Official AI model serving and inference infrastructure blog; confirm reuse terms before full body display.
ほとんどのチームは依然として1秒あたりのトークン数と100万トークンあたりのコストでLLMを評価していますが、これらの指標では本番環境での動作を予測できません。この記事では、速度、コスト、品質の間の真のトレードオフを明らかにし、パレートフロンティアを評価フレームワークとして紹介し、TTFTやp99レイテンシなどの重要な本番指標を強調します。
本記事では、本番環境で検証されたLLM推論のための6つの最適化戦略を詳述し、チームが特定のボトルネックに最も効果的な方法（バッチ処理、プリフィル/デコード最適化、KVキャッシュ最適化、アテンション/メモリ最適化、並列処理、オフラインバッチ推論）をマッチングできるようにします。
本記事では、2026年における最高のオープンソース小型言語モデル（SLM）として、Qwen3.5-0.8B、Gemma-3n-E2B-IT、Phi-4-mini-instruct、SmolLM3-3B、Ministral-3-3B-Instruct-2512を紹介し、リソース制約のある環境での本番導入における適合性、利点と欠点、およびSLMに関するよくある質問に答えます。
この記事では、2026年の主要なオープンソース画像生成モデル（FLUX.2、Stable Diffusion、GLM-Image、Z-Image-Turbo）を紹介し、それぞれの利点、注意点、および適用シナリオを分析します。
本記事では、LLM推論におけるGPUメモリ（VRAM）の役割を詳しく解説。モデル重み、KVキャッシュ、オーバーヘッドなどのメモリ消費要因を説明し、メモリ見積もり式を提供。さらに、量子化、分散推論、KVキャッシュ最適化などの戦略を紹介し、BentoML推論プラットフォームがこれらの最適化をいかに簡素化するかを示します。
この記事では、DeepSeek V3、R1、V3.1などのモデルを徹底解説。それぞれの特徴、性能、最適なユースケースを比較し、安全なデプロイ方法も紹介します。
本記事では、2026年に最も優れたオープンソース大規模言語モデル（DeepSeek-V4、MiMo-V2.5-Pro、Kimi-K2.6）を紹介し、パフォーマンス最適化やセルフホストデプロイに関するFAQに答えます。
2026年4月時点のChatGPTの各プラン（無料、Go、Plus、Business、Pro）における使用制限（メッセージ上限、モデル切り替え、コンテキストウィンドウ）を詳述。制限の理由（インフラ負荷、コスト管理、公平性、悪用防止）や、予測不能なパフォーマンス、データプライバシー、カスタマイズ不足、コスト高騰といった他の限界も解説。解決策として、オープンソースLLMをセルフホストする方法を提案。