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話題 / Topic

ローカルLLM

On coding performance alone, a 763B model handed out under MIT drew level with the summit — DeepSeek V4.1-Flash-1017 edged out Opus 5 and GPT-5.6 Sol on the SWE benchmark

On October 17, DeepSeek released V4.1-Flash-1017, an MIT-licensed open-weight model. It scored 77.0 on DeepSWE v1.1, the coding benchmark, edging out Opus 5 and GPT-5.6 Sol on that single point. You can self-host it or use a cheap API, but it still trails on general reasoning like HLE — and "silentl

コード性能だけなら、MITで配られた763Bが頂に並んだ──DeepSeek V4.1-Flash-1017が、SWEベンチでOpus 5とGPT-5.6 Solを抜いた

DeepSeek が10月17日、MIT ライセンスのオープンウェイトモデル V4.1-Flash-1017 を公開。コーディングを測る DeepSWE v1.1 で77.0を出し、Opus 5 と GPT-5.6 Sol をこの一点で上回った。自前運用も安価な API も選べる反面、HLE など総合推論ではまだ差があり、“黙って差し替わる”更新の死角も。

「コードを社外に出さない」を既定にする──IBM Bobが、エージェント開発一式をオンプレ・エアギャップの壁の内側へ引き入れた

IBMがコーディングエージェント基盤「Bob」をオンプレ・ソブリン・エアギャップ環境で動かせるセルフホスト型として提供開始。コードを社外へ出せない規制産業に、AI開発を自社の壁の内側で回す選択肢を差し出す一手を、前提と論点まで整理します。

Making "Internal Documents Never Leave the Building" a Standard Offering — Designet Starts Selling In-House AI Infrastructure Built on Ollama, Dify, and Fess, from ¥1.4M

OSS specialist Designet launched its "In-House AI Infrastructure Construction Service" on August 26, using a local LLM to process internal documents without sending them outside. Here we lay out the RAG configuration built on Ollama, Dify, and Fess, the pricing starting from ¥1.4 million, and the bl

「社内文書は一歩も外へ出さない」を標準メニューにする──デージーネットが、Ollama・Dify・Fessで組む社内AI基盤を140万円台から売り始めた

OSS専門のデージーネットが、ローカルLLMで社内文書を外に出さず処理する「社内AI基盤構築サービス」を8月26日に開始。Ollama・Dify・Fessで組むRAG構成と、140万円台からの料金、そして導入前に見ておくべき死角を整理します。

「モデルの差し替え口」がトグル一つになった──OllamaがClaude Desktopに正式対応し、手元の開いたモデルを無料・無制限で回せるようにした

OllamaがClaude Desktopに正式対応。トグル一つで、手元やクラウドの開いたモデル(Qwen/DeepSeek/Kimi/GLM)をClaudeの画面のまま使える。コストとプライバシーの実益、使い分けの設計、そして速度・品質・ハードウェアという負担までを整理する。

Bringing a 1.56TB Frontier Model Down to Your Own Servers──What Kimi K3's Full Weight Release Reveals About the Cost and Fine Print of "Running It In-House"

The full weights of "Kimi K3," a largest-class open model with 2.8 trillion total parameters, were released on July 27. We lay out the reality of 1.56TB of actual data and a 64-accelerator-class cluster, the fine print of its custom license, and the one line that matters most for running it in-house

1.56TBのフロンティアモデルを自社サーバーに降ろす──Kimi K3の全重み公開が突く「内製で回す」のコストと但し書き

総パラメータ2.8兆の「最大級オープンモデル」Kimi K3の全重みが7月27日に公開。1.56TBの実物と64基級クラスタという現実、独自ライセンスの但し書き、そして社内利用は条件外という「内製で回す」うえで効く一文を整理します。