メモリ別のおすすめ
メモリ16GBの Mac で
動くローカル LLM
メモリ16GBの Mac なら、8GB までのモデルがほかのアプリと一緒に快適に使えます。このサイトで測った30モデルのうち12モデルがあてはまります。いちばん賢いのは Ornith-1.0-9B（知識問題83%・算数88%、メモリ6.2GB）です。
用途別のおすすめ
| 用途 | モデル | 選んだルール |
|---|---|---|
| 迷ったらこれ | Ornith-1.0-9B | 返事が5秒以内の中で、いちばん賢い |
| 賢さ重視（待ってもいい） | Ornith-1.0-9B | 正答率がいちばん高い |
| すぐ返事がほしい | GLM-4-9B-0414 | 返事が1秒以内の中で、いちばん賢い |
| 英語→日本語の翻訳 | gemma-4-E4B-it | 翻訳の点数がいちばん高い（ほかに3モデルが誤差の範囲） |
快適に使えるモデル（8GB まで）
| モデル | メモリ | 返事の速さ | 知識問題 | 算数 | 英→日の翻訳 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ornith-1.0-9B | 6.2GB | 約3.6秒 | 83% | 88% | — |
| gemma-4-E4B-it | 5.4GB | 約4秒 | 82% | 79% | 34点 |
| Ornith-1.5-9B | 6.4GB | 約2.5秒 | 78% | 82% | 33点 |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | 6.4GB | 約9.8秒 | 73% | 78% | 25点 |
| MiniCPM5-2B | 2GB | 約1.5秒 | 70% | 80% | 23点 |
| LFM2.5-2.6B | 2GB | 約2.2秒 | 73% | 68% | 30点 |
| LFM2.5-8B-A1B | 5.4GB | 約1.5秒 | 67% | 71% | 28点 |
| NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 | 3.3GB | 約2.4秒 | 63% | 75% | 28点 |
| GLM-4-9B-0414 | 6.7GB | 約0.1秒 | 66% | 64% | 32点 |
| Qwen3.5-4B | 3.5GB | 約40秒 | 56% | 66% | — |
| LFM2.5-1.2B-JP-202606 | 1GB | 約0.2秒 | 57% | 54% | 33点 |
| Ministral-3-3B-Instruct-2512 | 3.2GB | 約0.1秒 | 48% | 42% | 18点 |
重いアプリを閉じれば動くモデル
メモリの半分を超えますが、10.4GB までなら動く目安です。ブラウザ以外の重いアプリは閉じておくと安心です。
| モデル | メモリ | 返事の速さ | 知識問題 | 算数 | 英→日の翻訳 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 | 8.1GB | 約7.1秒 | 79% | 85% | 31点 |
| Ministral-3-14B-Instruct-2512 | 9.9GB | 約0.1秒 | 72% | 83% | 31点 |
この目安について
- メモリの量は Mac Studio（M5 Max・36GB） で実測した値です。メモリの使い方はほかの Apple シリコンの Mac でもほぼ同じなので、そのまま目安になります。
- 返事の速さはこの Mac での値です。処理の遅いチップ（MacBook Air など）では、返事も遅くなります。
- 「快適」はモデルがメモリの半分までに収まること、「重いアプリを閉じれば動く」は65%までです。おすすめは文章のページと同じルールで、あてはまるモデルの中から選んでいます。