メモリ別のおすすめ
メモリ36GBの Mac で
動くローカル LLM
メモリ36GBの Mac なら、18GB 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20モデルがあてはまります。いちばん賢いのは muse-glimmer:30b（知識問題85%・算数88%、メモリ17.6GB）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（ほかに1モデルが誤差の範囲） |
| 賢さ重視（待ってもいい） | muse-glimmer:30b | 正答率がいちばん高い（ほかに2モデルが誤差の範囲） |
| すぐ返事がほしい | Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 | 返事が1秒以内の中で、いちばん賢い（ほかに3モデルが誤差の範囲） |
| 英語→日本語の翻訳 | muse-glimmer:30b | 翻訳の点数がいちばん高い（ほかに9モデルが誤差の範囲） |
快適に使えるモデル（18GB まで）
| モデル | メモリ | 返事の速さ | 知識問題 | 算数 | 英→日の翻訳 |
|---|---|---|---|---|---|
| muse-glimmer:30b | 17.6GB | 約14.3秒 | 85% | 88% | 36点 |
| Ornith-1.0-9B | 6.2GB | 約3.6秒 | 83% | 88% | — |
| gpt-oss:20b | 12.8GB | 約1.9秒 | 81% | 86% | 33点 |
| NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 | 8.1GB | 約7.1秒 | 79% | 85% | 31点 |
| 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 |
| Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 | 16.3GB | 約0.2秒 | 77% | 81% | 34点 |
| Ministral-3-14B-Instruct-2512 | 9.9GB | 約0.1秒 | 72% | 83% | 31点 |
| Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 | 16.3GB | 約0.2秒 | 72% | 81% | 34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 |
| Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 | 16.3GB | 約0.2秒 | 66% | 82% | 33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% | — |
| LFM2-24B-A2B | 14.8GB | 約0.1秒 | 54% | 58% | 33点 |
| 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、23.4GB 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| qwen3.6:35b-a3b | 22.3GB | 約8.8秒 | 88% | 89% | 29点 |
| Ornith-1.0-35B | 21.6GB | 約10.1秒 | 88% | 88% | 33点 |
| qwen3.8:27b | 18.2GB | 約6.9秒 | 85% | 89% | 31点 |
| Ornith-1.5-35B-A3B | 21.8GB | 約1.9秒 | 82% | 88% | 34点 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 22.4GB | 約16.8秒 | 81% | 86% | 31点 |
| gemma4:26b | 18.7GB | 約2.9秒 | 82% | 85% | 34点 |
| gemma3:27b | 18.4GB | 約0.4秒 | 77% | 84% | 33点 |
| glm-4.7-flash:latest | 19.5GB | 約6.3秒 | 77% | 83% | 32点 |
| qwen3-coder:30b | 19.4GB | 約0.1秒 | 69% | 79% | 31点 |
| NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 | 22.7GB | 約2秒 | 77% | 61% | 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。