すべて母艦の Mac Studio 1台で実測

Mac Studio（M5 Max・36GB）で翻訳は
どれくらいできる？

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。

英語の文を日本語に、日本語の文を英語に、ローカル LLM に訳させて比べます。文章をインターネットに送らずに、手元の Mac だけで翻訳できます。特に、英語を日本語にする力を中心に見ています。

用途別のおすすめ

下の点数と時間から、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。

  • 迷ったらこれ: gpt-oss:20b（英語→日本語で、1文5秒以内の中でいちばん上手）
  • 英語→日本語がいちばん上手: muse-glimmer:30b（英語→日本語の点数がいちばん高い）
  • 日本語→英語がいちばん上手: muse-glimmer:30b（日本語→英語の点数がいちばん高い）
  • 待たずに訳したい: gemma3:27b（英語→日本語で、1文2秒以内の中でいちばん上手）

翻訳の点数

英語→日本語の点数が高い順。太字は各項目でいちばん良い値、± は誤差です。

モデル 英語→日本語 日本語→英語 1文の時間（英→日） 訳せなかった文
muse-glimmer:30bMeta36点60点約19秒
gemma4:26bGoogle34点58点約8.5秒
gpt-oss:20bOpenAI33点55点約4.1秒
gemma3:27bGoogle33点58点約1.6秒
glm-4.7-flash:latestZ.ai32点53点約23.3秒
qwen3.8:27bAlibaba31点58点約22秒
qwen3-coder:30bAlibaba31点55点約0.4秒
qwen3.6:35b-a3bAlibaba29点54点約28.9秒
MiniCPM5-2BOpenBMB23点48点約9秒

同じ文で見比べる

同じ文を、プロの翻訳者の訳（お手本）と、各モデルの訳で並べています。点数だけではわからない、意味の取り違えや言い回しの違いがわかります。

どうやって測ったか
  • 文: ニュース記事の英文と、プロの翻訳者による日本語訳のセットから、見出しや極端に短い・長い文を除いて選んでいます。英語→日本語と日本語→英語で100文ずつ、別の文を訳させます。
  • 点数: AI の訳とお手本の訳で、同じ文字の並びがどれだけ重なるかを100点満点で表しています（chrF という計り方）。意味が合っていても言い回しが違えば下がるので、正しい訳でも100点にはなりません。モデル同士を比べる目安です。± の誤差は、選ぶ文を変えたときの点数のぶれの幅です。
  • 1文の時間: 1文を訳し終えるまでの時間（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。
  • 訳せなかった文: 考えすぎて、決まった長さのうちに訳が出なかった文と、同じ文を繰り返し始めて途中で止めた文の数です。その文は0点として数えます。Ollama が返事を3回続けて読み取れなかった文も0点です。
  • 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で測っています（見つからないモデルはランダムさをなくす設定。2026年10月2日から）。お手本の訳は1つの訳し方にすぎず、ほかにも正しい訳はあります。
  • 翻訳に使うには: 文章の AI と同じく Ollama でモデルを動かし、「次の英文を自然な日本語に翻訳してください」と頼みます（試し方）。