① 検証サマリー

• 80GB級を含む5モデルを1台のPCに同居させ、切り替えながら検証しました。大型3種はVRAM 24GBや48GBのdGPUでは動作せず、96GBをグラフィックスメモリに割り当てられるDAIV CXだからこそ、この顔ぶれが最初 からすべて候補に残りました。

  

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• 短い33問での推定生成速度の中央値は、gpt-oss-120bが46.5トークン/sec、Qwen3.8-Flash-Nextが27.9トークン/secでした。80GB級の大型モデルであっても、対話的に使える速度が出ています。

  

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• 5モデルとも100問を最後まで処理し切りました。数時間に及ぶ連続推論でも動作は安定しており、まとまった量のタスクを流し続ける使い方に耐えることを確認しています。

  

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• コンテキスト長262,144トークン（400字詰め原稿用紙なら約655～1,311枚、長編小説数冊分）を設定して動作を確認しました。大型モデルを読み込んでなお、書籍数冊分の資料を一度に扱える余白を残しています。

• 25ページの英語資料の要約では、資料内で記載が食い違う原資料側の不整合を検出しました。資料全体を一度に読み込めたからこそ拾えた、横断的なチェックの成果といえます。

  

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② ハードウェア的裏付け

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  Windowsで完結する導入と運用

  従来、ローカルLLMの運用というと、Linux環境の構築やコマンドライン操作が前提になりがちでした。DAIV CXなら、LM Studio対応モデルである限り、Windows PCのセットアップと同じ感覚でそこまで到達できます。専用機を別途管理する負担がなく、既存のPC運用の延長線上に置けます。

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  128GBユニファイドメモリ

  CPUとGPUが共有する128GBのユニファイドメモリを搭載し、最大96GBをGPU用メモリとして割り当てられます。モデルの大きさとコンテキスト長のどちらかをあきらめるというトレードオフに悩まされないことが、128GBユニファイドメモリの特色です。

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  小型・低消費電力で回し続けやすい

  ハイエンドdGPUがピーク時に600W近くを要するのに対し、本製品はモバイル向けに設計されたSoCを核とする小型筐体で、消費電力は圧倒的に小さく抑えられます。処理を数十分実行させる使い方や、サ ーバー化して常時待機させる運用では、電力と発熱の少なさが「回し続けやすさ」につながります。

③ 検証者の視点

大型モデルを動かす価値について

基本的にLLMのパラメータが増えれば増えるほど、出力の品質が向上します。クラウド級により近い品質の大型モデルを手元に置きたいなら、それが動く環境はこの価格帯ではDAIV CXが有力な候補となります。60GBや80GBといったクラスのLLMが動くこと自体が、本製品の価値です。

資料整理・RAGの土台として

ローカル環境なら、確認のための再実行や別モデルでの検算を、利用料や回数制限を気にせず何度でも行なえます。実務でこうした資料整理の対象となるのは、多くの場合そもそも社外に出せない文書でしょう。手元で完結するDAIV CXの環境は、その前提に最初から合致しています。

日常の道具として

動く範囲の広さと、始めるまでの障壁の低さ。この2つを1台で両立していることが、DAIV CXの核となる特徴です。大型ローカルLLMを日常に取り入れたい人にとって、DAIV CXは現実的な答えになります。