GoogleがAI業界に衝撃を与えるGemma 4を発表した。わずか31億パラメータでありながら1.1兆パラメータのモデルに匹敵する性能を持ち、スマートフォンでも動作可能な革新的なオープンソースモデルである。完全無料、レート制限なし、100%プライベートという特徴により、クラウド型AIサービスへの依存を大幅に削減できる可能性がある。Dense版とMixture of Experts版の2つのアーキテクチャが提供され、ラップトップからスマートフォンまで幅広いデバイスで実行可能だ。マルチモーダル対応、優れたツール呼び出し能力、実用的なコーディング支援機能を備え、ローカルAI時代の到来を象徴する存在となっている。
Gemma 4の衝撃的な登場
GoogleがAI業界に衝撃を与えるGemma 4をリリースしました。これは信じられないほど強力な新しいオープンソースモデルです。しかし驚くべきことに、このモデルはスマートフォンでも動作するんです。実際、Gemma 4があれば数百ドルを節約できるかもしれません。なぜならChatGPTにお金を払う必要がなくなるからです。
ローカルAIモデルの素晴らしさは、完全に無料でレート制限がなく、100%プライベートであることです。これはAI業界の語られざる秘密なんです。大手AI企業は皆さんにローカルモデルを無視してほしいと思っています。なぜなら、もしラップトップでAIを実行できるようになれば、彼らのビジネスモデルが崩壊してしまうからです。
そもそもGemma 4とは何でしょうか?これはGoogleが作った新しいオープンソースモデルで、そのサイズに対して驚くほど優れた性能を持っています。私たちは今、有能なAIモデルが有料の壁の向こうに閉じ込められているのではなく、すでに持っているデバイスで実行できる時代に突入しているんです。過去5年間でローカルAIモデルの人気がどれだけ上昇したか見てください。そう、もしローカルでAIモデルを実行していないなら、時代に取り残されていると言っても過言ではありません。
Gemma 4の驚異的な性能
それでは、Gemma 4を詳しく見ていきましょう。なぜならGoogleはこのモデルで本気を出したからです。このモデルは自分より約30倍大きいモデルを打ち負かしているんです。もう一度言いますね。Gemma 4は、わずか31億と26億のパラメータしかないにもかかわらず、1.1兆パラメータを持つGemini 2.5と同じレベルなんです。
それだけではありません。伝統的なGoogle流に、Gemmaモデルはマルチモーダルです。つまり、音声、画像、動画の入力に優れているということです。例えば、この方がほんの数時間でサッと作り上げたものがあります。画像分類器で、これがGemmaだとわかります。E2B版だと思います。確認しましょう。ええ、E2B、最小のものですね。
バージョンは4つありますが、それについては後ほど詳しく説明します。ご覧のように、オブジェクトを認識するだけでなく、彼が何を持っているか、画面上で何をしているかについて、ほぼリアルタイムで説明を書いています。なぜならこれは非常に小さなモデルだからです。そう、これらのモデルはマルチモーダル機能においても本当に優れているんです。
少し後で、Gemma 4を実際にラップトップとスマートフォンの両方でセットアップして実行する方法をお見せします。でもその前に、オープンソースモデルを実行するなら、オープンソースデータベースも必要ですよね。そこでSuperbaseの登場です。
Superbaseによるデータベース統合
現在、AIエージェントの最大の問題はAIそのものではなく、実際のデータへのアクセスを与えることです。動作するエージェントを20分で構築することはできます。でも、データベースを読み込んだり、テーブルに書き込んだり、誰がログインしているかをチェックしたりする必要が出てきた瞬間、APIの配線、認証情報の管理、実際の製品とは何の関係もない接着コードの記述に戻ってしまいます。
幸いなことに、Superbaseがこれを解決してくれます。彼らは箱から出してすぐにMCPを提供しています。つまり、Cursor、Claude Code、Codecsなど、使っているAIツールが単一の接続文字列を通じてPostgresデータベースと直接対話できるということです。
でも、エージェントビルダーにとって本当に強力なのはこの点です。埋め込み、データ、認証、ファイルストレージ、これらすべてが同じPostgresインスタンス内に存在します。だから、エージェントがユーザードキュメント全体でベクトル類似性検索を行う必要がある場合、3つの別々のサービスを呼び出すのではなく、1つのクエリで済むんです。
PythonでAIエージェントや自動化を構築しているなら、Superbaseは必須です。素晴らしい無料プランがあり、セットアップも非常に簡単です。数分で完了し、自分で試すことができます。リンクは動画の下にあります。そしてこの動画のスポンサーであるSuperbaseに感謝します。
Gemma 4の性能向上
