ローカル、オープンソース、そして完全に無料の Claude Code のライバルを試してみました – 結果はどうでしたか

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ZDNET の重要なポイント

• 無料の AI ツール Goose と Qwen3-coder が、高価な Claude Code プランを置き換える可能性があります。
• セットアップは簡単ですが、強力なローカル マシンが必要です。
• 初期のテストでは有望性が示されていますが、精度と再試行には問題が残っています。

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ジャック・ドーシーは、Twitter（現在はX）、Square（現在はBlock）、Bluesky（現在はブルー）の創設者です。 7月に遡ると、彼はこう投稿した Xに関するかなり不可解な発言、「goose + qwen3-coder = すごい」と言います。

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それ以来、Goose と Qwen3 コーダーの両方に対する関心が高まっています。 ガチョウDorsey の会社 Block によって開発された、オープンソースのエージェント フレームワークです。 クロード・コード。 Qwen3 コーダー Sonnet-4.5 に似たコーディング中心の大規模言語モデルです。どちらも無料です。

インターネットが示唆しているように、これらを組み合わせると、Claude Code に対する完全に無料の競合他社を作成できるようになります。しかし、それはできるでしょうか？本当に？私は調べてみることにしました。

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これは、Goose (エージェント フレームワーク) の統合について説明する 3 つの記事のうちの最初の記事です。 であること (LLM サーバー)、および Qwen3-coder (LLM)。

この記事では、すべてをうまく機能させる方法を説明します。次回の記事では、これら 3 つのツールのそれぞれが AI エージェントのコーディング プロセスで果たす役割をさらに詳しく説明します。そして最後に、これらのツールを使用して、Claude Code で構築してきたアプリの拡張として、完全に機能する iPad アプリを構築してみます。

さて、始めましょう。私はこれを自分で構築しています マックただし、3 つのツールすべてを 窓 または Linux マシン、それがあなたが転がる方法なら。

ソフトウェアをダウンロードする

まずは Goose と Ollama の両方をダウンロードする必要があります。後で Ollama 内から Qwen3 コーダー モデルをダウンロードします。

最初に Goose をダウンロードしてインストールしました。しかし、私はオラマと話すことができませんでした。私が何を間違えたかわかりますか？はい。まだ Ollama をダウンロードしてセットアップしていませんでした。

Ollama と Qwen3-coder のインストール

最初に Ollama をインストールすることをお勧めします。先ほども述べたように、私は MacOS を使用していますが、お好みのものを使用してください。 Ollama のコマンドライン バージョンをインストールすることもできますが、私はアプリ バージョンの方が好きなので、それを検討します。

オラマをダウンロードしてください。次に、インストーラーをダブルクリックします。アプリケーションが読み込まれると、チャットのようなインターフェイスが表示されます。右側にモデルが表示されます。私のデフォルトは gpt-oss-20b でした。

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それをクリックすると、モデルのリストがポップアップ表示されます。私は Qwen3-coder:30b を選択しました。30b はモデル パラメーターの数を指します。これは、約 300 億のパラメーターを備えたコーディングに最適化されたモデルです。

プロンプトに強制的に回答するまで、モデルはダウンロードされないことに注意してください。 「テスト」という単語を入力すると、モデルがダウンロードされました。

このモデルは 17GB なので、十分なストレージ容量があることを確認してください。この要件は、このプロジェクト全体の大きな利点の 1 つを強調しています。あなたの AIはローカルです、マシン上で実行されます。クラウドには何も送信していません。

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Qwen3-coder をインストールしたら、コンピューター上の他のアプリケーションから Ollama インスタンスを認識できるようにする必要があります。この手順を実行するには、メニュー バーの Ollama メニューから[設定]を選択します。

Ollama をネットワークに公開するをオンにします。 Ollama 自体を .ollama ディレクトリにインストールさせます。この方法ではディレクトリが非表示になるため、そこに 17GB のファイルが埋め込まれていることに注意してください。

最後に、コンテキストの長さを 32K に設定しました。私のマシンには 128 GB の RAM があるので、コンテキストが不足し始めたら、それをブーストします。しかし、私はこのアプローチがより小さなコンテキスト空間でどの程度うまく機能するかを確認したかったのです。

また、Ollama にサインインしていないことに注意してください。アカウントを作成して一部のクラウドサービスを利用できます。しかし、私たちはこれを完全に無料で、完全にローカル コンピューター上で実行しようとしているため、できる限りサインインを避けています。

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Ollama と Qwen3 コーダーについては以上です。 Goose を使用するときは常に Ollama を起動して実行する必要がありますが、おそらくこれ以降はあまり操作しないでしょう。

