未来はローカルにある。
現在、私のデスクには 3 台の Mac Studio が設置され、OpenClaw を動かしています。すべて Qwen 3.5 を実行しており、これは Sonnet 4.5 とほぼ同等の性能を持つ、非常にインテリジェントなローカルモデルです。無制限のトークン、レート制限なし。かかる費用は、コンピューターに流れる電力代だけです。
100% プライベート。AI 企業が読み取ったり、新しいモデルのトレーニングに使用したりできるクラウド上のサーバーには、何も送信されません。すべてはデバイス上に留まります。WiFi をオフにしても、問題なく動作します。
これこそが未来です。あなただけの、プライベートで無制限の超知能が、あなたのデスクに鎮座する。24 時間 365 日、あなたのために働く。
しかし、重要なのは、これは未来である必要はないということです。今、あなたの現在になり得るのです。そして、それを実現するために 10,000 ドルもする Mac Studio は必要ありません。今なら、Mac Mini でも実現できます。今日。まさに今すぐ。
Qwen 3.5 はつい数日前にリリースされたばかりで、革新的です。Sonnet 4.5 レベルの超インテリジェンスでありながら、32GB のメモリに収まります。
つまり、ベースモデルより上のグレードの Mac Mini をお持ちなら、このローカルモデルを搭載して、あなたのデスク上で OpenClaw を 24 時間 365 日動かしながら、無制限の Sonnet 4.5 レベルのインテリジェンス（6 ヶ月前には革新的でした）を活用できるのです。
制限なし。Anthropic にアクセスを止められることもなし。API 費用もなし。すべてプライベート。
6 ヶ月前のフロンティアレベルのインテリジェンス。あなたのデスクに。常に働き続ける。
これは革命的です。
現在、OpenClaw に関する最も多い不満は、制限と価格です。Anthropic API を接続すると、毎月何千ドルもの費用がかかり、常に制限に引っかかる可能性があります。これでそれが解決します。
コストを節約できるだけでなく、はるかに多くのユースケースが解放されます。制限がなくなった今、あなたのエージェントを 24 時間 365 日稼働させることができます。これにより、AI との関係性が完全に変わります。
もはやチャットボットのような双方向の会話ではなく、エージェントが絶えず価値を生み出し、自己改善し、新しいタスクを見つける、受動的で環境的な関係になります。API を使用していた時には決して不可能だったことです。
例えば、現在私は SaaS ファクトリーを持っており、そこでエージェントが働いています：
4 つの OpenClaw エージェントが同じ製品に同期して取り組み、個別のタスクを処理しています。エージェントがタスクを完了すると、新しいタスクを見つけます。必要であれば、自分自身でタスクを作成することもできます。
別のエージェント（Ralph）は、エージェントが実行するすべてのタスクの QA を行います。いずれかのエージェントがミスをした場合、Ralph は彼らのメモリを編集し、改善します。
完全なクローズドループの自己改善システムです。API を使用していたら、毎月数千ドルの費用がかかっていたでしょう。ローカルモデル（Qwen と MiniMax）なら、完全に無料です（電力代のみ。Mac コンピュータでは非常に効率的です）。
これまで不可能だったまったく新しいユースケースが解放されました。個人事業主として、決して手に入れられるとは思っていなかった力を与えてくれています。
あなたもこれを実現できます。たとえ Mac Mini を使用していても、あなた自身のエージェントチームが継続的に作業し、改善していく環境を手に入れられます。
ローカルモデルを立ち上げて実行する
Qwen 3.5（先ほど説明したモデル）を実行するには、少なくとも 32GB のメモリを搭載した Mac Mini が必要です。モデル自体は 20GB のメモリしか必要としませんが、他のタスクも実行できるように、ある程度の余裕を持たせておくことをお勧めします。
ベースの 16GB Mac Mini しかお持ちでなくても大丈夫です。このモデルは実行できませんが、実行可能な小さなモデルはあります。フロンティアレベルのインテリジェンスではありませんが、いくつかの小さなタスクをローカルモデルにオフロードすることはできるでしょう。
32GB 以上のメモリを搭載したコンピュータに Qwen 3.5-35B-A3B をセットアップする方法は以下の通りです：
- LM Studio をダウンロード — lmstudio.ai (http://lmstudio.ai/http://lmstudio.ai/))、無料、アプリケーションフォルダにドラッグ
- Qwen3.5-35B-A3B-4bit を検索 — Discover タブで「Qwen3.5-35B-A3B」を検索し、4-bit MLX バージョンを選択
- ダウンロード — 約 20GB、快適なインターネット環境で数分
- モデルをロード — サイドバーでクリックし、Load を押す。完了。これでローカル AI が実行されています
- 使用する — OpenClaw に接続するよう指示します。LM Studio にダウンロードしたので、そのモデルをツールとして使いたいと伝えてください。
32GB 未満のメモリのコンピュータ（ベースモデルの Mac Mini など）を使用している場合は、OpenClaw に「このハードウェアで実行可能な最適なローカルモデルは何ですか？ それを使って一部のタスクをオフロードしたり、メモリシステムを改善したりできますか？」と尋ねることをお勧めします。
使用するタイミング
このモデルは 6〜12 ヶ月前のフロンティアですが、今日のフロンティアではありません。そこで私の推奨は、OpenClaw の頭脳として Anthropic や ChatGPT を使用し、筋肉としてローカルモデルを使わせることです。
フロンティアモデルがすべてを計画し、ローカルモデルがそれを実行します。
実行はトークン使用量の 90% を占めるため、これにより大幅に節約できます。
ハイブリッドモデルを手に入れることができ、両方の長所を活かせます。
また、ローカルインテリジェンスをいじくり回して AI について学ぶという利点も得られます。さらに、必要な時にデータをプライベートに保つこともできます。
これにより、今年来ると私が信じているローカルな未来に備えることもできます。
今年中に、1 台の Mac Studio や Mac Mini で実行できる Opus 4.6 レベルのモデルが登場すると私は信じています。そしてその時、世界はその可能性に目覚めるでしょう。
あなたにとっての良い知らせ：今ここで行動を起こせば、他の誰よりも先を行くことができます。そこにこそ、大きなチャンスが常にあるのです。