さて、Gemma 4に戻りましょう。すべての分野での改善を見てください。ヘルスケア、全体的なテキスト、クリエイティブライティング、指示に従うこと、マルチターン、数学、ソフトウェア。これが青いGemma 4の飛躍で、昨年のGoogleのオープンソースモデルであるGemma 3と比較したものです。
言うまでもなく、これはDeepSeekのリリース以来、オープンソースにおける最大級、もしかしたら最大の改善です。しかし、本当に興味深いのは、Googleが最大の31億パラメータのDense(密)モデルと、スパース(疎)なMixture of Expertsモデルの両方を提供してくれたことです。
Gemmaの4つの異なるバージョンがこちらです。これらが最小のもので、E2BとE4Bは実効パラメータを表しています。基本的にこれらはスマートフォン用です。この2つはラップトップ用です。ラップトップの性能が低い場合は、おそらくこれらも実行する必要があるでしょう。でも上のものはDenseモデルで、こちらはMixture of Expertsモデルです。
では、それが実際に何を意味するのか説明しましょう。Denseモデルは、すべてのパラメータ、つまり31億すべてが常にアクティブであることを意味します。これははるかにシンプルなアーキテクチャで、予測可能な動作をします。欠点は、実行にコストがかかることです。
一方、Mixture of Expertsは、過去2年間で非常に人気が出てきたもので、スパースアーキテクチャです。どちらもTransformerアーキテクチャですが、スパースか密かの違いがあります。それはパラメータのアクティベーションの違いなんです。つまり、膨大なパラメータ数を持つMixture of Expertsモデル、26Bのすべてが一度にアクティブになるわけではありません。
だから、パラメータ数が似ていても、速度は似ていないんです。31Bは26Bよりもはるかに遅くなります。なぜなら、これはMixture of Expertsなので、26億パラメータすべてが毎回アクティブになるわけではないからです。
コーディングについて質問すると、おそらくコーディングエキスパートと数学エキスパートがアクティブになりますが、英語言語エキスパートはアクティブにならないでしょう。だから、もし16GBのRAMまたはVRAMしかない場合、おそらく26BのMixture of Expertsは実行できますが、31Bは確実に実行できません。
モデルが実行されているとき、トークンが生成されているときの様子を示す素晴らしい視覚化がこちらです。驚くべきことに、31億パラメータのDenseモデルは、すべてのオープンソースモデルのアリーナベンチマークで第3位です。7000億パラメータのモデルさえも打ち負かしているんです。これはオープンソースモデルの領域では前代未聞のことです。
ラップトップでのセットアップ方法
では、実際にGemma 4をラップトップやスマートフォンで実行できるようにセットアップするにはどうすればいいでしょうか?ラップトップから始めましょう。主に3つの方法があります。Olama、LM Studio、そしてLlama CPPです。
OlamaはLlama CPPよりも遅いです。だから、最大のパフォーマンスが欲しいなら、こちらを選んでください。便利さとシンプルさが欲しいなら、Olamaを選んでください。すでにLM Studioをセットアップしているなら、LM Studioを使ってください。どれを選んでも間違いはありません。Olamaを使う方法をお見せします。非常にシンプルだからです。
olama.comにアクセスしてください。ワンライナーのインストールコマンドがあります。それをコピーしてください。ターミナルを開きます。ターミナルと入力してください。スポットライト検索で、ドン!WindowsやLinux、あるいは何か珍しいオペレーティングシステムを使っていて、ターミナルの開き方がわからない場合、ちょっと知られていない秘密をお教えしましょう。AIに聞けばいいんです。
Windows 95システムでターミナルを開くにはどうすればいいですか?ドン!どんな問題でも、どんな質問でも、行き詰まったときはいつでも、最先端のAIモデルの1つに聞いてください。行き詰まらないでください。多くの人がこれを考えすぎていて、理由もなくターミナルを恐れています。コンピュータと対話する最も簡単な方法なんです。
だから、ターミナルを開いてください。言い訳はやめましょう。このワンライナーコマンドをコピーして貼り付けてください。ドン!そう、インストールはこんなに簡単なんです。開発者でなくてもできます。ターミナルを恐れるのはやめましょう。
次に、Olamaのウェブサイトに戻る必要があります。左上にモデルセクションが見えます。そして、もうすでにGemma 4が一番上に表示されています。でも、ここには彼らがサポートしているあらゆる種類のオープンソースモデルがあります。
