8GB以下でおすすめのローカルLLM：厳選10選

大規模言語モデル（LLM）の世界は爆発的に進化し、しばしば巨大なクラウド上のスーパーコンピューターがテキストを生成するイメージを連想させます。しかし、常時インターネット接続や高額なクラウドサブスクリプションなしに、個人のコンピューター上でかなりのAIパワーを活用できるとしたらどうでしょう？エキサイティングな現実は、それが可能であるということです。最適化技術の進歩のおかげで、新しい種類の「小型ローカルLLM」が登場し、コンシューマーグレードのハードウェアのメモリ制約（具体的には8GB未満のRAMまたはVRAM）に快適に収まりながら、目覚ましい機能を提供しています。

まずLLMの量子化について話しましょう

小型ローカルLLMを効果的に活用するためには、主要な技術的概念の基礎的な理解が不可欠です。ハードウェアコンポーネントとモデル最適化技術の相互作用が、パフォーマンスとアクセシビリティを決定します。

新しいユーザーにとってよく混乱する点として、VRAM（ビデオRAM）とシステムRAMの違いがあります。VRAMは、グラフィックスカード（GPU）上に直接配置された特殊な高速メモリです。これは、グラフィックスのレンダリングやLLM推論の中心である大規模な行列乗算など、GPUが得意とする高速な並列処理タスクのために特別に設計されています。対照的に、通常のシステムRAMは速度が遅いですが、通常は容量が多く、コンピューターのCPUおよび一般的なアプリケーションのメインメモリとして機能します。効率的なLLM操作のためには、モデルのパラメータ（重み）と中間計算（アクティベーション）が理想的には高速なVRAM内に完全に配置されることで、GPUがそれらに即座にアクセスし、情報を迅速に処理できるようになります。モデルのコンポーネントが遅いシステムRAMに配置されることを余儀なくされる場合、推論プロセスは大幅に妨げられ、応答時間が著しく遅くなります。

コンシューマーグレードのハードウェアで大規模言語モデルを実行可能にする基礎技術は、量子化です。

このプロセスは、モデルの重みを標準の16ビットまたは32ビット浮動小数点精度ではなく、4ビットまたは8ビットの整数で表現することにより、LLMのメモリフットプリントを大幅に削減します。この技術により、通常FP16（完全精度）で約14GBを必要とする70億パラメータのモデルが、4ビット量子化を使用するとわずか4〜5GBで実行可能になります。このメモリと計算負荷の削減は、高価なハードウェアコストとエネルギー消費の障壁に直接対処し、標準的なコンシューマーデバイスで高度なAI機能を利用できるようにします。

GGUF形式は、量子化されたローカルモデルを保存およびロードするための標準として登場し、様々な推論エンジン間で幅広い互換性を提供します。GGUFエコシステム内には、ファイルサイズ、品質、推論速度の間で異なるトレードオフを提供する様々な量子化タイプが存在します。多くの一般的なユースケースでは、Q4_K_Mが品質とメモリ効率のバランスが取れているため、頻繁に推奨されます。量子化は非常に効果的ですが、Q2_KやIQ3_XSなどの非常に低いビットレートにすると、モデルの品質が著しく低下する可能性があります。

また、LLMを実行するために実際に必要なVRAMまたはRAMは、モデルの量子化されたファイルサイズよりもわずかに高いことにも注意が必要です。これは、入力データ（プロンプトとコンテキスト）および中間計算結果（アクティベーション）を保存するために追加のメモリが必要となるためです。通常、このオーバーヘッドはモデルの基本サイズの約1.2倍と推定できます。

ローカルLLMとOllamaを始める

ローカルLLMを実行するためのエコシステムは大幅に成熟しており、様々なユーザーの好みや技術的な熟練度に合わせて調整された様々なツールが提供されています。使いやすさと堅牢な機能で際立っている2つの主要なプラットフォームがあります。

Ollamaは、シンプルさと効率性をもってローカルでLLMを実行するために設計された、強力で開発者向けのツールです。その主なインターフェースはコマンドラインインターフェース（CLI）であり、簡単なセットアップとモデル管理を可能にします。Ollamaは、組み込みのモデルパッケージングと「Modelfile」機能において優れており、ユーザーがモデルをカスタマイズし、スクリプトや様々なアプリケーションにシームレスに統合できます。このプラットフォームは軽量でパフォーマンスが最適化されており、開発環境や自動化されたワークフローでの高速かつ再現可能なデプロイに理想的です。

