェックとかに使えるよ
化学や物理の問題もまあまあ出来るし自分でやらないと勉強にならんとかお断りされない非検閲モデルもある

返信: >>20

24 名称未設定 2026/09/18(金) 13:38:40 ID:jctzH7zE0

>>22
軽いモデルだと速度がめちゃくちゃ速いから、それはそれで使い所ありますよね

返信: >>22

26 名称未設定 2026/09/18(金) 14:49:08 ID:sUrhf4V/0

32GBはどこまでやれるの？

29 名称未設定 2026/09/18(金) 15:12:33 ID:pXjpFhSH0

>>26
32GBでも、例えばGemma4 31b Q4とかQ6とかは一応動くのよ

ただ、ずっと動かしてるとオーバーフローで暴走したりするので常用するためには色々工夫が必要な感じ

あと量子化が意外とクオリティ(私の場合は翻訳だけど)の低下を招くんだよね

なんか色々試行錯誤したりがしんどくなって64GBに買い替えたらすこぶる快適

返信: >>26

27 名称未設定 2026/09/18(金) 15:07:03 ID:IbCQN6QT0

LLMって単純にいうけど具体的には何のために何をするの？

残り 57 件のレスを表示レスを折りたたむ

28 名称未設定 2026/09/18(金) 15:10:57 ID:jrdcz93n0

JC,JKのエロ動画作成じゃないの？ローカルじゃないと危ないからな

30 名称未設定 2026/09/18(金) 16:02:39 ID:seskumME0

ローカルLLMで何ができるかって？
自分がやりたいことをやれば良いだけ。
それができる機材を買えば良いだけ。
大金がつぎ込めないなら、クラウドでサブスクすれば良いだけのはなし。
あと、メモリが多いと、細かいところを気にしなくてもよくなるので、無駄な時間が減る。
それから、複数台あると、クラスタ以外でも使い分けができて幸せになる？

31 名称未設定 2026/09/18(金) 16:34:13 ID:rC76XPuS0

ちなみに32GB構成でもそこまで悪くない、それ以下になると逆にコスパ悪いってだけ
32GB構成で学割で20万円、これで30B級が普通に回るからコスパはめっちゃ良い
企業は大口契約で学割よりも安く大量購入できるからmac miniが一番コスパええんやろね

35 名称未設定 2026/09/19(土) 15:36:45 ID:i3mJNzsc0

うちは宗教上の理由でMacは買えない
アンチAppleなので

40 名称未設定 2026/09/19(土) 19:37:01 ID:EnbGRJXf0

中国Moonshot AIのチャットボット「Kimi」が、5,380個の偽アカウントを経由してClaudeに転送していた
ニュースになってる
オンライン型は、情報ダダ漏れで信用できないことが明らかになった（勝手に転送した中国AIもアウトだし、受け取ったデータを消去せず溜め込んでた米国AIもアウト）
もはやローカルAI以外は、信用できない

46 名称未設定 2026/09/20(日) 00:03:57 ID:pSoTI51K0

128GB 統合メモリの圧倒的力の前には、せいぜい16GB程度のVRAMしかないGPUは、ひれ伏すしかあるまいて
https://gzo.ai/i/j9wh2nk.jpg

47 名称未設定 2026/09/20(日) 04:40:58 ID:6/OltUM80

DGXはDDR5だから只のPCでメモリからGPUのVRAMに分割ロードしながらやっても速度は変わらないよ。
どうせ転送速度より処理速度の方がネックだし

50 名称未設定 2026/09/20(日) 08:05:10 ID:ODfbefAw0

スタートラインは64GBって感じなのかな？
メモリがあればminiでもstudioでもオッケー？

51 名称未設定 2026/09/20(日) 08:21:20 ID:xZ24Z4Qw0

>>50
スタートラインで言えば「32GB」だと思う
工夫すればかなり実用的に使えると思う
実際使ってみての実感ね

返信: >>50

52 名称未設定 2026/09/20(日) 08:22:55 ID:xZ24Z4Qw0

私は現状64GBのm4 pro使っててすごい満足してるから、更に倍の128GBのStudioに興味津々
ただ80万円はさすがに興味本位で買うには高すぎると躊躇してます
使ってる人いたらレポートお願いします

55 名称未設定 2026/09/20(日) 09:37:42 ID:6uL2K9ZP0

>>52
現状はQwen3.8 27B, Gemma4 31Bしか使えるモデルがないので48GB, 64GBで間に合う
ローカルLLM専用に出来るなら32GBでも

