ローカルLLM Strataとは?Qwen3.8-Flash-Nextをローカルで動かす必要スペックとWindows導入手順
Strata（ストラタ）は、Qwen3.8-Flash-Next を自分のPCで動かすローカル推論エンジンです。必要なRAM・VRAMの目安とWindows・Linuxへの導入手順を、公式の資料と筆者のRTX 5090での実測で紹介します。
2026-10
ローカルLLM 
ComfyUI Animaで自作LoRAを作る手順【Anima-LoRA-Factory v6.0】2.9B対応と学習時間
Anima 用の LoRA を画面から作れる Anima-LoRA-Factory v6.0 を RTX 5090 で試しました。60枚の学習は 2B で約21分、2.9B で約27分。使い方、設定、2B と 2.9B の違い、できた LoRA での生成結果。
AI動画・プロンプト Pika H3 Flex ComfyUI実測｜H3が6ステップで回る？RTX 5090の時間とVRAM
MiniMax H3 を6ステップにする Pika H3 Flex を ComfyUI の公式テンプレートで RTX 5090 実測。1344×768・5秒は約87秒で、20ステップより66%短縮。T2V・FL2VA・Ref2VA の時間、VRAM、画質、音声、商用条件。
ComfyUI FLUX.2 [dev]の必要スペックをRTX 5090で実測｜fp8とNVFP4の違い
FLUX.2 [dev] を ComfyUI で、RTX 5090（VRAM 32GB）と RAM 128GB の PC で動かしました。1024×1024 は fp8 で約19.7秒、NVFP4 で約11.2秒。必要なファイルと容量、VRAM と RAM、少ない VRAM を想定した簡易テスト。
ComfyUI MOSS-ImageをComfyUIで動かす｜必要VRAMと生成時間をRTX 5090で実測
文字が描ける画像生成モデル MOSS-Image を ComfyUI の公式テンプレートで動かしました。RTX 5090 で int8 版の 1024×1024 が約5.8秒。必要なファイルと置き場所、VRAM、小型エンコーダーの位置づけ。
PC・GPU環境 gpt-oss-120bはRTX 5090とRAM 128GBで動く？llama.cppで実測
OpenAI の gpt-oss-120b（63GB）を、RTX 5090（VRAM 32GB）と RAM 128GB の PC で llama.cpp を使って動かしました。いちばん速い設定で約29トークン/秒。必要なメモリ、起動コマンド、振り分けの比較。
PC・GPU環境 Qwen3.8-27Bをllama.cppのMTPで速くする設定【RTX 5090実測】
Qwen3.8-27B を llama.cpp で動かすとき、--spec-type draft-mtp を足すだけで RTX 5090 で 78→142 トークン/秒（約1.8倍）になりました。起動コマンド、先読み数の比較、Q6_K と128k の結果、効かないときのチェック。
AI動画・プロンプト AIイラストの髪型プロンプト20選｜髪色・前髪も画像から探してコピペ【2026年版】
コピーしてそのまま使える髪型プロンプトを20種類、髪色12色・前髪6種類と合わせて生成画像つきでまとめました。Anima・Illustrious XL・SDXL で5枚ずつ試した結果と、うまく出ないときの対処法も載せています。
ローカルLLM Hermes AgentをローカルLLMで動かす方法｜LM Studio×gpt-oss-20bで実際に試した【Windows】
Hermes AgentをLM Studioのgpt-oss-20bで動かした実測。通信先・VRAM・危ないコマンドの扱いも確認。
AI動画・プロンプト Animaで複数キャラを描き分けるプロンプト6選｜コピペ用と生成画像【2026年版】
Animaで2人・3人を描き分けるプロンプト集。タグだけと文で書く方法をTurbo・Baseで5枚ずつ比較。