グラフィカルインターフェース（GUI）を好むユーザーにとって、LM Studioはしばしば最適な選択肢となります。クリーンなデザインの直感的なデスクトップアプリケーション、組み込みのチャットインターフェース、およびHugging FaceからGGUF形式のモデルを直接閲覧およびダウンロードするためのユーザーフレンドリーなシステムを提供します。LM Studioはモデル管理を簡素化し、ユーザーが異なるLLM間を簡単に切り替えたり、ユーザーインターフェースから直接パラメータを調整したりできます。この即時の視覚的フィードバックは、初心者や非技術的なユーザーにとって特に有益であり、コマンドラインの知識を必要とせずに迅速な実験とプロンプトテストを容易にします。

LM Studioを含む多くのユーザーフレンドリーなツールは、しばしばLlama.cppを基盤となる推論エンジンとして活用しています。Llama.cppはC++で記述された高性能な推論エンジンであり、主にGGUF形式を利用し、CPUとGPUの両方での高速化をサポートしています。

以下の選択は、8GB未満のVRAMを搭載したシステムでローカルに実行できる、高性能な小型LLMを10種類紹介しています。これらはパフォーマンス、汎用性、効率性のバランスを提供します。提供されるメモリフットプリントは、コンシューマーハードウェア向けに最適化された量子化されたGGUFバージョンに焦点を当てています。

探索できる小型LLM

Llama 3.1 8B (量子化)

ollama run llama3.1:8b

MetaのLlama 3.1 8Bは、その強力な全体的なパフォーマンスと印象的なコスト効率で高く評価されているオープンソースモデルです。これはLlama 3.1ファミリーの一部であり、前身と比較してトレーニングデータが7倍（15兆トークン以上）に増加するなど、トレーニングデータと最適化技術において大幅な改善の恩恵を受けています。

フル8Bモデルは通常より多くのVRAMを必要としますが、その低量子化バージョンは8GBのVRAM/RAM制限内に収まるように設計されています。例えば、Q2_K量子化はファイルサイズが3.18 GBで、約7.20 GBのメモリが必要です。同様に、Q3_K_M（ファイルサイズ4.02 GB、必要メモリ7.98 GB）も、メモリが限られたシステムにとって実行可能なオプションです。

Llama 3.1 8Bは、AlpacaEval 2.0 Win Rateで測定される会話型AIパフォーマンスに優れています。コード生成（HumanEval Pass@1）、テキスト要約（CNN/DailyMail Rouge-L-Sum for processing product reviews and emails）、および検索拡張生成（RAG）タスク（MS Marco Rouge-L-Sum for accurate question answering and natural language search summarization）において強力な機能を発揮します。また、概念をJSONペイロードに抽出するなど、テキストから構造化された出力を生成することや、短いコードスニペットの概要を提供することにも効果的です。その効率性により、バッチ処理やエージェントワークフローに適しています。

Mistral 7B (量子化)

ollama run mistral:7b

Mistral 7Bは、その効率性、速度、コンパクトなVRAMフットプリントで広く称賛されている、完全に密なトランスフォーマーモデルです。Grouped-Query Attention（GQA）やSliding Window Attention（SWA）などの高度なアーキテクチャ技術を組み込んで、パフォーマンスを向上させています。

このモデルは、低VRAM環境向けに高度に最適化されています。Q4_K_M（ファイルサイズ4.37 GB、必要メモリ6.87 GB）やQ5_K_M（ファイルサイズ5.13 GB、必要メモリ7.63 GB）のような量子化バージョンは、8GBのVRAM予算内に快適に収まります。Mistral 7Bは、高速で自己完結型のAI推論および低遅延が重要なリアルタイムアプリケーションに優れた選択肢です。一般的な知識と構造化された推論タスクにおいて強力なパフォーマンスを発揮します。そのコンパクトなVRAMフットプリントにより、エッジデバイスへのデプロイに適しています。マルチターンのチャットに効果的であり、一般的な問い合わせのためのAIチャットボットソリューションに使用できます。そのApache 2.0ライセンスは、商用利用に特に有利です。

Gemma 3:4b (量子化)

ollama run gemma3:4b

Gemma 3:4Bパラメータモデルは、Google DeepMindのGemmaファミリーの一員であり、軽量パッケージ内で効率性と最先端のパフォーマンスを実現するために特別に設計されています。そのメモリフットプリントは非常に小さく、幅広いハードウェアで非常にアクセス可能です。