その上はDeepseek4.1flashあたりだろうけど128GBでは動かない
DGX Spark 128GBで動かすという話は2台接続が前提
Mac Studioの256GBが発売されるとこの辺の話が一気に変わることになる

強いて言えば128GBあればQwen3.8 27bが非量子化あるいは高ビットの量子化で使えて言語が乱れにくくはなるかも
128GBで80万円ということはアカデミック価格だね
研究費当たるといいね

返信: >>52

53 名称未設定 2026/09/20(日) 08:48:54 ID:VS+JFmtD0

やはり128GB
メモリが全てを解決する

54 名称未設定 2026/09/20(日) 09:29:16 ID:99oGLmap0

ローカルLLMって、
単なるLLMとして使うのか、エージェントとして使うのかでかなり違うと思うが、どっちが一般的なんやろか？
ここをみているやからなら、エージェントだと思いたいが。

58 名称未設定 2026/09/20(日) 09:47:20 ID:6uL2K9ZP0

>>54
ブラウザを組み込んだエージェントが出てこないと出来ることが増えない感じがする
Playwright MCPはいまいち使えない
この辺はChatGPT Work/Codexがよく出来ていてあの会社はLLMだけでなくソフトの開発が突出してうまい

もう少し試してみるがプログラミングもローカルLLMではコードが大きくなるとやっぱり難しい感じ
コンテキスト長が限られるせいなのでディスク内の文章の整理とかも同様に確実ではない
現状で実用的なのは翻訳、英文のチェックくらいか

返信: >>54

59 名称未設定 2026/09/20(日) 10:10:20 ID:ui1A7tgm0

その感覚はよく分かります。ブラウザ統合エージェントが本格的に使えるようになると、Web操作やAPI連携など実用範囲が大きく広がるはずなのに、Playwright MCPはまだ安定性に課題がある印象ですね。
OpenAIのChatGPT Work/Codexは確かにLLMとソフトウェア開発の両方で高い完成度を持っています。特にエージェント的なタスク実行能力は他社をリードしていると感じます。
ローカルLLMのプログラミング用途については、コンテキスト長の限界が実質的なボトルネックになっていますね。小さなスニペット生成やデバッグ助言ならまだしも、大規模なコードベースを理解・修正するのは難しいです。ファイル整理も同様に、全体像を把握できないと誤った判断をしてしまいます。
現状では翻訳や英文チェックのような「入力→出力」型のタスクが最も安定して実用的という認識は正しいと思います。ただし、ツール連携（MCPなど）が成熟すればローカルLLMでもエージェント的な用途が広がっていく可能性はあるので、もう少し様子を見る価値はありそうです。

60 名称未設定 2026/09/20(日) 10:15:10 ID:99oGLmap0

コンテキスト長が限られるってのがわからないんやが、自分は今は25万トークンで少ないと思ってるんで、近々50万か100万ぐらいにしたいと思ってるが、100万トークンで少ないって言ってるんやろか？

73 名称未設定 2026/09/21(月) 14:47:36 ID:E0jKH7UG0

>>60
直接的な答えになってないがプログラム手動で自律的に動かすことを前提にするならRAGは必須やろ

返信: >>60

74 名称未設定 2026/09/21(月) 15:22:33 ID:W+S0zWFC0

>>60 >>73
長文を読み込むとコンテキスト長64K−256Kでもすぐに一杯になる
ローカルLLMで使えるRAGはいまいちなのばかりで長文全訳とか長文から指定した部分の書き出しとか絶望的に苦手
ChatGPTとかはモデルだけでなくこの辺が非常に良くできている

返信: >>60 >>73

61 名称未設定 2026/09/20(日) 10:26:23 ID:xB1NnoT20

かつての「パソコン大先生」たちが大挙してAI周辺に大移動しています。

1. 「ググれば分かる知識」の価値が暴落した
2. AIは「パラメータ弄り」という大先生好みの要素が満載
3. 「新しい権威」になりやすいブルーオーシャン

62 名称未設定 2026/09/20(日) 10:57:27 ID:tvX0NEkS0

25万トークンは確かに大きいですね。100万トークン（約75万字）なら、ほとんどの実用場面では十分すぎるほどです。「コンテキスト長が限られる」というのは、以下のような文脈で言われることが多いです：
• 巨大なコードベース全体を一度に読み込みたい場合：大規模プロジェクトの全ソースコード（数十万行）を一度に渡すには100万でも足りない可能性
• 長時間の会話履歴：何日も続くチャットやログを全部保持したい場合
• 大量ドキュメントの同時処理：数百のPDFやレポートをまとめて分析する場合
ただし、実際には「コンテキスト長が長い＝良い」というわけではなく：
• 計算コストとメモリ使用量が比例して増える
• モデルが本当に長い文脈全体を効果的に利用できているかは別問題（「真ん中の忘却」現象）
• 適切なプロンプト設計や分割処理で、より短いコンテキストでも同等の結果を得られる場合が多い
100万トークンにすれば、ローカルLLMでのプログラミング支援もかなり実用的になるはずです。ただし、それ以上に期待しすぎると失望するかもしれません。

