はじめに 前回の記事では、UGREEN DXP6800 Pro に eGPU 経由で RTX 2000 Ada を載せ、Ollama を Docker 上で動かし、さらに Zed からローカルLLMへ接続するところまでをまとめました。 前回時点での到達点はこうでした。 Ollama は ollama/ollama:0.24.0 に固定 NVIDIA Driver は 535.261.03 GPU は RTX 2000 Ada 16GB qwen3:14b は 100% GPU で快適に動作 qwen3-coder:30b は本体RAM不足で本格検証できず UGREEN DXP6800 Pro の本体RAMを 64GB に増設予定 今回はその続きです。 NAS本体のメモリを 8GB から 64GB に増設し、qwen3-coder:30b がどこまで実用になるのかを試しました。 さらに今回は単なるベンチマークだけではなく、実際に Zed 経由でローカルLLMを使い、Sonnet と qwen3-coder:30b に同じようなコーディング課題を投げ