すべて母艦の Mac Studio 1台で実測
Mac Studio（M5 Max・36GB）で文章の AI は
どれくらい動く？
- メモリ
- 36GB
- チップ
- M5 Max
- CPU
- 18コア
- GPU
- 32コア
母艦: Mac Studio（型番 MHL64J/A）・macOS 27.0。このサイトの数値は、すべてこの1台で実測したものです。AI が動くかどうかは、ほぼメモリの量で決まります。
ChatGPT のような AI は、自分の Mac の中だけでも動かせます（ローカル LLM）。文章が外に送られず、使った分の料金もかかりません。ただ、モデルによって返事の速さも賢さも大きく違います。このページでは、母艦の Mac Studio で人気のモデルを同じ条件で試し、結果をわかりやすく比べます。
用途別のおすすめ
下の計測結果から、決まったルールで1つずつ選んでいます。差が誤差の範囲のモデルは、並んでいると書きます。
ひと目で比較
太字は各項目でいちばん良い値。モデル名を押すと詳しい結果に移動します。
| モデル | 返事の速さ | 知識問題 | 算数 | メモリ | ひとこと |
|---|---|---|---|---|---|
| qwen3.6:35b-a3b | 約8.8秒 | 88% | 89% | 22.3GB | |
| qwen3.8:27b | 約6.9秒 | 85% | 89% | 18.2GB | |
| muse-glimmer:30b | 約14.3秒 | 85% | 88% | 17.6GB | |
| gemma4:26b | 約2.9秒 | 82% | 85% | 18.7GB | |
| gpt-oss:20b | 約1.9秒 | 81% | 86% | 12.8GB | |
| glm-4.7-flash:latest | 約6.3秒 | 77% | 83% | 19.5GB | |
| gemma3:27b | 約0.4秒 | 74% | 83% | 18.4GB | |
| MiniCPM5-2B | 約1.5秒 | 70% | 80% | 2GB | |
| qwen3-coder:30b | 約0.1秒 | 68% | 82% | 19.4GB |
モデルごとの結果
自分の Mac で試すには
- Ollama を入れる。 公式サイト ollama.com から Mac 版をダウンロードし、アプリケーションフォルダに入れて起動します。
- モデルを選ぶ。 上の結果から、自分の Mac のメモリに収まるものを選びます。メモリの半分くらいまでに収まるモデルなら、ほかのアプリと一緒に使っても快適です。
- 話しかける。 ターミナルで次のように入力すると、初回はモデルのダウンロード（10GB 以上）が始まり、終わると会話できます。
ollama run gpt-oss:20b
どうやって測ったか
- 賢さ: 公開されている日本語の問題集から、全モデル共通の問題を解かせて正答率を出しています。知識問題は高校〜大学レベルの53科目の4択から200問、算数は文章題100問です。考えるのに使える長さには上限があり、その中で答えが出なかった問題と、同じ文を繰り返し始めて途中で止めた問題は「打ち切り」として不正解に数え、正答率の下に件数を出しています。Ollama が返事を3回続けて読み取れなかった問題も不正解に数えます。
- 返事の速さ: かんたんな常識問題（JCommonsenseQA、CC BY-SA 4.0）1問に答え終わるまでの時間（50問の中央値）です。考えてから答えるタイプは、考える時間も含みます。
- メモリ: モデルを読み込んだときに使うメモリの量です。一度に読み込む文章の長さは約8,000トークン（日本語で1万文字前後）にそろえています。
- すべて同じ Mac で、モデルごとに作った会社がすすめる設定（温度など）で測っています。すすめる設定が見つからないモデルは、ランダムさをなくす設定で測ります。乱数の種は固定しています。ほかの Mac や設定では結果が変わります（2026年10月2日から。それまでは全モデルをランダムさをなくす設定で測っていましたが、考えてから答えるタイプが同じ文を繰り返して止まらなくなることがあったため変えました）。
- 母艦は24時間計測を続けていて、運営者が同じ Mac を使っている時間帯に測ると、速さが少し遅く出ることがあります。
- 公開の問題集は、モデルの学習に使われている可能性があり、本当の実力より高く出ることがあります。
- 測り直し: 同じモデル・同じ設定ならほぼ同じ結果になるので、測り直すのは、モデルの新しい版が出たとき、測り方を変えたとき、Ollama や macOS を更新したとき（このときは速さだけを測り直し、正答率はそのまま）です。
- 載せるモデル: このページには最大12モデルを載せます。いっぱいのときに新しいモデルが加わると、前の世代のモデルなどを1つシリーズのページへ移します（結果はそのまま残り、エージェントを担当しているモデルと比較の基準の gpt-oss は移しません）。
- 公開日: 元のモデルが Hugging Face に公開された日（リポジトリが作られた日）です。発表の前に非公開で作られることがあるため、実際の発表日より少し早いことがあります。
- 翻訳の結果は翻訳のページ、ことばの説明はこのサイトについてにあります。