AIサービス比較 Claude Sonnet 5とOpus 4.8を実装タスクで比較｜防災備蓄管理アプリを作らせた結果
Claude Sonnet 5とOpus 4.8に同じ防災備蓄管理アプリを作らせ、改善指示まで出して比較しました。UI、入力バリデーション、スマホ表示、実用品としての仕上がりを整理します。
シュン
AIサービス比較 
ローカルLLM実装 Qwythos-9Bは32K contextで読める？VRAM 6GB環境で8K/16K/32K prefillを追加検証
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M Q4_K_MをVRAM 6GB環境で8K/16K/32K context設定にして追加検証。prefill速度、生成速度、VRAM使用量、長文内の合言葉取得をまとめます。
ローカルLLM実装 Qwythos-9BはVRAM 6GBでどこまで動く？Q4/Q5/Q6を比較検証
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1MのGGUFを、VRAM 6GBのGTX 1660 Tiとllama.cppで実測。Q4_K_M/Q5_K_M/Q6_KのVRAM（約3.9〜4.6GB）と速度、日本語・要約・コードの出来を比較しました。
ローカルLLM実装 自分のGPUでローカルLLMを使う手順｜OllamaでGemma 4・Qwen3を動かす
Ollamaで自分のGPUにローカルLLMを入れる手順。VRAM 6〜24GB別に最初に試すモデル、RTX 4070 12GBでの実測速度（gemma4:12b 約43 tok/s）、--verbose と nvidia-smi で速度とVRAMを確かめる方法まで。
ローカルLLM実装 Gemma 4をRTX 4070（12GB）で実測｜12B・E4B・Qwen3 14B・Phi-4-mini・26Bを同じ試験でクラウドと比べた
RTX 4070(12GB)でGemma 4・E4B・Qwen3 14B・Phi-4-mini・26Bの5モデルをOllamaで実測。クラウドのOpus 4.8と同一テストで採点し、12GB級はコード15/15で同点。速度・VRAM・画像認識の差を実数値で比較した。
AIコーディング Claude Fable 5を実測｜Opus 4.8と同じ隠しテストを全サーフェスで受けさせた結果
Opus 4.8と同じ隠しテストをClaude Fable 5に全サーフェスで実施。品質は全run満点。差が出たのは簡潔さ・コストの振れ幅（単発$0.17〜workflow$4.16）・フォールバック挙動の3点を実測。
AIコーディング Claude Opus 4.8のeffortを実測検証｜全5段階×Code/Cowork/Chatでトークン・速度・品質はどう変わるか
Claude Opus 4.8のeffort（low〜max＋ultracode）を実機で27run検証。出力トークンは約7倍、処理時間は最大6倍に増える一方、正解率は全レベル同じ。実測データと使い分け指針を公開。
AIコーディング Claude Code のステータスラインを自作する｜プラン・effort・応答時間・使用量ゲージを1行に
Claude Codeのステータスラインを Node.js で自作する実装記録。stdinに渡るJSONスキーマ、契約プラン・effort・応答1回ごとのAPI処理時間（累積値の差分方式）・公式使用量ゲージ（rate_limits）の実装と設計判断、Windowsのハマりどころまでまとめました。
AIサービス比較 Gemini Omni Flash 再検証｜テキストから動画が3本作れた（前回は1本も作れず）
前回はテキストから動画を1本も作れず100%だったGemini Omni Flashを再検証。今回は3本とも完走、使用量0→78%。生成した3本の動画とプロンプト、注意点まで実機ログでまとめました。
AI×業務自動化 Notta無料プラン、どこまで使える?｜文字起こし精度と”有料の壁”を実際に試した
Nottaの無料プランを実際に使い、文字起こし精度・AI要約・エクスポート制限・課金ラインを検証。1回3分/120分月の実用度、誤変換の具体例、業務利用時のセキュリティ注意点まで実機ベースでまとめました。