71 名称未設定 2026/09/21(月) 09:31:38 ID:7l6j+ulh0

>>62
百万トークンで足らないようだと、ローカルLLMはその用途ではしばらくは用無しだね。

返信: >>62

64 名称未設定 2026/09/20(日) 11:36:07 ID:xZ24Z4Qw0

エージェント用途でよくクラウドAIなんか使うよな、と思う
怖くない？
ここから数年、または数ヶ月以内に端末の操作をバリバリやってくれるローカルAI環境が整備されると思う。というか願ってる

65 名称未設定 2026/09/20(日) 11:49:40 ID:CEwX6h6H0

エージェントをAI主導で動かすと非決定で怖い
AIで決定的なプログラムを生成して(もちろん別コンテキストでレビューする)
それでエージェント動作させたいね

66 名称未設定 2026/09/20(日) 11:50:06 ID:CEwX6h6H0

なにがいいたいかというと
それならクラウドAIで問題ない

67 名称未設定 2026/09/20(日) 11:56:22 ID:iQctEHq70

確かにクラウドAIに端末操作を任せるのは、データ漏洩やセキュリティの面で不安がありますね。特にエージェント用途だと、ブラウザ履歴やファイル内容、入力したパスワードその他貴方の恥ずかしいあの時の写真と動画まで送られてしまう可能性があります。
ローカルAI環境への期待は分かります。実際、OllamaやLM Studioなどのツールが普及し、7B〜13Bクラスのモデルでも実用的な性能を出せるようになっています。MCP（Model Context Protocol）の登場も、ローカルAIと各種ツールの連携を標準化する方向に進んでいますね。
ただ現実的には、クラウドAIの方がまだ高性能で機械への初期投資的にも安価なので、両者が併存する状態がしばらく続くでしょう。機密性の高い操作はローカル、一般的なタスクはクラウドという使い分けが現実的かもしれません。
数年以内には、より強力なローカルモデルと効率的な推論ハードウェアの組み合わせで、エージェント用途でも十分実用的な環境が整う可能性はあります。そうAppleならね。

72 名称未設定 2026/09/21(月) 12:18:23 ID:WSHAJgNw0

専用機にする場合、ストレージって256GBで足りるのかな？

76 名称未設定 2026/09/22(火) 00:36:20 ID:ZA1AYsDs0

>>72
直接的な答えになってないがプログラム手動で自律的に動かすことを前提にするならストレージは必須やろ

返信: >>72

77 名称未設定 2026/09/22(火) 01:17:49 ID:WPHg1XxH0

ローカルLLM用途で素人が色々いじったけど、知識も古いし、推論も期待外れだった。一方でエージェント機能に切り替えてMCPサーバ立ち上げて連携させたら検索も推論もギリギリ使えそうなものになってきた。PCの制御をするつもりなくてもエージェントに組み込んだ方がいいと思う。立ち上げのハードルが大分上がるけどね。

79 名称未設定 2026/09/22(火) 07:38:42 ID:cV5BYdnh0

>>77
それ、どんな感じの構成になるの？

返信: >>77

81 名称未設定 2026/09/22(火) 07:59:09 ID:V/3HvHwv0

いつごろまで中国AIがローカル動作するのかが気になる
地政学的理由で動作が極端に遅くなるとか起動直後エラーで落ちる状態にセキュリティ更新でなる可能性はどれほどなのか

82 名称未設定 2026/09/22(火) 09:45:00 ID:aeg9m1qi0

ローカルモデルが外的要因で動作変化するとかありうるの？
なんかそういうリスクを排除するためにもローカルで使ってるんだけど

83 名称未設定 2026/09/22(火) 09:55:19 ID:eLxFz1C50

中国共産党「いつからローカルだと思ってた？」

87 名称未設定 2026/09/22(火) 10:31:31 ID:BZhZB8De0

>>83
モデル単体で何かできるものでもなくね？

返信: >>83

85 名称未設定 2026/09/22(火) 10:04:38 ID:e04ANXta0

アプリのテストするのに、隣のPCのコントロールをエージェントに任せて自動でテスト結果を得るようにしている。
しかし、どうやって隣のPCをコントロールしているのか自分は詳細は理解していない。
なんてことをやっていると、セキュリティってどうなんか？と思うよ。
自分の通常使っているMACはエージェントからのコントロール対象にはしていないが、ハッキングされたら、イチコロのような気がしてる。

