Google「Gemma 4 12B」体験記 ― ローカルLLMの進化を肌で感じる｜画像生成と会話するAIの魅力と可能性
https://note.com/chat_gpt777/n/n8b8b7d264f5c
ローカル環境で動く高性能モデルとして注目される「Gemma 4 12B」。今回、OllamaとLM Studioの両方を使ってその実力を試してみました。
LM Studioはリリース直後の6月3日から導入済みですが、Ollamaも昨日のアップデートを経て、無事に「Gemma 4 12B」のセットアップを完了。どちらの環境でも安定して動くことを確認しました。
実際に動かしてみると、「Gemma 4 12B」のポテンシャルに驚かされます。テキストはもちろん、画像や動画、さらには音声まで入力可能なマルチモーダル仕様。画像の解析やOCR、そして何より日本語の処理能力が非常に安定しています。
特筆すべきは「プライバシー」です。ネットワークを切断した状態でも動作するため、機密性の高い文書や私的な写真、音声を安心して扱えるのは大きな魅力です。クラウド系の生成AI（ChatGPT, Gemini, Claude等）と使い分けることで、より強固なワークフローを構築できるはずです。
また、マシンへの負荷の変化も面白い発見でした。これまでは静かなままだったPCですが、このモデルを走らせるとグラフィックボードが「仕事をしている音」を立てるようになります。
以前試した「Gemma 4 26B」は、私のPC環境では処理が追いつかずタイムアウトすることがありましたが、今回の12Bは驚くほど軽快です。120億パラメーターという絶妙なサイズ感のおかげで、16GB以上のメモリを積んだノートPCでも快適に動くという予測通り（あるいはそれ以上）のパフォーマンスを見せてくれます。
※なお、Macユーザーの方はより滑らかな挙動を楽しめるようです。
3. 技術情報の整理
【動作環境の記録】
CPU: AMD Ryzen 5 4500 6Core Processor
RAM: 32GB
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060
Storage: 1.86TB
OS: Windows 11 Pro
ローカルAI完全ガイド（Claudeで作成）
https://pasopia.velvet.jp/2027/soft/index021.html
LLM Tool & Gemma 4 Overview「Gemma 4 12B」で作成
https://pasopia.velvet.jp/2027/soft/index022.html
