ChainCatcher のメッセージとして、Vitalik Buterin は投稿で、2026 年 4 月時点のローカル化・プライベート化 LLM 配備の方針を共有した。その中核となる目的は、プライバシー、安全、自主的なコントロールを前提とし、個人データに関して遠隔モデルや外部サービスが接触する機会をできる限り減らすことにある。そして、ローカル推論、ファイルのローカル保存、サンドボックス隔離などの手段によって、データ漏えい、モデルの脱獄、悪意あるコンテンツの悪用に関するリスクを低減する。ハードウェア面では、NVIDIA 5090 GPU を搭載したノートPC、AMD Ryzen AI Max Pro の 128 GB 統合メモリ機、DGX Spark などの方案を検証し、Qwen3.5 35B と 122B のモデルでローカル推論を行った。その中で、5090 ノートPCは 35B モデルで約 90 tokens/s、AMD の方案は約 51 tokens/s、DGX Spark は約 60 tokens/s。Vitalik は、より高性能なノートPCをベースにローカル AI 環境を構築することを好んでおり、さらに llama-server、llama-swap、NixOS などのツールを使って全体のワークフローを組み立てていると述べた。
VitalikはローカルプライベートLLMソリューションを共有し、プライバシーとセキュリティを最優先することを強調しました。
ChainCatcher のメッセージとして、Vitalik Buterin は投稿で、2026 年 4 月時点のローカル化・プライベート化 LLM 配備の方針を共有した。その中核となる目的は、プライバシー、安全、自主的なコントロールを前提とし、個人データに関して遠隔モデルや外部サービスが接触する機会をできる限り減らすことにある。そして、ローカル推論、ファイルのローカル保存、サンドボックス隔離などの手段によって、データ漏えい、モデルの脱獄、悪意あるコンテンツの悪用に関するリスクを低減する。
ハードウェア面では、NVIDIA 5090 GPU を搭載したノートPC、AMD Ryzen AI Max Pro の 128 GB 統合メモリ機、DGX Spark などの方案を検証し、Qwen3.5 35B と 122B のモデルでローカル推論を行った。
その中で、5090 ノートPCは 35B モデルで約 90 tokens/s、AMD の方案は約 51 tokens/s、DGX Spark は約 60 tokens/s。Vitalik は、より高性能なノートPCをベースにローカル AI 環境を構築することを好んでおり、さらに llama-server、llama-swap、NixOS などのツールを使って全体のワークフローを組み立てていると述べた。