overview
Magnitude とは？
Magnitude はコーディングエージェント向けのローカル推論エンジンで、開発者は対応する AI モデルを自身のデバイス上で実行できます。ユーザーのハードウェアに合わせてカーネルをチューニングし、テキストとビジョンのローカル推論に対応します。Magnitude はオープンソースで、Pi、OpenCode、Hermes、OpenClaw、Codex、Claude Code、Oh My Pi、Cline との連携を掲載しています。
AIツール
Magnitude レビュー
Magnitude は、コーディングエージェント向けのオープンソースのローカル推論エンジンです。ユーザーのデバイスに合わせてカーネルをチューニングし、厳選されたテキストモデルとビジョンモデルに対応します。
shipped 2026年10月9日freemium
Domain rating25
注目ポイント
1コーディングエージェント向けのオープンソース・ローカル推論エンジン
2macOS、Linux、Windows に対応
3コンテキストウィンドウは 65,536 トークン
4Qwen3.6 35B-A3B、Gemma 4 12B、MiniCPM5 1B、Muse Glimmer 30B、Liquid LFM2.5 2.6B に対応
Magnitude について
料金プラン
Open Source
Free
- • No token costs
- • Private - nothing leaves your machine
- • Apache 2.0 License
投資家
Y Combinator
GitHubOpen Source
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
Magnitude の主な機能
Magnitude は、ローカルモデル推論とデバイスごとのカーネルチューニングを組み合わせ、コーディングエージェントのワークロードを想定した機能を備えています。製品サイトでは llama.cpp の最大 2 倍の速度をうたっていますが、これはベンダーによる比較であり、独立したベンチマークとして示されたものではありません。
- macOS、Linux、Windows 上でローカルに推論を実行します。
- ユーザーのハードウェアに合わせてカーネルをチューニングします。
- コーディングエージェントでの利用を想定しています。
- テキストとビジョンの入力に対応します。
- コンテキストウィンドウは 65,536 トークンです。
- Qwen3.6 35B-A3B、Gemma 4 12B、MiniCPM5 1B、Muse Glimmer 30B、Liquid LFM2.5 2.6B に対応します。
- API を提供しており、ドキュメントは https://docs.magnitude.dev で確認できます。
- 製品の機能説明によると、同時セッションと柔軟なメモリ管理に対応します。
- open_standard の Function Calling を掲載しています。
- 製品サイトでは、llama.cpp より最大 2 倍高速なパフォーマンスをうたっています。
use cases
Magnitude はどんな人におすすめ？
Magnitude は、対応モデルをローカルで実行したいユーザー、特にコーディングエージェントのワークフローで利用するユーザーを対象としています。掲載されている連携機能と対応プラットフォームから、想定される用途が分かります。
- コーディングエージェント向けにローカル推論を実行する開発者。
- ローカル推論を Pi または OpenCode に接続するユーザー。
- Hermes、OpenClaw、Codex、Claude Code、Oh My Pi、または Cline を利用するユーザー。
- macOS、Linux、または Windows で対応するテキストモデルやビジョンモデルを実行するユーザー。
how to use
Magnitude の使い方
Magnitude のソースコードは https://github.com/magnitudedev/magnitude で、API ドキュメントは https://docs.magnitude.dev で公開されています。プロジェクトが掲載する選択肢から、対応プラットフォーム、モデル、コーディングエージェント連携機能を選択してください。
- 1Magnitude リポジトリでインストール方法と使用手順を確認します。
- 2macOS、Linux、または Windows に Magnitude をセットアップします。
- 3Magnitude が対応モデルとして掲載しているものから選択します。
- 4API を設定するか、Pi、OpenCode、Cline などの掲載されている連携機能に接続します。
- 5ローカル推論タスクを実行し、デバイスで利用可能なメモリやパフォーマンスを基準に評価します。
pricing
Magnitude の料金とプラン
掲載されている Open Source プランは無料で、オープンソースのローカル推論を利用できます。公開されている料金情報には、有料プラン、サブスクリプション料金、個別の API トークン料金は記載されていません。製品はフリーミアムとも説明されていますが、有料プランの詳細は提供されていません。
- Open Source：無料。オープンソースのローカル推論を利用できます。
- 有料プラン：価格やプランの詳細は提供されていません。
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Pros
- +Open-source local inference is listed as free.
- +Runs on macOS, Linux, and Windows.
- +Provides hardware-specific kernel tuning.
- +Lists coding-agent integrations including Pi, Codex, Claude Code, and Cline.
- +Supports text and vision models and a 65,536-token context window.
Cons
- −The supported model list is limited to the models named by the project.
- −Kernel tuning and local inference performance depend on the user’s hardware.
- −The up-to-2× speed comparison with llama.cpp is a product-site claim; benchmark conditions are not specified in the supplied information.
- −Paid-plan pricing and details are not provided.
- −The available information does not describe installation requirements or minimum hardware specifications.
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Magnitude と競合製品の比較
Magnitude は、デバイスごとのカーネルチューニングとコーディングエージェントのワークロードを重視しています。以下では、ローカル推論およびサービングの他のツールと比較した、明示されているトレードオフを紹介します。
1
The foundational C/C++ engine for CPU and consumer GPU inference that supports virtually every quantized open-weight model via GGUF.
You get broader architecture support and zero compilation overhead before running models, but you lose Magnitude's automatic per-device kernel auto-tuning and agent-oriented dynamic memory freeing.
2
Wraps local inference in a streamlined CLI and background daemon with an integrated, Docker-style model registry and standard REST API.
Setting up and swapping models is noticeably simpler and widely supported across coding extensions, but it relies on precompiled generic kernels and lacks Magnitude's agent-specific prefix cache optimizations.
3
Engineered around high-throughput PagedAttention and continuous batching designed for serving multiple concurrent requests efficiently.
Provides vastly superior multi-session batching and production serving performance, but it is heavy to configure, targets high-end discrete GPUs, and lacks Magnitude's single-device zero-config desktop flow.
4
Provides a polished desktop GUI for discovering, configuring, and testing local models alongside an instant OpenAI-compatible local server.
Offers a far more user-friendly interface for inspecting model parameters and prompt templates, but it runs standard precompiled llama.cpp binaries without hardware-specific kernel tuning.
Storkでもっと
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