快適に動作Alibaba
Qwen3.5 9B
チャット · 推論 · コーディング · 画像認識 · Apache-2.0
パラメータ数 9B
推定メモリ 6.9 GBQ4_K_M
推定速度 24–36 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
無料のローカルLLM対応チェッカー
このPC・GPU・MacでローカルLLMは動かせる？
ローカルLLMを勘に頼らず選べます。人気のローカルAIモデルとお使いのハードウェアを照合し、ダウンロード前にVRAM、メモリ、量子化、コンテキスト長、1秒あたりの推定生成トークン数を比較しましょう。
無料・インストール不要。ハードウェア検出はブラウザ内で行われ、生のGPU情報はアップロードされません。
お使いのハードウェア
ハードウェアを検出中…
ユニファイドメモリ48 GBシステムRAM48 GBメモリ帯域幅273 GB/s
量子化／精度
コンテキスト
31快適に動作
0ぎりぎり動作
3オフロード
5実行不可
39モデルを評価
このハードウェアで動かせるローカルLLMは？
チャット、コーディング、推論、画像認識向けのローカルAIモデルを検索。対応状況、推定メモリ、速度、ランタイム、判定根拠を比較できます。
用途
対応状況
提供元
並び順
モデル名とバージョンが完全一致する20件にArena順位を表示します。一致しないモデルの順位は推測しません。
Arena・CC BY 4.0・2026-07-10快適に動作AlibabaMoE
Qwen3 30B-A3B
チャット · 推論 · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 31B3.3B 有効パラメータ
推定メモリ 20 GBQ4_K_M
推定速度 65–98 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #821317 · 26,474 票
快適に動作AlibabaMoE
Qwen3.5 35B-A3B
チャット · 推論 · コーディング · 画像認識 · Apache-2.0
パラメータ数 35B3B 有効パラメータ
推定メモリ 23 GBQ4_K_M
推定速度 72–108 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #451396 · 29,184 票
快適に動作Meta
Llama 3.1 8B Instruct
チャット · コーディング · Llama 3.1 Community
パラメータ数 8B
推定メモリ 6.3 GBQ4_K_M
推定速度 27–40 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1301187 · 49,605 票
快適に動作OpenAIMoE
GPT-OSS 20B
チャット · コーディング · 推論 · Apache-2.0
パラメータ数 21B3.6B 有効パラメータ
推定メモリ 14 GBQ4_K_M
推定速度 60–90 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #931288 · 10,621 票
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 Coder 7B Instruct
コーディング · チャット · Apache-2.0
パラメータ数 7.6B
推定メモリ 6 GBQ4_K_M
推定速度 28–43 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
推論 · チャット · MIT
パラメータ数 15B
推定メモリ 11 GBQ4_K_M
推定速度 15–22 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Alibaba
Qwen3 8B
チャット · 推論 · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 8.2B
推定メモリ 6.4 GBQ4_K_M
推定速度 26–39 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 7B Instruct
チャット · 推論 · Apache-2.0
パラメータ数 7.6B
推定メモリ 6 GBQ4_K_M
推定速度 28–43 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
推論 · チャット · MIT
パラメータ数 7.6B
推定メモリ 6 GBQ4_K_M
推定速度 28–43 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
推論 · チャット · MIT
パラメータ数 33B
推定メモリ 23 GBQ4_K_M
推定速度 6.6–9.9 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Google
Gemma 3 12B IT
チャット · 推論 · 画像認識 · Gemma Terms
パラメータ数 12B
推定メモリ 8.8 GBQ4_K_M
推定速度 18–27 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #751334 · 3,829 票
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 Coder 14B Instruct
コーディング · チャット · Apache-2.0
パラメータ数 15B
推定メモリ 11 GBQ4_K_M
推定速度 15–22 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Alibaba
Qwen3 14B
チャット · 推論 · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 15B
推定メモリ 11 GBQ4_K_M
推定速度 15–22 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Google
Gemma 3 27B IT
チャット · 推論 · 画像認識 · Gemma Terms
パラメータ数 27B
推定メモリ 19 GBQ4_K_M
推定速度 8–12 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #621358 · 47,514 票
