Magnitude
SHA-256Magnitude はオープンソースのローカル推論サーバーであり、あなたのハードウェアを自動解析して、最適なローカルモデルを推奨・実行し、利用中の AI エージェント(Pi、OpenCode、Claude Code など)に接続することで、完全無料・プライベート・オフラインの AI 体験を実現します。
既存のAIエージェントをローカルモデル上で直接動作させ、無料・オフライン対応・ハードウェア自動適応を可能にします。
主な機能
- ハードウェア自動検出とモデル推奨:チップ、メモリ、帯域幅を分析し、毎秒のトークン数を推定して、やみくもな選択を避ける
- すぐに使えるエージェント接続:Pi、OpenCode、Hermes、OpenClaw、Codex、Claude Code、Oh My Pi、Cline に対応
- オンデマンド読み込みと自動解放:モデルは使用時にのみ読み込まれ、アイドル時やメモリ逼迫時には自動的にアンロード
- 完全プライベートかつオフライン対応:プロンプト、ファイル、モデルはすべてローカルに留まり、ネットワーク接続は不要
- エンドツーエンドのチューニング:投機的デコーディング、並列処理の最適化を自動的に有効化し、エージェントのワークロード向けに調整
できないこと
- •Windows ネイティブ環境はサポートされておらず、WSL(Linux サブシステム)を使用する必要があります。
- •固定の最低ハードウェア要件はありませんが、メモリが大きいほど実行できるモデルも大きくなります。十分なユニファイドメモリまたは VRAM を搭載したコンピューターを推奨します。
- •オフライン使用はサポートされていますが、初回インストール時およびモデルのダウンロード時にはインターネット接続が必要です。
- •モデル数とエコシステムは Ollama ほど充実していませんが、GGUF 形式の Hugging Face モデルを自由に追加して補完できます。
- •プロジェクトの開発サイクルが速く、API や CLI が変更される可能性があるため、最新バージョンの追跡に適しています。
使用例
- クローズドソース API の代替としてローカルモデルを使い、プライバシーを保護してトークン費用を回避したい個人開発者
- Pi、Codex、Claude Code などのエージェントを既に利用しているが、ワークフローを変更せずにローカルモデルへ直接切り替えたいユーザー
Magnitudeはオープンソースの推論サーバーで、あなたのハードウェアに基づいて最適なローカルモデルを自動的に選択・実行し、使用中のAIエージェント(Pi、OpenCode、Hermes、OpenClaw、Codex、Claude Code、Oh My Pi、Clineをサポート)に直接接続できます。Ollamaなど単にモデルを実行するだけのツールとは異なり、Magnitudeは推測に頼りません。まずチップ、メモリ、帯域幅を評価し、適合するモデルを推奨して毎秒のトークン数を推定し、その後自動的にダウンロード、チューニング(投機的デコードや並行設定を含む)を行い、エージェントのワークロード向けに最適化します。モデルはオンデマンドでロードされ、アイドル時やメモリが逼迫した際には自動的にアンロードされます。すべてのプロンプトとファイルはローカルに保持され、完全オフラインで実行できます。セットアップは非常にスマートです。エージェントにCLIをインストールして`magnitude docs onboarding`を実行するよう指示するだけで、全設定をガイドしてくれます。macOS、Linux、およびWSL経由のWindowsをサポートしています。オープンソースライセンスはApache 2.0です。
タグ
はじめ方
ソフトウェアをインストール
ダウンロードしたインストーラをダブルクリックし、指示に従ってください
Magnitude CLIのインストール:ターミナルで `npm i -g @magnitudedev/cli` を実行します(macOS/Linux、Windowsの場合はWSLを使用してください)
起動ガイド:`magnitude setup` を実行して対話型設定を開始するか、READMEのプロンプトをそのままエージェントに送信して自動で操作させることもできます
モデルの選択と接続:ハードウェアの推奨に基づいてモデルを選択します。Magnitudeが自動的にダウンロードとチューニングを行い、エージェント(Claude Codeなど)をそのローカルモデルに切り替えます
- Magnitude CLIのインストール:ターミナルで `npm i -g @magnitudedev/cli` を実行します(macOS/Linux、Windowsの場合はWSLを使用してください)
- 起動ガイド:`magnitude setup` を実行して対話型設定を開始するか、READMEのプロンプトをそのままエージェントに送信して自動で操作させることもできます
- モデルの選択と接続:ハードウェアの推奨に基づいてモデルを選択します。Magnitudeが自動的にダウンロードとチューニングを行い、エージェント(Claude Codeなど)をそのローカルモデルに切り替えます
SHA-256 チェックサム確認済み
GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム
SHA256 チェックサム
98f2a0afd5b1adf464fbfd093372899eed9cca48361514d73c49922fbf82ecd9このチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。
本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。
オープンソースの透明性
GitHub ソースを見るアンインストール情報
`npm uninstall -g @magnitudedev/cli` を実行してコマンドラインツールをアンインストールします。モデルキャッシュを完全に削除する必要がある場合は、Magnitude のデータディレクトリ(通常は ~/.magnitude)を削除し、エージェント設定内で Magnitude を指すバックエンド設定も削除してください。
追加の依存関係なし
ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。
問題が発生?以下のFAQを確認
5 FAQs
類似プロジェクト
unsloth
Unsloth は無料・オープンソースのローカル AI デスクトップアプリで、大規模言語モデルと拡散モデルの実行とトレーニングが可能です。ファインチューニング速度が 2 倍向上し、VRAM 使用量が 70% 削減されます。
ragflow
RAGFlowはオープンソースのRAGエンジンであり、深いドキュメント理解とAgentワークフローを組み合わせ、根拠のある正確な回答を提供します。LangChainのDIY方式と比較して、RAGFlowは視覚化された、すぐに使えるエンタープライズ級プラットフォームを提供し、テンプレート化されたチャンク分割により幻覚と設定コストを大幅に削減します。
ollama
ローカルで大規模言語モデル(LLM)をワンクリックで実行・管理するオープンソースツール。複数のプラットフォームと豊富なモデルに対応しています。