編集方針

Local Model Watch が記事を作り、公開し、直すときの基準をまとめたページです。 当サイトの記事がどのように作られているかを、読者が確かめられる形で公開しています。

取り上げる範囲

手元のPCやサーバーで動かせるオープンウェイトの生成モデル(テキスト・画像・ 動画・音声)と、それを動かすための推論エンジン・量子化・ファインチューニングの ツールを対象にしています。埋め込みや分類器など、生成を目的としないモデルは 対象外です。詳しくはこのサイトについてをご覧ください。

情報源と掲載基準

  • 情報源は、主要な推論エンジン・モデル発信元の公式発表(Hugging Face・GitHub・
    公式ブログ)と、Hacker News・Bluesky など開発者コミュニティでの話題です。
  • 記事化する候補は、発信元があらかじめ定めた著名リストに含まれるか、
    ダウンロード数・反応数が急増しているかという機械的な基準で絞り込んでいます。
  • 記事には参照した資料のURLを「出典」として必ず載せます。
    出典URLが1つも無い記事は公開しません。
  • 記事に書く事実・数値は資料に書かれているものに限ります。資料に無いことは
    書かず、不明な項目は「不明」と書かずに省略します。

記事にしないもの

  • 資料から十分な長さの記事が書けない話題は、単独記事にしません。出来上がった本文の
    長さをプログラムが数え、種類ごとの下限を割った記事は公開せずに見送ります。
  • 推論エンジンのパッチ版(修正だけの小さな版)は、リリースノートが十分に長い
    場合を除いて単独記事にせず、推論エンジン・ツール一覧の 更新履歴と、次の記事の「前回の記事からの更新履歴」で扱います。
  • Hacker News・Bluesky の話題は、モデル名・推論エンジン・量子化など「手元で動かす」
    ことを示す語を含むものだけを記事にします。一般的なAIの話題は対象外です。
  • 著名リストに無い個人が公開したテキストモデルは、注目を集めていても単独記事に
    せず、週次まとめの「単独記事にしなかった急上昇モデル」で触れます。

「確認済み」と「未確認」

記事には信頼性のタグを付けています。

  • 確認済み: 公開元の一次情報(公式リポジトリ・公式発表)で内容を確認できたもの
  • 未確認: コミュニティの投稿など、一次情報での確認がまだ取れていないもの。
    記事の冒頭に未確認である旨の注意書きを出し、確認が取れ次第、更新履歴を 追記して注意書きを外します

数値はコードで確定させています

生成AIは、それらしい数値を作ってしまうことがあります。当サイトでは、 記事の中で特に重要な数値を文章を書く工程とは別に、プログラムで機械的に 算出・確定しています。

必要メモリと動作環境

各モデルの記事にある「動作環境」の表は、次の手順で算出しています。

  1. Hugging Face で配布されている実際のファイルサイズを、量子化の種類ごとに
    合算する(分割ファイルは全て足し合わせる)
  2. 推論時に必要になるKVキャッシュ等の実行時オーバーヘッドとして 20% を上乗せする
  3. 一般的なGPUのVRAM容量(8GB / 12GB / 16GB / 24GB / 32GB / 48GB / 80GB)の
    どの階層に収まるかを判定し、階層ごとに「収まる中で最も大きい量子化」を示す

配布ファイルが無くパラメータ数しか分からない場合は、そのままの精度での サイズから同じ手順で見積もります。モデルカードに書かれた公称値ではなく、 当サイトが算出した目安であり、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって 実際の使用量は増減します。横断して比べたい場合は VRAM別 ローカルモデル早見表をご利用ください。

単位・ベンチマーク

  • 「billion」「million」など英語の大きな数の日本語表記(億・兆)は、
    プログラム側で換算した表記だけを使います。
  • ベンチマークが何を測る指標かは、あらかじめ用意した用語集にあるものだけを
    説明します。用語集に無い指標は、スコアの比較だけを書き、意味づけをしません。
  • 表の数値は資料のまま転記し、丸めや換算をしません。

派生版・量子化版の扱い

元モデルの記事を既に公開しているモデルについて、GGUF・MLX・AWQ などの 形式変換版(重みを変えずに形式・精度だけを変えたもの)が後から公開された場合、 別の記事にはせず、元モデルの記事の「派生版・量子化版」の節に追記します。 変換版に固有の情報は「誰が・どの形式に変換し、どのGPUで動くか」であり、 これは上の手順で機械的に確定できるためです。 ファインチューンなど重みが変わったモデルは、別のモデルとして記事にします。

関連記事と週次まとめ

  • 各記事末尾の「関連記事」は、同じモデルの系統・同じ発信元・同じツール・
    同じVRAM帯を扱った当サイトの過去記事を、記事の記録から機械的に選んでいます。
  • 週次まとめの冒頭にある「今週の数字」は、その週に公開した記事の記録を
    プログラムで集計した値です。
  • 新モデルの記事の「同クラスの既報モデル」は、同じパラメータ帯の当サイトの
    過去記事を、記録から機械的に並べたものです(同じ系統は「関連記事」が受け持ちます)。
  • モデル系統別まとめ・推論エンジン・ツール一覧・
    用語集の各ページも、記事の記録・GitHubのリリース一覧・ コード内の定義からプログラムが組み立てています。1行説明と用語の定義は人間が 書いています。

AIの利用と人間の役割

当サイトは情報の収集・整理・記事の下書き・翻訳にAIエージェントを活用しています。 運営者(個人)は、対象とする情報源・掲載基準・記事の構成・数値の算出方法・ 訂正の方針を設計・管理し、公開後の記事を確認しています。 記事の生命線となる部分(出典の有無・信頼性タグ・数値の算出・画像の掲載可否)は、 AIの判断に任せず、プログラムによる機械的な検査で担保しています。

誤りが分かったときの対応

内容に誤りが見つかった場合、記事を削除せず、冒頭に訂正の注記を追記して 何をどう訂正したのかが分かる形で残します。訂正のご指摘は お問い合わせページからお知らせください。

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