快適に動作Microsoft
Phi-4 14B
チャット · コーディング · 推論 · MIT
パラメータ数 14B
推定メモリ 10 GBQ4_K_M
推定速度 15–23 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1211217 · 24,126 票
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 Coder 32B Instruct
コーディング · チャット · Apache-2.0
パラメータ数 33B
推定メモリ 22 GBQ4_K_M
推定速度 6.6–10 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1131230 · 5,432 票
快適に動作Mistral AI
Mistral Small 3.1 24B
チャット · コーディング · 画像認識 · Apache-2.0
パラメータ数 24B
推定メモリ 17 GBQ4_K_M
推定速度 9–14 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #991278 · 33,199 票
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 14B Instruct
チャット · 推論 · Apache-2.0
パラメータ数 15B
推定メモリ 11 GBQ4_K_M
推定速度 15–22 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Alibaba
Qwen3 32B
チャット · 推論 · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 33B
推定メモリ 23 GBQ4_K_M
推定速度 6.6–9.9 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #711340 · 3,926 票
快適に動作Google
Gemma 3 4B IT
チャット · 画像認識 · Gemma Terms
パラメータ数 4B
推定メモリ 3.7 GBQ4_K_M
推定速度 54–81 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #911291 · 4,171 票
快適に動作Alibaba
Qwen2.5 32B Instruct
チャット · 推論 · Apache-2.0
パラメータ数 33B
推定メモリ 22 GBQ4_K_M
推定速度 6.6–10 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Microsoft
Phi-4 Mini Instruct
チャット · コーディング · 推論 · MIT
パラメータ数 3.8B
推定メモリ 3.6 GBQ4_K_M
推定速度 57–85 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Meta
Llama 3.2 3B Instruct
チャット · Llama 3.2 Community
パラメータ数 3B
推定メモリ 3 GBQ4_K_M
推定速度 72–108 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1561110 · 7,936 票
快適に動作Mistral AI
Mistral 7B Instruct v0.3
チャット · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 7.3B
推定メモリ 5.8 GBQ4_K_M
推定速度 30–44 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Google
Gemma 2 9B IT
チャット · Gemma Terms
パラメータ数 9.2B
推定メモリ 7 GBQ4_K_M
推定速度 24–35 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1221208 · 54,611 票
快適に動作Microsoft
Phi-3.5 Mini Instruct
チャット · コーディング · MIT
パラメータ数 3.8B
推定メモリ 3.6 GBQ4_K_M
推定速度 57–85 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Mistral AI
Mistral NeMo 12B Instruct
チャット · コーディング · Apache-2.0
パラメータ数 12B
推定メモリ 8.9 GBQ4_K_M
推定速度 18–27 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
快適に動作Google
Gemma 2 27B IT
チャット · 推論 · Gemma Terms
パラメータ数 27B
推定メモリ 19 GBQ4_K_M
推定速度 8–12 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1121232 · 75,754 票
快適に動作Meta
Llama 3.2 1B Instruct
チャット · Llama 3.2 Community
パラメータ数 1B
推定メモリ 1.7 GBQ4_K_M
推定速度 200–300 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1831055 · 8,045 票
快適に動作Zhipu AI
GLM-4 9B Chat
チャット · コーディング · GLM-4 License
パラメータ数 9.4B
推定メモリ 7.2 GBQ4_K_M
推定速度 23–34 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
オフロードで動作Meta
Llama 3.1 70B Instruct
チャット · 推論 · Llama 3.1 Community
パラメータ数 70B
推定メモリ 47 GBQ4_K_M
推定速度 0.5–0.7 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1071261 · 55,240 票
オフロードで動作Meta
Llama 3.3 70B Instruct
