ローカルLLM ダッシュボード
クラウドではなく手元のパソコンやオンプレ環境で動かせるLLMと実行環境の一覧です。機密データを外部に出さずにAIを利用できます。アイコンをクリックすると公式ページが開きます。(2026年7月時点)
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実行環境・アプリ(まずはここから)
Ollama
定番CLI / ワンコマンドで導入
LM Studio
GUIで手軽に試せる定番
llama.cpp
量子化実行の中核エンジン
Jan
OSSのChatGPT風デスクトップ
GPT4All
Nomic / ローカルRAG対応
Open WebUI
ブラウザUI / Ollama連携
Transformers
Hugging Face / 開発者向け
🌍
代表的なオープンモデル(海外)
Llama 4 / 3.1
Meta / ローカルLLMの代表格
Qwen3系
★
Alibaba / 日本語◎・MoEで省VRAM
Gemma 4
Google / マルチモーダル・Apache 2.0
Mistral Small 4
€
256K・推論/コード統合
Phi-4
Microsoft / 小型で高性能
DeepSeek-R1 蒸留版
★
推論特化 / 軽量版あり
gpt-oss
OpenAI / オープンウェイト
🇯🇵
日本語特化モデル(国産)
ELYZA-jp系
★
Llama/Qwenベース・商用可
Llama 3.1 Swallow
東工大・産総研 / 日本語強化
rinna qwq-bakeneko
★
日本語推論特化 / 32B
tsuzumi
●
NTT / 軽量・商用ライセンス
🪶
軽量SLM(低スペックPC・エッジ向け)
SmolLM3
Hugging Face / 3B以下の実力派
TinyLlama
1.1B / モバイル・エッジ向け
Gemma 小型版(1B/4B)
8GB未満のRAMでも動作
PrismML Bonsai
1-bit量子化 / iPhoneで27Bが動作
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パソコンのスペック目安
お使いのPC
動かせるモデルの目安
例
RAM 8GB / GPUなし
1〜4Bの量子化モデル
Gemma 小型版・TinyLlama・SmolLM3
RAM 16GB / VRAM 6〜8GB
7〜9Bクラス
Llama 8B・Swallow・ELYZA
RAM 32GB / VRAM 16GB〜
30Bクラス・MoEモデル
Qwen3-30B-A3B・qwq-bakeneko