# Gemma 4 26B がローカルで10サブエージェント並列オーケストレーション

> 出典: X投稿 @shodaiiiiii (Shodai Yanagimoto / しくみスタジオ) https://x.com/shodaiiiiii/status/2067407315016544346
> Google Gemma 公式デモ動画の引用。取得は shadow経由 x_search.py（win環境のJina匿名枠はx.comブロック中）。

## 投稿の要旨

- **Gemma 4 26B をローカル環境で動作**させ、**10個のサブエージェントを並列オーケストレーション**してSVGアートギャラリーをコーディング
- 処理速度 **100+トークン/秒** を達成
- 複雑なタスクのスケールアップ・チーム向けローカルチャットボットへの応用を示唆
- 投稿者コメント「ローカルで100+tok/s、10並列エージェントとなると実用の幅がかなり広がるやん」

## なぜ当環境(shadow)に重要か

1. **fusion_local.py の Google系パネル強化に直結**。現状は win-GPU `gemma4:12b`(GPU・届けば) / shadow `gemma2:2b`(CPU・フォールバック) の動的構成。Gemma 4 26B がローカルで100+tok/s 出るなら、Fusionパネルの「Google訓練系統」を格上げでき、ニューロダイバーシティ(性能の25%)が向上する。multi-model-routing.md「真のニューロダイバーシティ」節の実装強化候補。
2. **非中華ポリシー適合**（feedback-no-chinese-apis）。Gemma=Google製。win在庫のqwen系(中華・パネル不使用)の正当な代替。
3. **②黙々ループの無料化**。9router/Grok Build枠に依存せず、ローカルで量産実装ループ(10並列)を回せる方向。実行レイヤー②に該当。

## 検証すべき制約（楽観視しない）

- win RTX3080 は **VRAM 10GB**。26Bは4bit量子化でも ~15GB級でVRAMに乗り切らない可能性大 → 一部CPUオフロードで100+tok/sが出るか要実測。
- win在庫の現状: gemma4:12b(7.6GB) / gemma3:12b(8.1GB) / qwen系3種(中華・不使用)。**gemma4:26b はまだ未取得**。
- 「100+tok/s」「10並列」はデモ環境のスペック次第。投稿者環境のGPU構成は不明 → 当環境での再現は別問題。

## アクション

- win-GPU での Gemma 4 26B 実機検証 Issue を yoshida-jun/infra に作成（VRAM・tok/s・並列数を実測）。
- trends-tech.md へ1行索引。
- 検証で実用域なら fusion_local.py の resolve_google() を 26B 優先に格上げ検討。

## 関連
- [[multi-model-routing]] fusion_local.py / win-GPU動的フォールバック
- [[feedback-no-chinese-apis]]
- [[cli-image-generation]] (Discord通知のUA回避と同型・win使用時OPS通知)