Open data
オープンデータ
当サイトが自前で計測したローカルAIのベンチマークを、CC BY 4.0で公開します。benchmarkレコードにカタログ値や転載値は含みません。devices.jsonの公称仕様はspec_onlyで実測機材と分離しています。研究・記事・比較に自由に使えます（出典表示が条件）。
- 計測レコード
- 178計測レコード
- 実測 / 登録機材
- 5 / 13実測 / 登録機材
- 実測 / 登録モデル
- 51 / 58実測 / 登録モデル
- 公開生ログ
- 11公開生ログ
最終更新: 2026-07-16（最新の計測日）
固定版と生ログ
最新URLに加え、後から内容が変わらないv1.7.0の固定版を配布します。各ファイルのSHA-256はchecksums.sha256で検証できます。生ログは現存する公開可能な計測だけを端末名など匿名化して配布しており、全178レコードとの1対1対応ではありません。
公開中の生ログ 11ファイルを見る
- A6000 SLM計測 RESULTログ20260616-a6000-slm.txt
- Mac mini M4 SLM計測 RESULTログ20260616-macm4-slm.txt
- Jetson Orin Nano Super SLM計測 RESULTログ20260616-jons-slm.txt
- Raspberry Pi 5 SLM計測 RESULTログ20260616-rpi5-slm.txt
- RTX 4060ノート計測 RESULTログ20260623-rtx4060.txt
- Raspberry Pi 5 CPUモデル比較 調査記録20260710-pi5-cpu-duel-notes.txt
- Raspberry Pi 5 + Hailo-10H LLM 生APIトランスクリプト20260710-pi5-hailo10h-llm-transcript.txt
- Raspberry Pi 5 長文コンテキスト 生JSONL20260710-pi5-longctx-raw.jsonl
- Raspberry Pi 5 Cold TTFT追試 生JSONL20260711-pi5-coldttft-raw.jsonl
- Jetson 7Bモデル OOM失敗ログ20260710-jons-7b-oom.txt
- Jetson電力モード比較ログ20260710-jons-power-mode.txt
ファイル種別・容量・個別ハッシュはraw/index.jsonに収録しています。
ダウンロード
- benchmarks.csv全計測レコード（表計算ソフト向け）CSV
- benchmarks.json全計測レコード（プログラム向け・メタ付き）JSON
- devices.json機材マスタ（spec_onlyの公称値を含み、実測と分離）JSON
- models.jsonモデルマスタ（パラメータ数・ライセンス）JSON
- feasibility.jsonモデルが機材で動くかどうかの実測レコード（機材×モデル×量子化ごと）JSON
- switch.jsonモデル切替のロード時間・失敗の実測ログ（session→run→attempt）JSON
- manifest.json版・件数・配布物・SHA-256の一覧JSON
- bench_ollama.py自分のPCで同じ指標を測るスクリプトPY
ライセンスと使い方
CC BY 4.0（表示 4.0 国際）で提供します。改変・再配布・商用利用が可能で、条件は出典の表示のみです。
表示例（リンク付きが望ましい）:
出典: ai-local-lab（https://ai-local-lab.com/data/）CC BY 4.0
benchmarkレコードの計測値はすべて自前機材での実測です（ollama API・2回平均・num_predict=256。経験則／要検証）。devices.jsonに含む機材マスタの公称値（メモリ帯域・最大電力など）はspec_onlyで実測と分離しており、自前実測ではありません。計測条件はモデル・ランタイム・量子化で変動します。引用時は計測日（measured_at）も併記してください。実測の一覧は検証DB、各数値の意味は測定プロトコルで確認できます。
データ定義（スキーマ）
benchmarks.csv / benchmarks.json の主な列です。`device`・`model` は devices.json / models.json の id と対応します。
| 列 | 意味 | 単位 / 形式 |
|---|---|---|
| dataset_version | 固定版の番号 | SemVer |
| schema_version | 列定義の番号 | SemVer |
| device | 機材ID | devices.json と対応 |
| model | モデルID | models.json と対応 |
| quant | 量子化レベル | 例 Q4_K_M / Q8_0 / F16 |
| runtime | 推論ランタイム | 例 ollama 0.30.8 |
| decode_tok_per_sec | 生成速度 | tok/s |
| ttft_ms | 初回トークンまでの時間 | ms |
| power_w_avg | 平均消費電力 | W（未計測は空） |
| temp_max_c | 計測中の最高温度 | ℃（未計測は空） |
| measured_at | 計測日 | YYYY-MM-DD |
計測条件: ollama API・本計測2回平均・num_predict=256・temperature=0。電力の測定境界は機種で異なる（GPUのみ / SoC全体 / 基板）ため、tok/s/W の機種横断比較は目安です（要検証）。
あなたの機材で測る（再現）
Python 3.9以上の標準ライブラリだけで動くスクリプトを公開しました。既定値は当サイトDBと同じ固定プロンプト・2回平均・num_predict=256・temperature=0です。
- ollamaを導入し、対象モデルを
ollama pullで取得 - bench_ollama.pyを保存
- 固定プロンプト・num_predict=256・temperature=0で、ウォームアップ後に本計測2回
- DB互換のttft_msに加え、ストリーミング実測のttft_ms_stream・prefill・総時間も分離
- 取得可能な場合だけ電力・温度を1秒間隔で記録し、測定境界も結果に保存
python bench_ollama.py qwen3.5:4b --device-label "My PC"
summary.json、summary.csv、events.jsonlを生成します。既定ではプロンプト・生成文・contextを生ログに保存しません。 業務文書を使う場合は、公開前に必ず内容を確認してください。データはCC BY 4.0です。計測値の提供・指摘は運営者までお寄せください。