WSL2 + Rocky Linux上にローカルAI基盤を構築する方法（Ollama + Open WebUI + Nginx）

Gemma 4がローカルLLMの実務投入で頭ひとつ抜けていた話

Gemma 4がローカルLLMの実務投入で真価を発揮します。株価予測タスク（500件の開示から方向を推定）でQwen 3.5に対し精度88% vs 71%、空振り4件 vs 19件と圧倒的に上回りました。特にMoE版（26b）は精度を損なわずVRAM 17GBで最速（0.8秒応答）を実現。「定型的な情報」と「実質的な材料」を区別できる能力が、実務投入で決定的に効きます。