GLM-5はZ.aiが公開した最新のオープンソース大規模言語モデルで、合計744Bパラメータ（うち40Bがアクティブ）を持つMoEアーキテクチャを採用しています。この強力なモデルは推論、コーディング、エージェントタスクに優れており、現在利用可能な最高のオープンソースLLMの一つです。
GLM-5をローカルで動かすことで、データを完全にコントロールでき、APIコストがかからず、使用回数に制限がありません。本ガイドでは、GLM-5をお使いのハードウェア上でセットアップし、ローカルで動かすための全手順を詳しく解説します。
vLLM のインストールに興味がありますか？これは強力な LLM 機能を解放するために設計された最先端の Python ライブラリです。このガイドでは、プロセスを通じて案内し、AI 主導のプロジェクトを変革するために vLLM の可能性を活用できるようにします。
vLLM は単なるツール以上のものであり、大規模言語モデル (LLM) の力を効率的に活用するためのゲートウェイです。V100、T4、RTX20xx シリーズなど、さまざまな NVIDIA GPU をサポートしており、計算集約型タスクに最適です。異なる CUDA バージョンとの互換性があるため、CUDA 11.8 または最新の CUDA 12.1 を使用している場合でも、vLLM は既存のインフラストラクチャにシームレスに適応します。
クラウドサービスに依存せずに、大規模言語モデルの力を手のひらに持つことを想像してみてください。OllamaとQwQ-32Bを使えば、それが実現できます。QwQ-32BはQwenチームによって開発された320億パラメータの言語モデルで、強化された推論能力を持ち、論理的推論、コーディング、数学的問題解決において強力なツールとなります。
この記事では、Ollamaの世界と、QwQ-32Bをローカルで簡単に展開する方法について掘り下げ、クラウドサービスを回避しながらデータプライバシーとコスト削減を実現する方法を紹介します。
人工知能の世界は、Manus AIという中国の革命的なAIエージェントの登場により、画期的な変化を目の当たりにしました。この技術は、OpenAIのディープリサーチの能力を超えると主張しています。この革新的なAI技術は、自律的に動作するように設計されており、クラウドベースのインフラを活用して、前例のない効率で複雑なタスクに取り組みます。しかし、Manusを特別なものにしているのは何か、そしてどのようにしてAIの領域におけるOpenAIの現在の優位性に挑戦しているのでしょうか？