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オンデバイス固有表現抽出（NER）の最適解：精度・コスト・信頼性を徹底比較

オンデバイスでの名前付きエンティティ認識（NER）において、どのモデルが真に実用的なのか？最新の研究論文（arXiv:2610.00007）に基づき、GLiNER、DeepSeek、Qwenなどの主要モデルを精度、レイテンシ、信頼性の観点から徹底検証します。