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【Gemma 4】e4bと26bモデルをローカル環境で動かしてみました。 ローカル環境で動かせると話題の高性能なGemma4モデル（e4b, 26b）を以下のローカル環境で試しました。 具体的には、Ollamaの対話モードから双方のモデルを動かしました。 e4bにはゲーム好きな女性というペルソナを設定し、簡単な雑談を行いました。 26bには簡単な論理パズルを解かせたりしました。 また、Ollamaのlaunchコマンドを初めて使用し、Claude Code上からも26bモデルを動かしてみました。 # 結果・所感 ### gemma4:e4b 比較的高速（概ね10秒-15秒程度）に、それなりの品質の返答をしてくれました。 リアルタイムな返答を行うチャットボットに良いと思います。 ### gemma4:26b 返答にやや時間がかかる（約15秒-120秒）ものの高性能な返答をしてくれました。論理パズルも正解でした。 リアルタイムな返答を行うチャットボットとしては不向きかもしれませんが、バックグラウンドで複雑な推論やコード生成を行う用途としては十分実用的だと思います。 ローカル上で高度な推論を実用的な速度で行うことができる画期的な現在最強のオープンソースのモデルだと思います。 launchも、Claude Codeからローカルモデルを無料で利用したい場合にとても便利な機能だと思います。 # 今後の展望 LLMUnityなどを使用し、ローカルモデルとして、Unity系のゲーム開発（現在開発中のAIキャラクターとの対話ゲームなど）にe4bモデルを実装します。 # 実行環境 - **モデル:** gemma4:26b（Ollama）, gemma4:e4b（Ollama） - **ツール:** Claude Code + gemma4:26b（Ollama） - **ローカル環境:** 全てのモデルをローカル環境で実行 - **マシンスペック:** macOS Sequoia 15.6 / Apple M2 / 24GBメモリ / 8コア # 動画タイムライン - 0:00 Ollamaの対話モードでe4bモデルを実行 - 1:40 Ollamaの対話モードで26bモデルを実行 - 6:48 Claude Code上で26bモデルを実行 # タグ #Gemma4 #Ollama #LocalLLM #AI #GameDev