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    中国LLMを日本語で使う:端末条件とローカル評価の手順入門

    QwenとDeepSeekの小型公開モデルを例に、ダウンロード容量と実行メモリ、量子化、文脈長の違いを整理します。日本語の要約・数値抽出・敬語を同じ課題で比較する評価表と、Ollamaでローカル実行を確認する手順を紹介。記載の容量は公式配布情報と計算例で、編集部の実測値ではありません。

    🇯🇵 日本産業対照:
    ソフトバンクG(SBG) NTT(tsuzumi) NEC Sakana AI 世界水準: OpenAIAnthropic(Claude)Google Gemini
    中国LLMを日本語で使う:端末条件とローカル評価の手順入門

    1. 最初に揃えるのはモデルの版と配布形式

    中国の公開LLMを日本語で使うとき、「DeepSeek」「Qwen」というブランド名だけでは動作条件を決められません。モデル名、配布元、タグまたはリビジョン、量子化方式、アプリの版を記録します。ここではQwen3-8BとDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bを小型モデルの例にします。最新・最高性能を意味する選定ではありません。

    2026年10月16日のOllama公式ライブラリ表示は次の通りです。これはダウンロード対象の情報で、必要RAMやVRAMの保証値ではありません。

    配布タグ表示パラメータ形式表示ファイル容量
    qwen3:8b8.19BQ4_K_M5.2GB
    deepseek-r1:7b7.62BQ4_K_M4.7GB

    DeepSeekの7bタグはQwen2.5系の蒸留版です。タグを省略したdeepseek-r1や8bタグを、同じモデルとして比較しないでください。正式な版とライセンスはモデル比較表で確認できます。

    2. 「ファイルが入る」と「快適に動く」は違う

    必要メモリはウェイトに加え、文脈を保持するKVキャッシュ、実行時バッファ、OSや他のアプリの使用量で変わります。GPUへ全て載せるか、CPU側へ一部を分けるかでも速度は変わります。Apple Siliconのユニファイドメモリを、専用VRAMと別々に足し算することもできません。

    概算を理解するため、8.2Bパラメータのウェイトを全て16bitと仮定すると、8.2×10億×2バイト=約16.4GBです。全て4bitと仮定すれば約4.1GBですが、量子化用の情報や高精度で保持する部分は含みません。この算術上の下限を、実際の配布容量や推奨搭載メモリとみなさないでください。

    手元の設備最初に確認すること
    専用GPUなしCPU対応、搭載RAM、短い入力での待ち時間。対話速度は機種ごとに測定
    専用GPUありVRAMへの収容、GPU/CPUの配置、ドライバ対応、長文時のメモリ増加
    統合メモリ型の端末OS用の余裕、実行アプリの対応、同時利用アプリの影響
    大型MoEを検討総ウェイトと分散構成を確認。GLM-5の40B、Kimi K2.6の32Bという活性化数だけで端末を選ばない

    3. ローカル実行を確認する最小手順

    Ollamaを導入済みの端末なら、公式ライブラリが示す以下のタグを使えます。モデル取得にはネット接続が必要です。これは手順例であり、本稿での実行・速度検証は行っていません。

    ollama run qwen3:8b

    別のターミナルで稼働モデルを確認できます。

    ollama ps
    curl http://localhost:11434/api/ps

    モデル名、量子化形式、メモリ使用量、文脈長を記録します。文脈長を増やすとメモリ使用量も増えるため、最初は短い課題から始めます。ローカル版とクラウド版を選べるアプリでは、どこで推論しているかも確認してください。Ollamaはクラウド機能を無効にする設定を公式FAQで案内しています。外部検索やプラグインを併用する場合、それぞれの通信先は別に確認します。

    4. 日本語の能力を自分の課題で評価する

    以下は編集部が提案する評価設計です。結果表ではありません。固有名詞や数値の正解を人が用意し、モデルごとに同じ入力を使います。モデル指定の推奨設定は尊重し、差分を記録します。

    課題同じ入力例評価する点
    要約公開した日本語記事を400字程度へ要約事実の欠落、元文にない断定、指定文字数
    数値抽出日付・金額・通貨の異なる短文を表へ変換単位変換、通貨の保持、不明項目を補わないこと
    敬語・表現依頼メールを丁寧に修正主体や期限を変えず自然な日本語にできるか
    根拠付き回答与えた資料だけで回答、情報なしの設問も混ぜる根拠の位置、回答不能と判断できるか

    各課題を複数回実行し、正解率・重大な誤り・初回応答までの時間・全体時間を記録します。モデル版、端末、量子化、入力/出力トークン数、思考モード、文脈長も保存します。短文での好印象を長文や業務全体の保証へ広げず、量子化前後も同じ課題で比較します。料金を含めたAPIとの使い分けはAPIガイドへ進んでください。

    関連ガイドと企業の動向

    企業別のニュースは、アリババ、DeepSeek、智譜AI、Moonshot AI、MiniMaxの時系列ページで確認できます。

    更新:2026年10月16日。既存記事を継続参照用ガイドへ再構成しました。初出日とURLは維持しています。仕様・料金は確認日の資料に基づき、実行速度や日本語能力を編集部が実測した記事ではありません。

    参考資料・情報元

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    執筆・編集:中国テック番犬 編集部

    孔明合同会社(KongMing LLC)/ 先端技術リサーチチーム
    10年の取材実績

    中国決済黎明期から10年以上の取材実績を持つ金融DX実務家、元IBMのエンタープライズITアーキテクト、外資系戦略コンサルティングファーム出身のビジネスアナリスト、およびAI・先端テックスタートアップ陣によって構成される専門リサーチ集団。現地の公式発表・法定開示・登記・特許・学術論文を直接精査し、日本の産業界へ向けて構造的で偏りのない客観インサイトを発信しています。

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