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コラム
On-device AI
「On-device AI」のコラム
5件の記事
AI
2026-08-17
Needle 2とは?14MBバイナリで動くCactus Compute製オンデバイス・エージェントLLMを解説
Needle 2は45Mパラメータ・単一14MBバイナリで動くCactus Compute製のオンデバイス・エージェント向け小型LLM。tool calling/device use/structured extractionに特化し、Raspberry Pi 5から廉価スマホまで動作。仕組みと導入方法を解説(2026年8月更新)。
Needle 2
Cactus Compute
On-device AI
AI
2026-08-07
LFM2.5-2.6B 徹底解説 — オンデバイス・エージェント特化モデルの必要スペックとVRAM【2026年8月最速レビュー】
Liquid AIが2026年8月公開したオンデバイス・エージェント特化モデル「LFM2.5-2.6B」を解説。パラメータ2.69B、メモリ2.5GB未満、128Kコンテキスト、ToolSandboxでQwen3.5-9Bを上回った公表値、量子化別メモリ目安、実測速度、ライセンス、動かし方まで網羅する。
Liquid AI
LFM2.5
Requirements
AI
2026-06-10
Apple AFM Core Advanced 完全解説 — 20B Sparse MoEがiPhoneをオンデバイスAIの最前線へ
WWDC 2026で発表されたApple第3世代Foundation Models(AFM 3)のフラッグシップ、AFM Core Advanced。20Bパラメータ Sparse MoEとApple独自のIFP技術により、iPhone 17 Proでフロンティア級の推論がオフライン完結。アーキテクチャの革新点、A19 Pro仕様、対応デバイスの制限、Gemini distillationをめぐる「完全Apple製」論争まで、ITコンサルの視点から徹底解説します。
Apple
AFM
Apple Foundation Models
AI
2026-06-06
Liquid AI 日本語特化2モデル徹底解説 — LFM2.5-1.2B-JP-202606(言語)と LFM2.5-Audio-1.5B-JP(音声)、MIT CSAIL スピンオフが2026年6月に投入したオンデバイス AI の正体
MIT CSAIL スピンオフの Liquid AI が2026年6月初旬に Hugging Face に投入した日本語特化2モデル **`LFM2.5-1.2B-JP-202606`(言語、1.17B / 32K コンテキスト)** と **`LFM2.5-Audio-1.5B-JP`(音声、1.2B言語 + 115M FastConformer、24kHz、Speech-to-Speech)** を、公式モデルカードと Liquid 公式ブログを一次ソースに整理。**Liquid Neural Network 由来の独自アーキテクチャ**(16層 = 10 LIV 畳み込み + 6 GQA)、JMMLU 54.19 / J-MIFEval 79.08 / J-GSM8K 62.20 のサブ2Bクラス最高水準ベンチ、音声 ASR で CommonVoice 8 (ja) CER 4.42(Whisper-large-v3 の半分)一方で JSUT・ReazonSpeech では劣後する **ドメイン差**、Apache 2.0 ではない **LFM Open License v1.0**、Apple Silicon / AMD Ryzen AI / Qualcomm / NVIDIA / モバイル CPU 対応、Gemma 4 12B / Qwen 3.5 / TinySwallow / Sarashina との競合関係、日本企業のオンデバイス AI / コールセンター / 議事録 / 対面接客への適用判断までを整理。
Liquid AI
LFM2.5
LFM
AI
2026-05-22
Argent(Software Mansion)× Gemma 4 — オンデバイス AI エージェントが iOS シミュレータを自律操作する潮流を一次ソースで読み解く
Software Mansion が2026年5月8日に公開した **MCPベースの iOS / Android シミュレータ操作ツールキット Argent** と、Google の **Gemma 4 E4B(エッジ向けマルチモーダルモデル)** を組み合わせ、オンデバイスでアプリを自律操作させる潮流について一次ソースを精査しました。Argent の公式仕様(スクリーンショット主軸 + アクセシビリティ + プロファイリング、MCPサーバ実装)、Gemma 4 E4B の要件(約2.5GB / RAM 8GB+ / ネイティブ function calling)、Software Mansion 公式デモが実は **Gemini 3.5 Flash(クラウド)** を使っていた事実、別件で iPhone 17 Pro 上で動作確認された Gemma 4 E2B のデモとの違い、そして日本企業のモバイル QA / 社内アプリ自動化での現実的な適用判断までを公式情報ベースで整理しています。
Argent
Software Mansion
Gemma 4