チャット · 推論 · Llama 3.3 Community
パラメータ数 70B
推定メモリ 47 GBQ4_K_M
推定速度 0.5–0.7 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #1001275 · 54,726 票
オフロードで動作DeepSeek
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
推論 · チャット · MIT + Llama
パラメータ数 70B
推定メモリ 47 GBQ4_K_M
推定速度 0.5–0.7 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
実行不可OpenAIMoE
GPT-OSS 120B
チャット · コーディング · 推論 · Apache-2.0
パラメータ数 117B5.1B 有効パラメータ
推定メモリ 75 GBQ4_K_M
推定速度 1.7–2.5 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #591366 · 30,628 票
実行不可Moonshot AIMoE
Kimi K2 Instruct
チャット · コーディング · 推論 · Modified MIT
パラメータ数 1,000B32B 有効パラメータ
推定メモリ 633 GBQ4_K_M
推定速度 0.3–0.4 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
実行不可MetaMoE
Llama 4 Scout 17B-16E
チャット · 推論 · 画像認識 · Llama 4 Community
パラメータ数 109B17B 有効パラメータ
推定メモリ 70 GBQ4_K_M
推定速度 0.5–0.8 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #981281 · 30,280 票
実行不可MiniMaxMoE
MiniMax M2.1
チャット · コーディング · 推論 · MiniMax Open License
パラメータ数 230B10B 有効パラメータ
推定メモリ 146 GBQ4_K_M
推定速度 0.9–1.3 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 —Arenaの完全一致なし
実行不可MetaMoE
Llama 4 Maverick 17B-128E
チャット · 推論 · 画像認識 · Llama 4 Community
パラメータ数 400B17B 有効パラメータ
推定メモリ 254 GBQ4_K_M
推定速度 0.5–0.8 tok/sMLX
Arenaオープンソース順位 #921288 · 39,963 票
カタログ 2026.07.17-mvp.2更新日 2026-07-17Engine 1.1.0
性能は公開仕様に基づく推定値です。ドライバ、ランタイムのバージョン、冷却、コンテキスト長、バックグラウンド負荷によって実際の結果は変わります。
動く・動かないだけではありません
VRAM・メモリ・速度までわかる対応診断
無料チェッカーを、単なるハードウェア一覧ではなく、ローカルLLMのVRAM計算とモデル選びのガイドとして活用できます。推定の条件と限界も常に確認できます。
PC・GPU・Macの対応状況
ブラウザで自動検出するほか、登録済みのGPUやMacを選んだり、VRAM、ユニファイドメモリ、システムRAM、帯域幅を直接編集したりできます。
ローカルLLMのVRAM・メモリ計算
モデルファイルのサイズと公称VRAMだけを比べるのではなく、モデル重み、コンテキストのKVキャッシュ、ランタイムの追加メモリをまとめて推定します。
ハードウェアに合う量子化を比較
Q4、Q5、Q8、BF16、FP8、NVFP4を比較しながら、必要メモリの違いとハードウェア固有の対応条件を確認できます。
ローカルLLMの生成速度を推定
1秒あたりの推定出力トークン数を範囲で表示します。計画のための目安であり、お使いのマシンで測定したベンチマークではありません。
ブラックボックスにしない判定根拠と出典
結果を開くと、メモリ内訳、対応判定の理由、ランタイム、出典、カタログ日付、評価エンジンのバージョンを確認できます。
ブラウザ内でハードウェアを検出
自動検出はブラウザ内で行われ、生のGPUアダプタ情報はアップロードされません。推定結果が違う場合はいつでも手動で変更できます。
ダウンロードする前に
ローカルLLMを動かすためのハードウェア・メモリ確認項目
ローカルLLMを動かすには、パラメータ数と公称VRAMを比べるだけでは不十分です。ダウンロード前に使用可能メモリ、モデル形式、量子化、コンテキスト、ランタイムの追加メモリを確認しましょう。
ローカルLLMの構成を確認使用可能なVRAM・ユニファイドメモリを確認
表示容量のすべてが使えるとは考えず、OS、画面表示、推論ランタイム、モデルのコンテキスト、一時バッファのための余裕を残します。
モデルと量子化方式を選ぶ
モデルの構造とパラメータ数を確認し、ハードウェアとランタイムが対応するQ4、Q5、Q8、BF16、FP8、NVFP4形式を選びます。
ダウンロード前にLLM計算ツールで確認
ストレージ容量やセットアップ時間を使う前に、推定モデル重み、KVキャッシュ、ランタイムの追加メモリ、対応状況、生成速度を比較できます。
ローカルLLMの動かし方
1. PC・GPU・Macを確認
WebGPUとWebGLを使ってブラウザ内で検出します。プライバシー制限により結果が不正確な場合があるため、構成の選択や数値の手動編集も可能です。
2. 量子化とコンテキストを設定
Q4、Q5、Q8は幅広い環境で利用できます。BF16は多くのメモリが必要で、FP8とNVFP4は特定のNVIDIAアーキテクチャが必要です。長いコンテキストほどKVキャッシュが増えます。
3. ローカルAIモデルを選ぶ
VRAMの数字だけでなく、対応状況、メモリ内訳、推定速度、ランタイム、出典、カタログとエンジンのバージョンを合わせて判断します。
ローカルLLM よくある質問
ローカルLLMはこのPCで動く？よくある質問
ローカルLLMの必要スペック、VRAM、Macのユニファイドメモリ、量子化、速度推定など、LLM ローカル実行の検討に役立つ疑問へ回答します。
このハードウェアで本当に動くモデルを見つけよう
モデルファイルをダウンロードする前に、無料のローカルLLM対応チェッカーをお試しください。対応状況、VRAM、メモリ、量子化、コンテキスト、推定速度を一度に比較できます。