例えば、Q4_K_M量子化はファイルサイズが1.71 GBで、4GBのVRAMを持つシステムに推奨されます。この最小限のメモリ使用量により、モバイルデバイスを含む非常にローエンドのハードウェアでの迅速なプロトタイピングとデプロイに理想的な候補となります。Gemma 3:4Bは、基本的なテキスト生成、質問応答、要約タスクに適しています。迅速な情報検索や光学文字認識（OCR）アプリケーションに効果的です。その小さいサイズにもかかわらず、Gemma 3:4Bは強力なパフォーマンスを発揮します。

Gemma 7B (量子化)

ollama run gemma:7b

Gemmaファミリーのより大きな兄弟として、7Bモデルは強化された機能を提供しつつ、コンシューマーグレードのハードウェアで実行可能です。Googleのより大規模なGeminiモデルと技術およびインフラストラクチャコンポーネントを共有しており、開発者のラップトップやデスクトップコンピューターで直接高いパフォーマンスを実現できます。

Gemma 7Bの量子化バージョン、例えばQ5_K_M（ファイルサイズ6.14 GB）およびQ6_K（ファイルサイズ7.01 GB）は、8GBのVRAM制限内に快適に収まります。最適なパフォーマンスのためには、通常少なくとも8GBのシステムRAMが必要です。Gemma 7Bは多用途なモデルであり、テキスト生成、質問応答、要約、推論を含む幅広い自然言語処理タスクを処理できます。コード生成と解釈、および数学的なクエリへの対応能力を示します。より大きなGeminiモデルと共有されるそのアーキテクチャにより、開発者のラップトップやデスクトップコンピューターで高いパフォーマンスを実現でき、コンテンツ作成、会話型AI、知識探索のための貴重なツールとなります。

Phi-3 Mini (3.8B, 量子化)

ollama run phi3

MicrosoftのPhi-3 Miniは、その卓越した効率性と、高品質で推論密度の高い特性への強い焦点によって際立つ、軽量な最先端モデルです。このモデルは、より大きなLLMのみが複雑なタスクを効果的に処理できるという従来の概念に挑戦しています。Phi-3 Miniは驚くほどメモリ効率が高いです。例えば、Q8_0量子化はファイルサイズが4.06 GBで、約7.48 GBのメモリが必要であり、8GBの制限内に十分に収まります。

FP16（完全精度）バージョンでさえファイルサイズは7.64 GBですが、10.82 GBのメモリが必要です。Phi-3 Miniは、言語理解、論理的推論、コーディング、数学的問題解決に優れています。そのコンパクトなサイズと設計により、メモリ/計算能力が制約された環境や、モバイルデバイスへのデプロイを含む遅延が重要なシナリオに適しています。チャット形式で提供されるプロンプトに特に適しており、生成AIを活用した機能の構成要素として機能できます。

DeepSeek R1 7B/8B (量子化)

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeekモデルは、7Bおよび8Bバリアントを含め、その堅牢な推論能力と計算効率で認識されています。DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8Bバリアントは、より大きなモデルから蒸留されて高いパフォーマンスを達成したことで、8Bサイズで最も優れた推論モデルである可能性が高いと強調されています。DeepSeek R1 7B Q4_K_M量子化はファイルサイズが4.22 GBで、約6.72 GBのメモリが必要です。

DeepSeek R1 8Bモデルの一般的なモデルサイズは4.9 GBで、推奨VRAMは6GBです。これらの構成は8GBの制約内に快適に収まります。DeepSeekモデルは、自然言語理解、テキスト生成、質問応答に強く、特に推論とコード生成に優れています。その比較的低い計算フットプリントにより、大規模なクラウドコストを発生させずにAIソリューションをデプロイしようとする中小企業（SMB）や開発者にとって魅力的な選択肢となり、インテリジェントな顧客サポートシステム、高度なデータ分析、自動コンテンツ生成に適しています。

Qwen 1.5/2.5 7B (量子化)

ollama run qwen:7b

AlibabaのQwenシリーズは、多様なモデルを提供しており、7Bバリアントは汎用AIアプリケーション向けのバランスの取れた強力なモデルとして機能します。Qwen 1.5はQwen2のベータ版と見なされており、多言語サポートと32Kトークンの安定したコンテキスト長を提供します。

メモリフットプリントについては、Qwen 1.5 7B Q5_K_M量子化のファイルサイズは5.53 GBです。Qwen2.5 7Bの一般的なモデルサイズは4.7 GBで、推奨VRAMは6GBです。これらのモデルは8GBのVRAM制限内に十分に収まります。Qwen 7Bモデルは多用途であり、会話型AI、コンテンツ生成、基本的な推論タスク、言語翻訳に適しています。特に、Qwen 7B Chatモデルは、中国語と英語の理解、コーディング、数学において強力なパフォーマンスを発揮し、ツール使用のためのReAct Promptingをサポートしています。その効率性により、顧客サポートチャットボットや基本的なプログラミング支援に適しています。

