OpenCode & Local LLM

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1. 0 OpenCode + Local LLM 2026-04-24 第145回NearMe技術勉強会 Takuma KAKINOUE
2. 1 OpenCodeとローカルLLMの組み合わせが最強かもしれない OSSのAIコーディングエージェントとローカルLLMを使えば、 無料で安全にAIを使い倒せるのでは!? という考えで早速OpenCodeとOllamaをインストール • OpenCode ◦ https://github.com/anomalyco/opencode ◦ 勉強会スライド ▪ https://speakerdeck.com/nearme_tech/opencode-introduction • Ollama ◦ https://ollama.com/ ◦ 勉強会スライド ▪ https://speakerdeck.com/nearme_tech/rokarullm
3. 2 実際に使ってみた結果 • 最適化問題（VRPTW）を解くPythonコードを⽣成してもらった ◦ モデルは、hhao/qwen2.5-coder-tools:14bを使用 精度・速度ともに 実用的なレベル
4. 3 モデル⽐較 • hhao/qwen2.5-coder-tools:14b ◦ https://ollama.com/hhao/qwen2.5-coder-tools:14b ◦ ツール呼び出し対応 ◦ コーディング特化 • gpt-oss-20b ◦ https://ollama.com/library/gpt-oss:20b ◦ 汎用的なモデル ◦ コーディングだけならqwenに軍配が上がる印象
5. 4 詰まったポイント • hhao/qwen2.5-coder-tools:14bはツール呼び出し対応のはずなのに、 なぜかファイルの読み書きやBashコマンドの実行ができなかった（gpt-oss-20bも同 様） → 解決策：コードをhhao/qwen2.5-coder-tools:14bに書かせ、 ファイル出力はBig Pickle（OpenCodeが無料公開しているモデル）に実行させた
6. 5 所感 • ちょっとしたコードを書かせるだけなら、ローカルLLMで⼗分だなと感じた • 料⾦やセキュリティを気にしながらAI使うよりも、 軽いタスクを何でも気軽にAIに任せられる⽅が結果的に効率が上がると考えている • 基本はローカルLLMを使って、要所のみClaudeなどの⾼性能AIにレビューさせる使 い⽅も良いかも
7. 6 Thank you