【ローカルAI初心者向け】 話題の「Gemma 4 26B A4B QAT」はメモリ16GBのノートパソコンでも動くのか？

今回は、低スペックPCでローカルAIがどこまで使えるのか、そして話題のQATと非QATで何が違うのかを、現実の環境で検証します。

まず前提として、クラウドAIは、開けばすぐ使えます。
でもローカルAIはそうではありません。

モデルをダウンロードして、読み込ませて、場合によってはGPUにどこまで載せるかまで調整して、
初めて“使える状態”になります。
だから、「モデルを落とせた」と「快適に使える」は全然別なんです。

今回の動画は、その違いを、実際のPCで見ていきます。

試用機は2台です。
1台は、Ryzen AI MAX+ 392の余裕ある環境。
もう1台は、ThinkPad X1 Carbon Gen9、Core i5-1145G7、RAM16GB、Iris Xeです。
つまり今回は、ハイエンド環境だけではなく、視聴者の皆さんに近い一般的なノートPCでも見ます。

▼ 参考：Google DeepMind
https://deepmind.google/models/gemma/?_gl=1*s7mx28*_up*MQ..*_ga*MTM1OTU2OTA4Mi4xNzgxMDU2OTcx*_ga_LS8HVHCNQ0*czE3ODEwNTY5NzEkbzEkZzAkdDE3ODEwNTY5OTckajM0JGwwJGgw

Gemma 4 QATモデル：モバイルおよびラップトップの効率性を考慮したモデル圧縮の最適化
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/quantization-aware-training-gemma-4/

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00:00 クラッシュ
00:36 結論
01:00 どれくらいの大きさなら動くのか？
01:16 GPUオフロードとは？
02:32 ポイント：ダウンロードできる≠快適に動く
04:10 RAM 16GB搭載 ノートパソコンで「動く」ライン
05:40 RAM 64GB搭載 ハイエンドノートパソコンで検証
06:06 「QAT」と「非QAT」の違い
08:19 ①会話テスト：WindowsとMacの違いを説明させる
10:47 ②3000文字の長文テスト
12:34 ③思考テスト：複雑な条件を最後まで処理できるか？
14:32 今回のまとめ
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