ローカルLLMバイブコーディングのすすめ

Zli 大LT 2026 春 in Aizu (2026-05-16) にて発表したスライドです。

Transcript

1. 自己紹介 sou7といいます。 修士1年、28卒予定 趣味 : なろう小説を読み漁る こと、鉄道(ライト勢) 好きな作品があったらぜひ 教えてください！ 最近読んだ小説 サイレントウィッチ (本編と外伝で計285万字) トリニティアイ -転生平民 魔術師の往生勤務- (65万字更新中) 1
2. 連絡先 ActivityPub/Misskey: @sou7@mi.sou7.io → Twitter: @sou7_  _  _ GitHub: @soukouki 2
3. 世は大LLM時代 皆さんにアンケート : バイブコーディングツールを使った経験は？ Claude Code Antigravity Codex GitHub Copilot Chat Cline Cursor etc… 3
4. 試したいなと思っている人は、よくこんなふうに思っているのでは？ 課金しないと使えない 学生には月数千円はちょっと高いなぁ 試してみたいけれど、コードそんな書かないのに数千円はちょっとなぁ 試した人もこんなふうに思っているのでは？ レートリミットが厳しくて、今のプランだと辛い プライベートな情報をクラウドで扱いたくないなぁ 会社でAIを推進したいけれど、このコードは外部のLLMサービスには送れ ないなぁ 4
5. 【令和8年最新版】今すぐ止めて。AI課金はもう 古い。課金なし/レートミットなし/安全にバイブ コーディング・AIエージェントを使う方法【無 料】 Zli 大LT 2026春 2026-05-16 5
6. どうやるのか 用意するもの : GPU なお電気代は考えないこととします (300WのGPUを1時間フルに動かしても約10円なので) 6
7. みなさん情報系の学生ですから 自宅にGPUくらいありますよね！ 7
8. ローカルLLMバイブコーディングのススメ Zli 大LT 2026春 2026-05-16 8
9. ローカルLLMとは？ クラウドサービスを使わず、自宅などのローカル環境で動かすLLMのことで す。 計算能力をかなり要求し、生成速度や賢さがほしければGPUが必要 ローカルLLMにはモデルという、学習済みの重みデータが必要で、このモ デルはGoogleやAlibabaなどがいくつか公開している 実際に家庭で動かせるレベルのモデルは、クラウドのモデルに比べてかな り性能が落ちる モデルを動かすためにはランタイムが必要 簡単なのはLM Studioで、これらはモデルのダウンロードからチャットUI、 MCPツールの設定まで一通りをGUIで提供してくれる 9
10. Qwen3.5とGemma 4の登場 今年の2月から4月にかけて、前世代と比べて性能が大幅に向上したモデル群が リリースされました。 2026年2月16日 : AlibabaがQwen3.5をリリース 2026年4月2日 : GoogleがGemma 4をリリース これより前の家庭用GPUで動くモデルでは、Claude Codeなどのバイブコーデ ィングツールはほとんど動作しませんでした。(ツール呼び出しが1回でも上手 く行けば御の字、大抵はツール呼び出しすら出来ず、意味不明な文字列を出力 することも多かった。 ) この新世代のモデルでは、VRAM16〜32GB程度の家庭用GPUで、これらのツ ールが十分に動作するようになりました。 10
11. 普段どんな構成で使ってるの？ GPU : RTX 5070 Ti VRAM16GBで、購入時の価格は125,800円でした。 中の上、あるいは上の下くらいの性能 モデル : unslothによるQwen3.6 27BのIQ2_M量子化モデル コンテキスト長を伸ばすために、2ビット量子化モデルを使用しています。 ランタイム : llama.cpp RTX 5070 Ti用のオプションを付けて自前でビルドしています。 また、モデル切り替えとTTL管理のためにllama-swapも使用しています。 11
12. AIエージェント : Hermes Claude Codeのようなコーディング特化のエージェントではなく、汎用的な エージェントを使用しています。 Claude CodeはProプラン以上じゃないと(APIプランでは)検索ツールが使えず、 しかも検索ツールをLLMのプロンプトから外すことすら出来ません。 Hermesのウリは「会話内容から自動でスキルとメモリを追加・修正してく れること」です。自然と会話を最適化してくれるので、賢くないモデルとの 相性が良いです。 webuiは、公式のもの、nesquena/hermes-webui、EKKOLearnAI/hermes- web-uiの3つがあり、好みのものを選べばいいと思います。sou7は nesquena/hermes-webuiを使用しています。 ※ Hermesはフランス語で、フランス語では先頭のHは発音しません。 12
13. クラウドのモデルと比べると？ sou7の体感や周りの人の話を合わせると、大体このくらいのモデルと同じく らいの性能です。 Claude Haiku 4.5 Gemini 3.1 Flash Lite GPT-5.4 mini ※ 量子化の度合いや与えるタスクによって性能はかなり変わります。あくまで目安程度に考えてください。 13
14. どんなことが出来るの？ 1000〜2000行のコードで、具体的に指示をすればコーディング可能 コードやWeb検索を使った簡単な調査も出来る ただし、安定性に欠ける 頻繁にループする 日本語の中に韓国語や中国語の単語が混ざる(Qwen系の場合) コンテキストにループや質の悪い文章が入ると以降の出力の質が落ちる ※ 安定性については、VRAM不足により量子化度合いの強いモデルを使っているからというのもあります。 14
