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8月時点）
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実行環境・アプリ（まずはここから）

Ollama
Ollama
定番CLI / ワンコマンドで導入
LM Studio
LM Studio
GUIで手軽に試せる定番
llama.cpp
llama.cpp
量子化実行の中核エンジン
Jan
Jan
OSSのChatGPT風デスクトップ
GPT4All
GPT4All
Nomic / ローカルRAG対応
Open WebUI
Open WebUI
ブラウザUI / Ollama連携
Transformers
Transformers
Hugging Face / 開発者向け
Portable Computer
Portable Computer ※4
Perplexity / ローカル完結・要RTX 24GB
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代表的なオープンモデル（海外）

Llama
Llama 4 / 3.1
Meta / ローカルLLMの代表格
Qwen3.8
Qwen3.8系 ★
Alibaba / 27Bがローカル定番・日本語◎
Gemma 4
Gemma 4
Google / マルチモーダル・Apache 2.0
Mistral Small
Mistral Small 4 €
256K・推論/コード統合
Phi-4
Phi-4
Microsoft / 小型で高性能
DeepSeek-R1
DeepSeek V4 Pro ★ ※2
1.6T・MIT / ローカルはR1蒸留版
gpt-oss
gpt-oss
OpenAI / オープンウェイト
GLM-5.3
GLM-5.3 ★ ※2
Z.ai / コード最強格・専用ライセンス
Kimi K3
Kimi K3 ★ ※2
Moonshot / 2.8T・史上最大のオープン
MiniMax M3
MiniMax M3 ★ ※2
428B / マルチモーダル・1M文脈
Hunyuan Hy3
Hunyuan Hy3 ★ ※2
Tencent / 295B・Apache 2.0
Ornith-1.5
Ornith-1.5 ※3
DeepReinforce / 自己改善学習・9B〜397B
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日本語特化モデル（国産）

ELYZA
ELYZA-jp系 ★
Llama/Qwenベース・商用可
Swallow
Llama 3.1 Swallow
東工大・産総研 / 日本語強化
rinna qwq-bakeneko
rinna qwq-bakeneko ★
日本語推論特化 / 32B
tsuzumi
tsuzumi ※1
NTT / 軽量・商用ライセンス
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軽量SLM（低スペックPC・エッジ向け）

SmolLM
SmolLM3
Hugging Face / 3B以下の実力派
TinyLlama
TinyLlama
1.1B / モバイル・エッジ向け
Gemma 小型版
Gemma 小型版（1B/4B）
8GB未満のRAMでも動作
PrismML Bonsai
PrismML Bonsai
1-bit量子化 / iPhoneで27Bが動作
Liquid d1-3B
Liquid d1-3B ※5
判断特化モデル / Macで高速動作
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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 6〜8GB7〜9BクラスLlama 8B・Swallow・ELYZA
RAM 32GB / VRAM 16GB〜30Bクラス・MoEモデルQwen3.8-27B・qwq-bakeneko