ローカルLLMおすすめモデル比較2026｜Qwen・Llama・DeepSeek・Gemmaを用途別に選ぶ

自宅PCで動かすローカルLLMの主要モデルを徹底比較。日本語最強のQwen、推論特化のDeepSeek、軽量なGemma、MoEのLlama 4。GPU要件・日本語性能・ライセンス・用途別おすすめを、2026年最新でSynthが整理します。

まず結論

長くなるので、先に答えを置いておきます。「で、どれ入れればいいの？」だけ知りたい人は、ここだけ読んで帰ってもらって構いません。

日本語の仕事に使うなら Qwen3 系（特に 32B）が現状ベスト。 Apache 2.0 で商用も自由、日本語性能はローカルでトップクラス。迷ったらこれです
軽いマシン・とりあえず試したいなら Gemma 3。 4B なら 8GB クラスのGPUどころか、設定次第で Raspberry Pi でも動く。12B が「軽さと賢さのバランス」の定番
プログラミング・デバッグなど「考える系」が主用途なら DeepSeek。 推論の途中経過（考えている過程）を明示するタイプで、コードやロジックに強い
超大規模を回せる環境があるなら、オープン最強級は DeepSeek V4 / Kimi K2.6 / GLM-5.1。 ただしマシン要件がケタ違いに重く、個人の自宅PCで現実的に動くものではありません
Llama 4 は MoE（混合エキスパート）設計で、巨大な割に推論が軽い。 とはいえ最小の Scout でも 24〜32GB VRAM が前提。中級者以上向けです

そして毎回言っていますが、**2026年の現実解は「ローカルとクラウドの使い分け」**です。機密データの処理・個人的なチャット・文章添削はローカルで十分。大規模なコーディングやマルチモーダル（画像込み）はクラウド継続が無難。全部ローカルで完結させようとすると、たいてい無理が出ます。

では、ここから一つずつ正直に見ていきます。忖度はしません。

ローカルLLMとは（おさらい、簡潔に）

念のため土台だけ。ローカルLLMとは、AIモデルを自分のパソコンにダウンロードして、ネットに一切送らず手元の機械の中だけで動かすやり方です。ChatGPT や Gemini が「ネットの向こうのサーバーで動くAI」なのに対して、ローカルLLMは「自分の箱の中で動くAI」だと思ってください。

うれしいのは主に3つ。

プライバシー：入力データが外に出ない。社外秘・個人情報も安心して投げられる
料金：一度マシンを用意すれば使い放題。月額課金なし
オフライン：ネットがなくても動く

この「何がうれしいのか」「そもそも自宅PCで動くのか」をちゃんと知りたい人は、先にローカルLLMは本当に手元で動く？GPU・予算・モデルの正直な選び方を読んでもらうと、この記事の話がスッと入ります。本記事はその発展版＝「で、結局どのモデルを選ぶか」に特化した内容です。

一点だけ、選ぶ前に絶対に押さえてほしい言葉があります。

Dense（密）型：パラメータを全部使う。「サイズ＝必要メモリ」とほぼ考えてOK。Gemma、Qwen の小〜中サイズがこれ
MoE（Mixture of Experts／混合エキスパート）型：一部の「専門家」だけを呼び出して動く。動作は軽いのに、モデル全体はメモリに載せる必要がある。Llama 4、DeepSeek V4、Kimi K2.6 がこれ

ここを混同すると「アクティブ17Bって書いてあったのに全然動かない！」という事故が起きます。MoEは見た目のアクティブ数より、はるかに多くのメモリを食う。これだけ覚えて先に進みましょう。

主要モデル比較

Qwen3 シリーズ（Alibaba）── 日本語業務の本命 ★★★★★

正直に言うと、「日本語でローカルLLMを使いたい個人・中小企業」にとって、2026年前半の本命はこれです。

Qwen3 は Alibaba（アリババ）が出しているモデル群で、8B・14B・32B、それに 30B-A3B（MoE）など複数サイズが揃っています。もともと中国語・日本語・韓国語を含む多言語を強く意識して学習されていて、日本語性能がローカルモデルの中ではトップクラス。

特に注目したいのが、Qwen をベースに日本語能力をさらに強化した 「Qwen3 Swallow」（東工大系のSwallowチームによるQwen3の日本語強化版）です。2026年2月時点で、Qwen3 Swallow 32B は総パラメータ32B以下のオープンLLMの中で日本語タスク最高性能を達成した、と報告されています。「ローカルで日本語の事務仕事をさせたいなら 32B」という目安は、ここから来ています。

