Vision-Language Encoder。OpenAI CLIP (ViT-L/14)・SigLIP-2 (Google・Multilingual)・SigLIP So400m-Patch16-512・EVA-02 CLIP・AIMv2 (Apple・Autoregressive)・OpenCLIP・InternVL 3 (OpenGVLab)・Florence-2 (Microsoft)・PaliGemma 2 (Google)・MetaCLIP (Meta)・MobileCLIP (Apple Edge)・Hugging Face Vision Transformer ViT・¥0 OSS、2026年AIMv2+SigLIP-2主流。
Vision‑LLM とは、画像とテキストを同時に扱うエンコーダで、2026 年に主流となった CLIP 系列(ViT‑L/14)や SigLIP‑2、EVA‑02、InternVL 3 などが代表例です。これらは 10 億パラメータを超えるモデルで、画像認識と自然言語生成を同一ネットワークで実現し、デバイス上で高速推論が可能です。2025 年に登場した Apple の AIMv2 で自動回帰型テキスト生成が統合され、2026 年には多言語対応が標準化されました。
| モデル | パラメータ | 画像解像度 | 推論速度 (RTX 5090) | TDP | 主要用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| CLIP ViT‑L/14 | 3 億 | 224×224 | 180 ms | 120 W | 画像検索 |
| SigLIP‑2 | 4 億 | 512×512 | 210 ms | 140 W | 多言語翻訳 |
| EVA‑02 | 1.5 億 | 256×256 | 190 ms | 110 W | 医療診断 |
| InternVL 3 | 12 億 | 512×512 | 220 ms | 150 W | エンタメ |
| AIMv2 | 8 億 | 224×224 | 170 ms | 130 W | 自動生成 |
Q1. Vision‑LLM はどのくらいの推論速度が出ますか?
A1. RTX 5090 で 200 ms 未満、Apple M2 Ultra で 170 ms 以内に収まります。
Q2. どの GPU が最もコストパフォーマンスが高いですか?
A2. RTX 5090 は 24 GB GDDR7 と 450 W の TDP がバランス良く、価格は約 300,000 円で高性能を発揮します。
Q3. Vision‑LLM はオンデバイスで動作しますか?
A3. はい。Apple M2 Ultra や Google Coral Dev Board で Edge TPU を利用すれば、完全にローカルで推論可能です。
Vision‑LLM は、画像とテキストを同時に扱うことで、検索、翻訳、生成など多様なタスクを一括で解決します。2025 年のハードウェア統合と 2026 年の多言語標準化により、エンドユーザーは自作 PC でも高精度・高速推論を享受できます。GPU、CPU、メモリ、電源をバランス良く選定し、最新のソフトウェア環境を構築すれば、Vision‑LLM のパワーを最大限に引き出せるでしょう。