Gemma 4 QATがOllama経由で使えるようになっていた。そこでCodex(GPT-5.5)に、これまでいまいちだったローカルLLMでRF情報一週間分まとめて日本語で要約するアプリ（gemma4-26B-A4B QAT、DuckDuckGo Search、Flask使用）を作ってもらうと相当いい出来で使えそう。

Gemma4 QATが発表されていた。

 Gemma 4 QAT models: Optimizing model compression for mobile and laptop efficiency

Ollamaでもv0.30.6から動かせる。

https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.30.6

うちのNVIDIA RTX5060 VRAM 8GBというしょぼいノートPCでもそれなりに動くんじゃないかと試してみた。

まずはモデルダウンロードして、

ollama run gemma4:26b-a4b-it-qat --verbose

結構いい感じで動く。そこでこれを司令塔として高周波・RFニュースを１週間分集めてくるRF Weekly Digestのアプリ版をOpenAIのCodex（GPT-5.5）に作ってもらおう。

検索はDuckDuckGo Searchで、Flaskでウェブサーバーにしてもらった。

指示はこんな感じで。

すると何回かやり取りして15分くらいでできた。

マニュアル

コード

Pythonの依存関係

beautifulsoup4
ddgs
feedparser
Flask
httpx
lxml
ollama
playwright

そして実行。60件以上のサイトを拾ってきてうまい感じに要約されている。これは相当いい出来。

これ現実に使えるんじゃないだろうか。今まではGoogle AI Studioでやっていたけれどこれなら完全ローカルなので一切費用かからないし。

いやしかしCodexすごいな。こっちのやりたいことを先回りして考えてくれたりしたし。