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PrismMLは、Qwen3.8 27Bモデルを5.9ギガバイトに圧縮し、ベンチマーク結果の98%を維持するBonsai 2 27Bを発表した。これにより、高度な推論モデルをコンピューター、場合によっては高性能スマートフォンで実行できる可能性が高まる。同社は、性能を大きく損なうことなくメモリ要件を削減するため、三値重みを活用している。
ITmediaは、大規模言語モデルをローカルで実行することへの関心の高まりについて、クラウドサービスへの依存に対する懸念だけでは説明できず、オープンウェイトモデル、ハードウェア、ソフトウェアという3つの要素が成熟したためだと見ている。シリーズ第1回ではモデルの進化に焦点を当て、DeepSeek、Qwen、その他の中国製モデルの台頭を取り上げる。