もしGemma 4が一番上に表示されていない場合は、上部でGemmaと入力するだけです。そうすれば、Gemmaモデルだけにフィルタリングされます。明らかに、最新バージョンのGemma 4が欲しいですよね。下にスクロールすると、異なるサイズが見えます。Googleは4つの異なるサイズをリリースしました。
これはコンピュータによって異なります。これらの大きいものを実行するには、少なくとも24GBのVRAMが必要です。Nvidia GPUを使っている場合、またはMacでない場合です。Apple Silicon、つまりM1チップ、M2チップ、M3、M4、M5を搭載したMac OSを使っている場合は、共有RAMがあります。画面上でそれがどのように見えるかをお見せします。
基本的に、RAMはCPUとGPUの間で共有されています。これはモデルをローカルで実行する上で大きな利点です。Windowsコンピュータを使っていて、Nvidiaを使用している場合、RAMは関係ありません。重要なのはグラフィックカードのVRAMです。
繰り返しますが、自分のスペックを入力してください。もう一度秘密をお教えしましょう。強力なAIチャットボットに自分のスペックを入力してください。どのタイプのシステムを実行しているか伝えて、これらのモデルのうちどれを実行できるか尋ねてください。
でもGemmaの素晴らしいところは、少なくともこれらのいくつかは実行できることです。なぜなら、文字通りこれらは私のiPhoneで動いているからです。数分後にそれをお見せします。でもまず、ラップトップのセットアップをしましょう。
上にスクロールすると、「olama run gemma4」と表示されています。これが一般的なインストールです。でも、具体的に、マシンがあって最大のGemmaを実行したい場合は、モデル名をコピーして、ターミナルに戻ります。clearと入力してターミナルをクリアし、olama spacerun spaceと入力して、モデル名を貼り付けてEnterを押します。ドン!それだけです。2つのターミナルコマンドで、必要なものがすべて揃います。
これでそのモデルのインストールとダウンロードが始まります。私の場合は、すでにダウンロードしていたのでそうなりませんでした。モデルがダウンロードされているかどうか、または過去にOlamaを使ったことがあるかどうかを確認したい場合は、「olama list」と入力するだけです。そうすれば、Olamaでダウンロードしたすべての異なるモデルがリストアップされます。
clearと入力して、もう一度「run gemma4 31B」を実行します。これはDenseモデル、最大のものです。ダウンロードが完了すると、インターネット速度によって5分、10分、15分かかりますが、メッセージを送信できるようになり、MacBookに完全にロードされたモデルとチャットを始められます。
ご覧ください、これはかなり速いです。おそらく1秒あたり40〜50トークンだと思います。MacBookに完全にロードされています。これは1.1兆パラメータのGemini 2.5と同じインテリジェンスレベルなんです。
皆さん、考えてみてください。GPT-4は公式に1兆パラメータを超えた最初のモデルで、わずか2年半前にそれが世界最高のモデルだったんです。そして今、私たちはこれらをラップトップで実行しています。私たちは本当に未来に生きているんですよ。
でも、ターミナルを使いたくない場合はどうでしょう。Olamaと入力すれば、デスクトップアプリを開けます。AIエージェント用のさまざまなプリセットがあるのがわかります。コマンドをコピーしてターミナルで実行します。「olama launch claude」と入力できます。Olamaを使ってすべての最新AIエージェントを動かすこともできますし、左上のチャットを使ってここでメッセージを送ることもできます。
異なるモデルが表示されるはずです。Gemma、Gemma 31Bにしましょう。できました。これはもう少しフレンドリーなインターフェースです。実際のチャットがあります。ChatGPTに似たものを使いたい場合、ターミナルでOlamaを使う必要はありません。私がやったように他のアプリと同じように開くだけです。ドン!そこにあります。
チャットを始められます。「史上最高の哲学者を10人リストアップして」。実際、昨日このモデルのあまり知られていないこと、つまりあまり知られていない知識をテストしていたんですが、このモデルの優秀さに驚きました。わずか31億パラメータであることを考えると、実際にかなり多くのことを知っているんです。
ご覧のとおり、これは推論モデルです。答える前に考えています。そして、46秒間推論していました。今、最も偉大な10人の哲学者をリストアップしています。古典的なLLMの警告付きで、どれが最も偉大かを知る方法はないと言っています。
ええ、4Kで録画しているし、このモデルは1台のMacBookで動いているので、これが終わるのを待つつもりはありません。皆さん、これがOpenAIが恐れていることなんです。強力なマシンに数千ドルを支払うだけで、もう二度とこれらのサブスクリプションにお金を払う必要がなくなるんです。
スマートフォンでの実行