グースのインストール

次にGooseをインストールしましょう。先に進み、インストーラーを実行してください。 Ollama と同様、複数の Goose 実装があります。私は MacOS Apple Silicon Desktop バージョンを選択しました。

Goose を初めて起動すると、このようこそ画面が表示されます。構成の選択肢はいくつかありますが、ここでは完全に無料のセットアップを行うため、「その他のプロバイダー」セクションに移動し、「プロバイダー設定に移動」をクリックします。

ここには、実行できるさまざまなエージェント ツールと LLM の非常に大きなリストが表示されます。下にスクロールして Ollama を見つけ、「構成」をクリックします。

この手順を実行すると、Ollama を構成するように求められます。ここで少し混乱しました。愚かな私は、「Ollama を構成する」ということは、次のことを意味すると思っていたからです。 実は オラマの設定中。それほど多くはありません。あなたが (ここで、そして他のすべてのプロバイダーに対して) 行っていることは、接続 (この場合は Ollama) を構成することです。

モデルを選択するように求められます。もう一度、qwen3-coder:30b を選択します。

Ollama と qwen3-coder:30b の両方を選択したら、[モデルの選択]をクリックします。

おめでとう。これで、ローカル コーディング エージェントがインストールされ、コンピュータ上で実行されるように構成されました。

グースを試してみよう

他のほぼすべてのチャットボットと同様に、プロンプト領域にプロンプトを入力する必要があります。ただし、最初に、使用するディレクトリを Goose に知らせることは悪い考えではありません。最初のテストでは、一時フォルダーから動作するように Goose を設定しました。 (1) で、すでに表示されているディレクトリをタップしてこれを指定します。

また、実行しているモデルが (2) に示されていることにも注意してください。複数のモデルを実行するように Goose を設定できますが、今のところはこのモデルだけを使用しています。

テストとして、私は私のものを使用しました 標準テストの課題 — シンプルな WordPress プラグインを構築します。最初の実行では、Goose/Qwen3 は失敗しました。プラグインを生成しましたが、機能しませんでした。

2 回目と 3 回目の試行では、何がうまくいかなかったかを Goose/Qwen3 に説明した後、失敗し、また失敗しました。

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3 回目の試行までに、ランダム化は実行されましたが、指示に完全には従わず、元のプラグインの目的全体が台無しになってしまいました。

Goose が正しく理解するまでに 5 ラウンドかかりましたが、Goose は自分自身の期待がどれほど正しかったかについて非常に満足していました。

第一印象

では、このアプローチについて私はどう思うでしょうか?私の小さなテストが機能するまでに 5 回の試行が必要だったことにがっかりしました。この課題で多数の無料チャットボットをテストしたところ、 グロク そしてGemini 3以前 ジェミニ 私の小さなテストは最初の試行で正解しました。

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しかし、 チャットボットコーディングとエージェントコーディングの大きな違い それは、Claude Code や Goose などのエージェント コーディング ツールが実際のソース コードで動作することです。したがって、修正を繰り返すことで実際のコードベースは改善されます。

私の同僚が Tiernan Ray は 16GB M1 Mac で Ollama を試しました、彼はパフォーマンスが耐えられないことに気づきました。しかし、私はこのセットアップを M4 Max Mac スタジオ 128GBのRAMを搭載。 Chrome、Fusion、Final Cut、VS Code、Xcode、Wispr Flow、Photoshop を同時に開いたこともありました。

これまでのところ、かなり単純なプログラミング テストしか実行していませんが、全体的なパフォーマンスは非常に良好であることがわかりました。私の Mac Studio で Goose を実行しているローカル インスタンスと、AI 企業の巨大なインフラストラクチャを使用する Claude Code や OpenAI Codex のようなローカル/クラウドのハイブリッド製品との間で、プロンプトからのターンアラウンドに明らかな違いは見られませんでした。

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しかし、これらはまだ第一印象です。この無料ソリューションが、Claude Code の月額 100 ドルの Max プランや OpenAI の月額 200 ドルの Pro プランのような高価な代替案に取って代わることができるかどうかは、大規模なプロジェクトを実行してみるともっとよく言えるでしょう。その分析はまだこれからなので、楽しみにしていてください。

Goose、Ollama、Qwen などのツールを使用して、コーディングに重点を置いた LLM をローカルで実行してみたことがありますか?セットアップはどうなりましたか?また、どのハードウェアで実行していますか? Claude や OpenAI Codex などのクラウド オプションを使用したことがある場合、ローカルのパフォーマンスと出力品質をどのように比較しますか?以下のコメント欄でお知らせください。

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