Gemma 4 12BをMacで高速化！Core ML最適化の全工程

Gemma 4 12B を Core ML で 128K コンテキストで動かす

上級 Zenn LLM 二次情報・解説動向・その他 2026-07-25T00:22:41 約1分

編集メモ: Apple SiliconでのLLM活用において、Core MLの最適化とメモリ管理を駆使することで、ローカル環境でも大規模モデルの高速推論が実現できる技術的知見が重要です。

EDITORIAL SIGNAL

このニュースの影響

重要度参考

現時点では動向把握を目的とする参考情報です。

公式発表、提供条件、利用者への実際の影響

タイトル・要約の語句に基づく自動判定です。最終判断は公式発表・一次資料をご確認ください。

Apple Silicon Macで動作するGemma 4 12Bモデルの実装記録。6.7GBの単一バンドルに32K/128K用関数を同梱し、Core ML上でKVキャッシュや投機的デコードを最適化。M4 Maxで毎秒11トークンの推論を実現した技術詳細。