Googleの小モデル「Gemma 4 E4B（QAT版）」の性能を徹底検証。7GBという軽量さながら、競技数学を解き、大量のコードを理解するなど、複雑なタスクでも高い精度を発揮することを確認しました。
【実測】7GBのローカルAIに、自分のコードと請求書を食わせてみた ― Gemma 4 E4B QAT
編集メモ: 軽量なローカルLLMでも複雑な業務処理が可能なため、小規模モデルを活用してセキュリティとコストを両立する選択肢を検討すべきです。
Googleの小モデル「Gemma 4 E4B（QAT版）」の性能を徹底検証。7GBという軽量さながら、競技数学を解き、大量のコードを理解するなど、複雑なタスクでも高い精度を発揮することを確認しました。