では、ラップトップでGemma 4を実行する方法がわかったので、次はスマートフォンについて話しましょう。繰り返しますが、これらのモデル、E2BとE4Bは実効を表しています。つまり、実効20億パラメータまたは実効40億です。どちらもMixture of Expertsだと思いますが、スマートフォンでも実行可能です。
10年前のスマートフォンを持っている場合はおそらく無理ですが、1〜3年前のまともなスマートフォンを持っている場合は、絶対に実行できます。AndroidとiOSの両方でその方法をお見せします。
「Google AI Edge Gallery」と入力してください。これが必要なアプリです。繰り返しますが、Google Play StoreとApple App Storeの両方で利用できます。実際、スマートフォンの画面録画を始めましょう。App StoreまたはGoogle Playで「Google AI Edge Gallery」と入力してください。これがアイコンです。このように見えるはずです、あるいはこのように見えます。
うまくいけば、ここでスマートフォンを画面録画しています。これをダウンロードしてください。完全に無料です。Googleの公式アプリです。開くをクリックすると、開きます。上部にすでに「今日Gemma 4を試そう」と表示されているのがわかります。これでスマートフォンでローカルにモデルを実行できます。
AI chatをクリックしてください。4つの異なるオプションがあるのがわかります。実際、注意してください。下の2つはGemma 3です。つまり、これらは4つのGemma 4ではありません。下の2つはGemma 3で、古い世代です。だから、これらははるかに性能が低いので、実行したくないでしょう。上の2つを見てください。
一番上のものは2.5GBです。これはディスク上のサイズです。これがE2Bです。大きい方はE4Bで、実行できるならこちらをお勧めします。こちらは3.66GBです。つまり、スマートフォンで占有するストレージです。でもダウンロードすれば、インターネット速度によって数分かかりますが、この青いボタンをクリックしてチャットを始められます。
上部に「モデルを初期化中」と表示されています。メモリにロードしているんです。そして今、ロードされました。「やあ」と言えます。どれくらい速く応答するか見てみましょう。速かったのがわかりますね。全然悪くありません。
「LLMの推論がどのように機能するか説明して」と言いましょう。ご覧ください。これは1秒あたり約30トークンです。すべて私のiPhoneで実行されています。16 Pro Maxを持っているので、最新世代でさえありません。これは使えます。
もし森の中にいて怪我をして、脚を骨折して、電波がなくて、何をすべきかわからない場合、これは実際に命を救う可能性があります。だから皆さん、Google AI Edge Galleryに行って、これをダウンロードしてください。そうしない理由はありません。完全に無料で、スマートフォンで実行できます。
繰り返しますが、このデータはすべてマシン上でプライベートのままです。サム・アルトマンやダリオ・アモデイやマーク・ザッカーバーグに送信しているわけではありません。これはスマートフォン上でローカルに実行されていて、ChatGPTと同じくらいうまくほとんどの質問に答えられます。
明らかに、コーディングや数学や問題解決の限界まで押し上げたい場合は、ええ、Claude Opus 4.6やGPT 5.4のような、これらの最上位の大規模な数兆パラメータモデルの方がまだ優れています。でも、ほとんどの質問に対しては、これで十分です。これを持っていない理由はありません。
Webコーディング能力のテスト
Hermes agentの中でGemma 4を実行する方法をお見せする前に、お見せしたいツイートが2つあります。まず、Steve VibeまたはSTV Vibeからです。皆さん、Gemma 4がツール呼び出しに優れていることは知っていますが、Webコーディングはどうでしょうか?なぜなら、人々はこれらの小さなモデルがどれくらい優れているのか、コーディングに役立つのかと考えているからです。
では、自分で見てみましょう。ここに例があります。最初から始めさせてください。上部に参照画像があり、下にGemma 4の結果があります。左側は26億のMixture of Experts、右側は31億のDenseモデルです。参照画像をどれだけうまく再現しているか見てください。
ちなみに、右上はE4Bなので、これは私がスマートフォンで実行したものです。参照画像をどれだけうまく再現しているか見てください。26Bが最初に完成しました。Mixture of Expertsだからです。見えますね、一時停止しましょう。26Bと31B、素晴らしい仕事です。E4Bは、まあ試みですね。試みです。でも繰り返しますが、このモデルはスマートフォンでローカルに実行できます。明らかに31Bの方が優れていると思います。アニメーションや光沢などが見えるからです。でも両方とも本当に優れています。