Deepseek-coder-v2 6.7B (量子化)

ollama run deepseek-coder-v2:6.7b

Deepseek-coder-v2 6.7Bは、DeepSeekの専門モデルであり、コーディング固有のタスクのために細心の注意を払って設計されています。このファインチューニングされたバリアントは、コード生成と理解能力を大幅に向上させることを目指しています。モデルサイズが3.8 GBで、推奨VRAMが6GBであるため、8GBの制約内に快適に収まり、限られたハードウェアを持つ開発者にとって非常にアクセス可能です。その主なユースケースには、コード補完、コードスニペットの生成、既存のコードの解釈が含まれます。限られたVRAMで作業する開発者やプログラマーにとって、Deepseek-coder-v2 6.7Bは高度に専門化された機能を提供し、ローカルコーディング支援のトップチョイスとして確立されています。

BitNet b1.58 2B4T

ollama run hf.co/microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf

MicrosoftのBitNet b1.58 2B4Tは、1.58ビットの重み形式を採用した革新的なオープンソースモデルであり、競争力のあるパフォーマンスを維持しながらメモリとエネルギー消費を劇的に削減します。非埋め込みメモリがわずか0.4 GBしか必要としないその比類のないメモリ効率は、スマートフォン、ラップトップ、IoTデバイスなどのエッジAIデバイスを含む極めてリソース制約のある環境や、効率的なCPUのみの推論に理想的に適しています。

専用GPUサポートのないデバイスに高性能LLM機能をもたらし、常時クラウド接続なしにオンデバイス翻訳、コンテンツ推奨、より高性能なモバイル音声アシスタントなどを可能にします。はるかに大きなモデルと比較して精度がわずかに低い場合がありますが、そのサイズに対するパフォーマンスは目覚ましいです。その比類のないメモリ効率とCPUで効果的に実行できる能力は、AIランドスケープにおけるアクセシビリティと持続可能性のゲームチェンジャーとしての地位を確立しています。

Orca-Mini 7B (量子化)

ollama run orca-mini:7b

Orca-Mini 7Bは、LlamaおよびLlama 2アーキテクチャに基づいて構築され、Orca Styleデータセットでトレーニングされた汎用モデルです。様々なサイズが利用可能であり、7Bバリアントはエントリーレベルのハードウェアに適したオプションであることが証明されています。orca-mini:7bモデルのファイルサイズは3.8 GBです。Q4_K_M（ファイルサイズ4.08 GB、必要メモリ6.58 GB）やQ5_K_M（ファイルサイズ4.78 GB、必要メモリ7.28 GB）のような量子化バージョンは、8GBの制約内に収まります。最適な動作のためには、通常少なくとも8GBのシステムRAMが必要です。Orca-Mini 7Bは、一般的なテキスト生成、質問応答、会話タスクに適しています。強力な指示追従能力を示し、AIエージェントの構築に効果的に利用できます。Orca研究に基づいたファインチューニングされたMistral-7B-OpenOrcaバリアントは、テキストとコードの生成、質問への回答、会話への参加において例外的なパフォーマンスを示します。

結論

本レポートで強調されたモデル—Llama 3 8B、Mistral 7B、Gemma 2Bおよび7B、Phi-3 Mini、DeepSeek R1 7B/8B、Qwen 1.5/2.5 7B、Deepseek-coder-v2 6.7B、BitNet b1.58 2B4T、Orca-Mini 7B—は、このアクセシビリティの最前線を代表しています。それぞれが独自の機能、メモリ効率、理想的なユースケースを組み合わせ、一般的な会話やクリエイティブライティングから専門的なコーディング支援や複雑な推論まで、多様なタスクに適しています。

限られたVRAMのシステムでのこれらのモデルの有効性は、主に高度な量子化技術によるものであり、品質を大幅に低下させることなくメモリフットプリントを劇的に削減します。モデル効率の継続的な進歩とエッジAIデプロイへの注目の高まりは、洗練されたAI機能が日常のデバイスにシームレスに統合される未来を示唆しています。ユーザーは推奨モデルを試すことを推奨されます。「最適な」選択肢は最終的には主観的であり、個々のハードウェア構成と特定のアプリケーション要件に依存するためです。活気あるオープンソースコミュニティは、この進化するランドスケープに貢献し続け、ローカルLLMのダイナミックで革新的な未来を保証しています。