15. 辛いこと VRAMが足りないため、量子化度合い/コンテキスト長 というトレードオフを 迫られます。 量子化を強めると、安定性が落ちます。 AIエージェントにはかなりのコンテキスト長が必要で、コンテキストの圧 縮処理も考えると最低でも100Kトークン、できれば150Kトークンは無い と辛いです。 sou7宅の場合、コンテキストを伸ばした結果、IQ2_Mというかなり強い量子 化モデルを使うことになりました。そのために、安定性や性能がかなり犠牲に なっています。 15
16. あるある sou7「AではなくBです！べらべらべら…」 16
17. あるある sou7「AではなくBです！べらべらべら…」 AIエージェント「つまりAってことですね！」 17
18. あるある sou7「AではなくBです！べらべらべら…」 AIエージェント「つまりAってことですね！」 sou7「違う〜！！ 」 18
19. あるある2 sou7「AをしてBをしてCをしてください！」 19
20. あるある2 sou7「AをしてBをしてCをしてください！」 AIエージェント「ではまずはBから作業を始めます！」 20
21. あるある2 sou7「AをしてBをしてCをしてください！」 AIエージェント「ではまずはBから作業を始めます！」 sou7「Aからやってほしいのに！！(泣)」 21
22. あるある3 sou7「Aが壊れてるように見えるからそこをデバッグしてくれ」 22
23. あるある3 sou7「Aが壊れてるように見えるからそこをデバッグしてくれ」 AIエージェント「わかりました！ではBを確認します」 23
24. あるある3 sou7「Aが壊れてるように見えるからそこをデバッグしてくれ」 AIエージェント「わかりました！ではBを確認します」 sou7「(# 丶Дﾟ) ﾋﾟｷﾋﾟｷ」 24
25. ローカルLLMの未来は明るい それでも、3ヶ月前に比べて格段に実用的になりました。 最近は、簡単な質問や調べごとにはローカルLLMを使っています。 性能を揃えると、3.3ヶ月で、パラメータ数が半減するという研究があり ます^1。 つまり、半年後には今の120B級相当、1年後には今の480B級相当のモデ ルが自宅で動かせるようになるかも！ ちなみに、クラウドと比べるとコスパは圧倒的に悪いです。 付録として、GPUの選び方、おすすめのGPU、MoEについて、トークン生成速度の目安も載せておきます。LTで は時間の都合で割愛しますが、興味がある人はぜひスライドを見てください！ 25
26. 出典 1. Chaojun Xiao et al., “Densing Law of LLMs,” arXiv:2412.04315, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2412.04315 26
27. 余談 このスライドの大半は真心のこもった人の手入力によって書かれていま す。sou7の体感の話ばかりで、基になる情報が無いので… 出典を書くところや、Marpのテーマの修正、インタラクティブな紙芝居 の部分など、Hermesを活用している部分もあります。 Marpのテーマが、前回は200行だったのが420行に増えました。どうして こんなことに… スライド作成RTAの記録は7時間46分でした 27
28. 付録 1. GPUの選び方 2. おすすめのGPU 3. MoEってどうなの？ 4. トークン生成速度の目安 28
29. GPUの選び方 VRAM量を重視しましょう。処理性能も大事ですが。 VRAMは最低限16GB、できれば24GB以上ほしいところです。 複数枚GPUは結構アリです。 VRAMは足し算されます。 トークン生成速度は足し算されません(性能の低い方に引っ張られます)。 代わりに、同時に複数の生成を走らせても性能が落ちにくくなります。 29
30. おすすめのGPU 会社 機種 VRAM 価格 備考 NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell 96GB 165万円 誰か買ってください NVIDIA RTX 5090 32GB 56万円 家庭用で一番良い NVIDIA RTX 5070 Ti 16GB 16万円 sou7が使ってる NVIDIA RTX 5060 Ti (16GB) 16GB 9万円 LLM向けとして注目 NVIDIA RTX 4090 24GB 34万円 24GBは魅力的 AMD RX 7900 XTX 24GB 19万円 推論のみなら 3090もよく取り上げられますが、流石に古すぎてあまりおすすめできないと感じます。 ※ 価格は2026年5月16日現在の新品の最安値 30
31. MoEってどうなの？ MoEは萌え〜 Mixture of Expertsの略で、パラメータの一部をいくつかの 部分パラメータ(エキスパート/専門家と呼ばれる)に分け、トークンごとに 適切なエキスパートを複数選んで生成していく手法です。 1つのトークンを生成するパラメータ数(アクティブパラメータ)が3B程度 であれば、処理性能が限られたコンピュータでも高速に生成できます。 同じ総パラメータ数では、MoEを使っていないモデルの方が高性能です。 50B以上の大規模なモデルでは、たいていMoEが採用されています。 ちなみに、DRAM(マザボに指すメモリ)側に置いたパラメータは必ずCPU で処理されます。PCIeの転送速度はかなり遅く、DRAM側のパラメータを GPU側に転送するのは非常に非効率です。 ※ Mistral Medium 3.5 128BのようなクソデカDenseモデル一応あります。 31
32. トークン生成速度の目安 5〜10 トークン/秒 夜間にバッチ処理を走らせるのであれば十分 チャットには厳しい CPUで20B〜のDenseモデルを使うとこれくらいになりがち 10〜30 トークン/秒 チャットにはちょっと遅いと感じる AIエージェントやバイブコーディングには厳しい 30〜80 トークン/秒 チャットは快適 AIエージェントやバイブコーディングだと遅いと思うことはあるが耐え 80 トークン/秒以上 AIエージェントやバイブコーディングも快適 32