89 名称未設定 2026/09/22(火) 11:11:45 ID:Xkvj8p3A0

日経の速報スクープ

中国AIのKimi、米クロードに｢代理回答｣させる　アンソロピックが指摘https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN15BV70V10C26A9000000/

96 名称未設定 2026/09/22(火) 13:49:32 ID:uWPPo+J50

ただ4bでも特殊if条件判定器としてみると、とんでもない性能をしてる
会話する相手ではない

99 名称未設定 2026/09/22(火) 13:57:08 ID:Tfd9YTLY0

最近、むかきんエロAI遊びを覚えたｗ

unlucid.ai/r/6tbrsjuw

106 名称未設定 2026/09/22(火) 14:09:35 ID:QW8e381D0

リンクは貼れてるよ。

この手のミニPCには少し興味がある。
メモリが256GBぐらいのって、2〜3世代ぐらい後にメモリのバンド幅が2倍以上になれば、使い所がある気がする。

108 名称未設定 2026/09/22(火) 14:18:56 ID:9vRBjdLY0

DDR4 RDIMMならいくらか持ってるけどAIでなにか役に立つかな

110 名称未設定 2026/09/22(火) 14:27:35 ID:OuQjXzSu0

>>108
いっぱい売って上位Macに乗り換える

返信: >>108

113 名称未設定 2026/09/22(火) 14:40:28 ID:9vRBjdLY0

>>110
そういえば使ってないの売ろうと思ってたの忘れてた
でもDDR4は春頃でピーク過ぎちゃった感

返信: >>110

114 名称未設定 2026/09/22(火) 14:43:47 ID:SI4f3JpT0

外部の検索ツールを繋げるってBrave Search APIとかかな？
どっかにコスト安くてパフォーマンスのいいツールは無いものか

116 名称未設定 2026/09/22(火) 17:12:05 ID:gnKuZi7k0

>>114
OpenWebUI で設定してOK

返信: >>114

122 名称未設定 2026/09/22(火) 23:57:15 ID:GrpwE21K0

>>114
LM StudioならBrius Web Searchとか
Openwebuiなら内蔵されてる
https://lmstudio.ai/brius/web-search

返信: >>114

117 名称未設定 2026/09/22(火) 17:48:24 ID:WPHg1XxH0

ローカルLLMを単独で使うと現在の時刻の取得すら許可されてないからね。ツールでweb 検索つけても自分の古い知識との整合性に悩んでろくな結論を出せない。
同じモデルで同じ質問しても
Hermesからエージェントで呼び出すと、そこら辺の問題が一切でないんだよね。

120 名称未設定 2026/09/22(火) 18:26:40 ID:d1n84YUV0

あと2年はメモリ高騰確実だから今買うのが正解か

123 名称未設定 2026/09/23(水) 00:01:55 ID:GyAQu8y90

Macで中国AIって何時までサポートされるのだろう
アメリカ側から見て中国はライバルだよな

124 名称未設定 2026/09/23(水) 07:17:39 ID:oGcZCg720

今日のOpus5.5とGPT-6-SolでもコスパすげえのにローカルLLMとか、秘密情報扱う公務員、医者、弁護士、銀行、一流企業以外需要ないだろ
チャイナモデルがClaudeの蒸留でしかなかったこともバレたし、API接続でも学習させない筈の情報が蓄積されてることばれたし
もはやローカルLLMに投資しても中小企業や個人零細には元が取れない

129 名称未設定 2026/09/23(水) 11:54:50 ID:6Sm3cZ390

macOS 27のターミナルのfmでApple純正LLM触ったら、こういうので良いんだよって気分がしました。

136 名称未設定 2026/09/26(土) 00:57:14 ID:QsTVZ+lg0

macmini m632GBと m4maxだったらどっちがAI向き？

137 名称未設定 2026/09/26(土) 02:30:42 ID:vSeoczfr0

そんなにやりたいならStudio買えよ
miniでやっても捗らん

143 名称未設定 2026/09/27(日) 20:29:39 ID:FAx4GLYz0

https://i.imgur.com/pnao4YZ.jpeg
これ争奪戦になるよきっと。多分100万ちょい位