#新モデル Zenn AI 2026年7月19日

ローカルLLM study3: gemma4:e2b vs Ornith-1.0-9B vs qwen3:14bを徹底比較する

前回のおさらい 前回は、Aider + Ollamaで7モデルを比較し、単純なバグ修正タスクでは gemma4:e2b（gemma4の軽量版、7.2GB）と Ornith-1.0-9B（コーディング特化・MITライセンス、6.9GB）が特に有望という結論になりました。もう1つ、qwen3:14b（9.3GB）も改竄・誤修正は一度も起きず信頼性は問題なしでしたが、実行速度が他モデルの3〜5倍遅いという理由だけで、その時点の最終候補には含めていませんでした。 「速度以外に弱点がない」という評価が、より複雑なタスクでも通用するのかを確かめるため、今回は qwen3:14b を含めた3モデル...

出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）

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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録

ニュースの背景を、当社が実際にAIを動かした一次記録から補足します。

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ChatGPTやPerplexityで自社が出るか、実際に測ってみました ― 分かったことと、まだ測れていないこと

AI検索で自社が引用元として出るのかを、Playwrightで実際に測定しました。個社サイトは引用されていました。ただし構造化データは効かず、測定そのものが極めて不安定という結果も出ています。

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なぜ会話履歴を同期しないのか — 複数のPCとiPhoneで「最後の作業」に戻るために自動生成している2つのファイル

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弊社は社内の自動処理26本を「AI社員」として1画面で見張るダッシュボードを作りました。作って最初に分かったのは、既存の自動化が長期間まったく動いていなかったという事実です。実際の記録ファイルの数字とともに、現在地を書きます。

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