次を見てみましょう。これは、どのウェブサイトにもあるようなレビューの参照画像です。E4Bが最初に完成しました。本当に同じ感じではありません。丸い角がありません。デザインコンポーネントのいくつかが欠けていますが、これは使えます。ちょっとクレイジーですよね?スマートフォンで実行できるモデルがあって、使えるWebコンポーネントを生成するんです。信じられません。
でも26Bと31Bを見てみましょう。すでに26B、両方ともはるかに優れています。実際、間隔のおかげで26Bの方が優れていると思いますが、両方ともフォントをほぼ完璧に再現しています。手書きのような雰囲気が見えます。ええ、両方とも参照にはるかに近いです。でもええ、26Bがこれに勝ちます。
そう、コーディングにこれらのモデルをローカルで絶対に使えます。長いフライトに乗っていてインターネットがなく、アプリの開発を続けたい場合、これをCursorやOpen CodeやHermes agentに接続して、アプリの開発を続けられます。他の人が飛行機の機内エンターテインメントシステムを見て時間を無駄にしている間にです。
これは価格ページです。実際、E4Bはここでかなり優れているのがわかります。参照には従っていませんが、これはかなり良いデザインです。一部のスプリットテストでは、これが大きいものを実際に上回るかもしれません。
Gemma 4はUIとWeb開発において、そのサイズに対して非常に有能です。繰り返しますが、それが最大のポイントです。これらのモデルは200億から300億パラメータの間です。そして、7000億または1兆、1兆パラメータのレベルで機能しているんです。これがどれほど信じられないことか、いくら強調してもしすぎることはありません。
次にお見せしたいのは、このPrince Kumaという方です。彼は本当に素晴らしい仕事をしました。24時間以内、実際にはもっと少ないと思います。12時間以内、Gemma 4がリリースされてから12時間以内に、MLXサポートを追加しました。つまり、Mチップ、Apple Siliconチップでより効率的に実行できるようになりました。
実際、この方のプロフィールを確認したところ、ポーランドのクラクフ出身でした。クラクフ、ポーランドと表示されています。これで思い出しましたが、カトヴィツェにオフィスを建設する予定なんです。もしAIファーストの開発者で、プログラミングやAI機械学習のバックグラウンドを持つ本当に技術的な人で、私のチームに参加したい場合は、InstagramまたはTwitterでDMしてください。ポーランドのカトヴィツェにエリートな対面チームを構築する予定です。
Hermes agentでの実行
では、Gemma 4でHermes agentを実行する方法をお見せしましょう。まず最初にやるべきことは、実際にターミナルを開いて「olama serve」と入力し、2つの単語だけで、Enterを押すことです。ご覧のとおり、アドレスはすでに使用中です。これはすでにOlamaが実行されているからです。
だから、実行されているかどうかを確認するために入力してください。実行されていない場合、Hermes agent内で使用できるようにサーバーが提供されます。だから、何があってもこれを実行してください。
次に、Hermes agentの公式GitHubに行きます。下にスクロールして、curlインストールのワンライナーを見つけてください。繰り返しますが、ターミナルを恐れないでください。これはコピーして、Hermes agentをインストールしたいフォルダで実行する1つのコマンドです。
実際、これにはIDEを使います。Cursorを使います。VS Codeや他のものを自由に使ってください。できました。IDEが好きな理由は、フォルダが見えて、統合されたターミナルがあるからです。lsと入力すると、2つのフォルダがあるのがわかります。testingフォルダにcdして、lsします。これは空のフォルダです。右側を見てください。何も存在していません。
ここでHermes agentをインストールするコマンドを貼り付けます。エラーがいくつかあります。すでにインストールされているからだと思います。hermes versionと入力します。ええ、すでにインストールされています。だからセットアップを進めてください。最近、それについての動画を投稿しました。見ていない場合は、これの後で見てください。
でもバージョンを確認するには、「hermes version」と入力するだけです。すでに1つインストールされているのがわかります。実際、利用可能なアップデートがあります。だから「hermes update」と入力して、Hermes agentの最新アップデートを入手してください。今「hermes version」を確認すると、最新バージョンがあります。素晴らしいです。
ここで重要な部分が来ます。Hermesを動かすプロバイダーとしてOlamaを選択するにはどうすればいいでしょうか?「hermes model」と入力すると、多くの異なるオプションがありますが、下にスクロールして「custom endpoint」をクリックする必要があります。「Enter URL manually」、Enterします。
