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大規模言語モデルオープンソースAIThe Verge AI掲載日時: 2026年10月11日 22:00

ローカルAI試用でエージェント導入

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ローカルAI試用でエージェント導入

The VergeのAntonio G. Di Benedettoが、256GBのM5 Ultra Mac StudioにHermes Agentを導入し、Qwen 3.8 Flash Nextを選び、Steam整理や機密データ分析を試した。

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背景と解説

クラウドAIへの個人データ提供を避けたいという動機から、ローカルで動くモデルを試す動きが出ている。Appleは新しいMacデスクトップでローカルAI向けの性能を訴え、RTX Spark搭載Windowsマシンも最大128GBのRAMを積んで登場予定だ。記者はこうした流れの中で、自分のマシン内だけで完結するエージェントに、クラウドでは扱いにくい機密性の高い作業を任せられる可能性を見出している。一方で、モデルの選択肢が多く、何をさせるか自分で考えなければならない難しさも実感している。

よくある質問
何を使えばローカルAIを試せますか?
記者はM5 Ultra Mac Studioに無料のHermes Agentを導入し、125-billion parameterのQwen 3.8 Flash Nextを選んだ。HermesはmacOS、Windows、Linuxで動く。
どんな作業を任せましたか?
毎朝のブリーフィング、Steamの400本以上のゲーム整理、財務記録の分析、ノートPCのスペック比較表作成などを試した。
うまくいかない点はありましたか?
毎朝のブリーフィングは何度も生成に失敗し、macOSがスリープ状態だと動かないことに気づくまで苦労した。
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