TECH Embedding Gemmaとは何者か ─ RAG以外の応用を探る
LM Studioに追加された「Embedding Gemma」は、チャット用ではなく文章を数値化する埋め込み専用モデルです。RAG以外にもFAQ検索やナレッジ整理など軽量な用途に生きる、その立ち位置を整理します。
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TECH Hermes-4 実力検証 ─ 日本語・数学・コーディングでGemma/GPT-ossと比較
Hermes-4 の日本語能力・数学推論・文学読解・コーディング性能を、Gemma-3 や GPT-oss と比較検証しました。最新オープンソースLLMの実力を一次情報で整理します。
HowTo AIに翼が与えられた日 ─ Gemma覚醒の物語
Gemma-3-4b-it にMCPを装着した瞬間、AIは初めて外界を調査する翼を得ました。2025年8月27日に実際に交わした対話の記録を通じて、AIの「知覚の目覚め」を追体験してください。
HowTo Gemma 3 270M FP16を旧スマホで試す──“53ms/token”が示す意外な実用性
Gemma 3 270MをFP16でXperia XZ3上で検証。53ms/token（約18.6token/sec）の速度を記録し、短文会話なら待たされない水準に。知識回答はまだ誤りが多いものの、教材モデルから“実用の入口”を示す存在へと進化を体感しました。
TECH Gemma 3 270Mを試す ─ 超軽量LLMは“お間抜け”でもGoogle戦略の象徴
Gemma 3 270Mは300MB未満で動く超軽量LLM。日本語では復唱や誤答だらけ、英語でも限定的。しかしこの“使えなさ”こそが教材モデルとしての意義であり、GoogleのエッジAI戦略を象徴している。
HowTo ローカルLLM完全ガイド｜Gemma・gpt-oss・LlamaをLM Studioで動かす導入手順まとめ
Gemma・gpt-oss・LlamaをLM Studioで導入するための完全ガイド。初心者向けの環境構築や用語解説から、Reasoning Effort検証・MCP連携など上級者向け応用記事までを体系的に整理。ローカルLLMを始めたい人必見のまとめページ。
HowTo Gemma-3n-4B vs gpt-oss-20B ― 閏日カウントで見る推論と適応の違い
LM Studioのjs-code-sandboxで、Gemma-3n-4Bとgpt-oss-20Bに「1900〜2100年の閏日数」計算を挑戦させた結果を比較。両者とも正解に到達したものの、安定感と適応力の差がくっきりと現れました。