ここでエンドポイントとして「localhost:11434/v1」を入力する必要があります。これがコピーする必要がある文字列です。正確にこれであることを確認してください。これはOlamaサーバーが提供されているポートです。この動画を一時停止して、正確に「localhost:11434/v1」と入力してください。
APIキーを入力します。APIキーはありません。ローカルで実行されているからです。だからEnterを押すだけです。利用可能なモデルがあるのがわかります。このエンドポイントに正しくpingして、これらのモデルを見つけました。
フルモデル名を入力する代わりに、どの番号かを選択できます。明らかにGemma 4が欲しいですね。Gemma 4、3番目です。1と入力します。トークンのコンテキスト長、自動検出。ええ、Enterを押します。できました。エージェントを動かすモデルとしてGemma 4 31Bが保存されました。
「hermes」、hermesと入力してエージェントを起動しましょう。できました。Gemma 4。やあ、動作するか見てみましょう。26万のコンタクトウィンドウ。31億パラメータモデルにしては全然悪くありません。今メモリにロードされています。これが動作すれば、完全にローカルなAIエージェントができます。これは基本的にOpen Claudeのより良いバージョンのようなもので、MacBookで完全にローカルに実行されています。
まだ応答を得られていません。辛抱強く待ちましょう。メモリにロードされているか見てみましょう。「olama ps」、ロードされています。トークン生成に時間がかかっている理由がわかりません。あ、できました。応答しました。
時間がかかるのは、ご覧のとおり12個の偽トークンがあるからです。Hermes agentには多くの事前プロンプトがあるからです。だから、最速ではありません。でも今ロードされたので、速くなるはずです。
「Hermesフォルダの内容をファイルツリーとして見せて」。どれくらい速いか見てみましょう。明らかに、プロンプトが長いほど、応答が長くなります。以前こんなに速かった理由は、システムプロンプトがなかったからです。だから、Olama経由で生のモデルとチャットしていただけです。
こういうものには、実際にはPIDEVの方が良いプロジェクトでしょう。あ、できました。実行されています。ツール検索がどれくらい優れているか見てみましょう。内部フォルダを分析するために検索ツールを使う必要があります。今度はターミナルを使っています。これは実際に魅力的です。すべてローカルで実行されています。
Hermes agentを実行していて、Gemma 4のツール呼び出し能力をテストしています。ええ、プロンプトがあると非常に遅いです。でもお見せしたかったのは、もっとミニマルなエージェントで、それがpi.devです。
Open Claudeを動かしているものが欲しい場合、これは最小限のツール、最小限のプロンプトを持つ超ミニマルなエージェントです。依存関係が少なく、指示が少なく、無駄が少ないので、ローカルモデルにとってより良いでしょう。でも、最先端モデルほど強力ではありません。それが私の言いたいことです。
pi.defエージェントについての動画を作ってほしいかどうか教えてください。これは多くの人が存在を知らない地下的なものですが、実際にはOpen Claudeが構築されている基盤です。pi.defエージェントについての動画を作ってほしいかどうか教えてください。
でもええ、これは超スローで実行されています。繰り返しますが、飛行機の中やインターネットがない場所にいる場合、何もないよりははるかに良いですが、大きなデータセンターにあるクラウドホスティングのスーパーコンピュータAIモデルほど効率的ではありません。
The New Societyへの招待
とはいえ、AIコーディングに興味がある方は、The New Societyに参加してください。現在、今から8日後にリリースされる多くの新しいコンテンツに取り組んでいますが、それまでの価格は月額37ドルです。これは史上最低価格です。
もしAIコーディングに本気で、Claude Code、Cursor、Codecsなどのコーディングエージェントをマスターしたい、AIコーディングツールで何でも構築できる能力を持ちたいなら、The New Societyに参加してください。動画の下にリンクがあります。繰り返しますが、次の8日間は月額37ドルで、その後月額77ドルに上がり、そのまま永遠に固定されます。
これはこれまでで最大の値下げです。The New Societyの歴史上、最も安い価格です。だから繰り返しますが、AIコーディングに本気なら、今すぐ参加してください。8日後に大規模なリリースが来るからです。
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