ModelDock 技術インサイト

実際の仕事でのローカル AI システムの挙動。

モデル実行時、コンテキスト、ハードウェア、エージェントの挙動がどう作用し合うかを扱う短い実用ノートです。ベンチマーク測定の代替ではなく、その解釈のための枠組みです。

最新ハードウェア選び · 約10分

ローカル AI ハードウェアの価格性能フロンティア

同じ予算で最も多くのローカル AI 処理をこなすマシンはどれか。価格と 1 日の処理量・書き込み速度・読み取り速度のライブなパレートフロンティアと、その計算方法。

インサイトライブラリ

ベンチマークデータは Benchmark と Data ページに残します。インサイトでは、そのデータが実際のワークロードに何を意味するかを説明します。

図解による総論：エキスパートキャッシュ、CPU と GPU の同時処理、MTP、PCIe ストリーミング、2 枚のカードのリレーを、llama.cpp との実測比較とともに。

観測された prefill 挙動と再構築コストから、エージェントがコンテキストを圧縮する時点を選ぶための枠組み。