最適なローカルAIモデルを見つける

ハードウェア要件、ベンチマーク、ワンクリックで利用できるOllamaおよびLM Studioコマンドを備えた、重量別モデルを閲覧できます。

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どんな競技をやればいいですか？

スライダーを使用可能なRAM容量に合わせて、どのモデルが適合するかを確認してください。

16 GB

トレンドモデル

Ornith-1.0-9B-GGUF

ディープレインフォースAI9B16 GBのRAM

ローカルAI推論のための、deepreinforce-aiの9Bオープンウェイトモデル。

Ornith-1.0-35B-GGUF

ディープレインフォースAI35B48 GBのRAM

ローカルAI推論のための、deepreinforce-aiの35Bオープンウェイトモデル。

Qwen3.6-27B-MTP-GGUF

アリババ27B24 GBのRAM

AlibabaのローカルAI推論用27Bオープンウェイトモデル。

Bonsai-27B-gguf

プリズムML27B24 GBのRAM

ローカルAI推論のためのprism-mlによる27Bオープンウェイトモデル。

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF

アリババ30B24 GBのRAM

AlibabaのローカルAI推論用30Bオープンウェイトモデル。

nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-gguf

ハンディコンピューター0.6B2 GBのRAM

ローカルAI推論用のハンディコンピュータによる0.6Bオープンウェイトモデル。

サイズ別に閲覧する

小さなモデル (80)

最大7億パラメータ - ほとんどのノートパソコンで動作します

中型モデル (52)

8B～34Bパラメータ - 高性能GPUが必要

大型モデル (17)

35B+ パラメータワークステーションクラスのハードウェア

お使いのツールと連携します

✓ Ollamaと連携可能

✓ LM Studioに対応

✓ GGUF形式、すぐに実行可能