テクノロジー
Google、H100で毎秒1,000トークン超を実現する拡散言語モデル「DiffusionGemma」をリリース
Google DeepMindが公開した拡散方式テキスト生成モデル「DiffusionGemma 26B」は、256トークンの一括処理によりGPUの並列演算能力を最大限に活用し、H100で1,000 tokens/sec超を達成。量子化時18GB VRAMで動作し、同サイズの自己回帰型Gemmaモデル比で最大4倍速いローカル推論向けの実験的オープンモデルだ。
Tech Product
Unsloth
Overview
最終更新: 2026年7月9日LlamaやGemmaなどのモデルの学習速度を2倍から5倍に高め、メモリ使用量を大幅に削減する最適化技術を提供するライブラリ。
Mentioned Articles
3 件
テクノロジーGoogle、Gemma 4に12B Unifiedを追加：RAM 16GBのローカル環境で音声・画像エージェントを動かす布石
Googleは、中規模のオープンモデル「Gemma 4 12B Unified」を公開した。単一のデコーダーのみで音声・画像・テキストを直接処理する設計が特徴であり、16GB程度のメモリを持つPCで高度なマルチモーダルエージェントを構築できる。
テクノロジーGoogle「FunctionGemma」が告げるエージェントAIの民主化：なぜ270Mの超軽量モデルが「スマホの頭脳」を変えるのか
Googleは同社の軽量言語モデルファミリー「Gemma」の最新ラインナップとして、「FunctionGemma」をリリースした。 パラメータ数わずか2億7000万（270M）という、現代のLLM（大規模言語モデル）の基 […]
External Mentions
10 件- arXivTUDUM: A Turkish-Thinking Reasoning Pipeline for Qwen3.5-27B
- Hacker NewsGLM-5.2 – How to Run Locally
- arXivCuratorKIT : Data Curation and Synthetic Data Generation for LLM Post-Training
- arXivASTRA: A Scalable Next-Generation ATCO Training Simulator with Autonomous Simpilots
- arXivtorchtune: PyTorch native post-training library
- Hacker NewsMaking LLM Training Faster with Unsloth and NVIDIA
- arXivEdge-Deployable LLM Fine-Tuning on a Single GPU for Telecom Network Troubleshooting
- arXivAtlasOCR: Building the First Open-Source Darija OCR Model with Vision Language Models
- Hacker NewsUnsloth Studio
- Hacker NewsHow to run Qwen 3.5 locally