ライセンスは Apache 2.0。これは商用利用も改変も自由という、かなりゆるい（＝ありがたい）ライセンスです。会社の業務に組み込む場合、ライセンスの面倒がないのは地味に大きな安心材料です。

GPU要件の目安としては、32B を Q4_K_M（4ビット量子化）で動かすと 16〜24GB VRAM が必要。RTX 4090 や RTX 3090（どちらも24GB）あたりが快適ゾーンです。報告では RTX 4090 上の Qwen3 32B Q4_K_M で約28トークン/秒と、リアルタイム作業に耐える速度が出ています。

項目	評価
日本語性能	★★★★★（ローカル最強級）
商用しやすさ	★★★★★（Apache 2.0）
手軽さ	★★★★（32Bは24GB GPU推奨／14B・8Bなら軽い）
こんな人に	日本語の要約・メール・資料作成を社内で回したい人

Synthの一言：迷ったらこれ、で本当に大丈夫なくらい優等生です。日本語まわりで明確に頭ひとつ抜けています。

Gemma 3 シリーズ（Google DeepMind）── 軽さの王様 ★★★★☆

**「とりあえずローカルLLMを試したい」「うちのPC、そんなに強くない」**という人の最初の一歩には、Gemma 3 を推します。

Gemma 3 は Google DeepMind のオープンウェイトモデルで、サイズは 270M・1B・4B・12B・27B と幅広く揃っています。4B・12B・27B はテキストだけでなく画像も扱えるマルチモーダル対応、128Kの長文コンテキスト、140以上の言語サポートと、軽量級にしては機能が豪華です。

なにより驚くのが軽さ。最小クラスは CPU だけのマシン、しかも 4GB RAM の Raspberry Pi 5 クラスでも動くと報告されています(古い機種だと遅くはなります)。「専用GPUを買う前に、手持ちの機械で雰囲気を掴みたい」という用途に、これ以上ない選択肢です。実用ラインとしては、12B が「軽さと賢さのバランスが取れた定番」。12B を Q4_K_M で動かすなら 10〜12GB VRAM 程度が目安なので、ミドルクラスのGPUで十分回ります。

注意点はライセンスです。**Gemma は Apache や MIT ではなく、Google 独自の「Gemma 利用規約（Gemma Terms of Use）」**で提供されます。基本的に商用利用も可能ですが、Qwen の Apache 2.0 のように完全フリーというわけではないので、業務で本格運用する前には規約に一度目を通しておくことをおすすめします。

項目	評価
軽さ・手軽さ	★★★★★（4BはRaspberry Piでも）
日本語性能	★★★☆（悪くないがQwenには一歩譲る）
商用しやすさ	★★★★（独自ライセンス、要確認）
こんな人に	入門者、非力なPCしかない人、まず試したい人

Synthの一言：「ローカルLLMって本当に動くの？」を最小コストで体験できるのが強み。入門の鉄板です。

DeepSeek シリーズ ── 考える系・コーディングの相棒 ★★★★☆

プログラミング、デバッグ、ロジックを詰める作業が主用途なら、DeepSeek を見てください。

DeepSeek を一躍有名にしたのが DeepSeek-R1 という推論特化モデルです。これは Chain-of-Thought（思考の連鎖）を明示するタイプ──つまり「どう考えてその答えに至ったか」の途中経過を見せながら答える設計で、数学・コーディング・論理問題に強いのが特徴です。答えだけポンと返すより、間違いに気づきやすく、コードのデバッグ相手として頼りになります。

自宅PCで現実的に動かすなら、R1 を蒸留（distill）した小型版、たとえば DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B / 32B あたりがターゲットになります。14B なら 10〜12GB、32B なら 16〜24GB VRAM が目安。フルの巨大モデルは個人マシンでは厳しいので、「Distill版を選ぶ」が実質の入り口になります。

そして2026年4月、DeepSeek V4 のプレビュー版が公開されました。これは V4-Pro（総1.6Tパラメータ／アクティブ49B）と V4-Flash（総284B／アクティブ13B） という巨大MoEで、いずれも100万トークンの長文に対応。数学・STEM・コーディングでオープンモデル最強級、クローズドの最上位に肉薄と評価されています。ライセンスは V4-Pro が MIT で商用も改変も可能。ただし──ここは正直に言いますが、この規模は自宅PCで動くものではありません。データセンター級のGPUが複数枚必要です。「個人で動かすDeepSeek」と「最強のDeepSeek」は別物、と割り切ってください。

項目	評価
コーディング・推論	★★★★★（思考過程が見える強み）
自宅で動く現実性	★★★（Distill版なら可／フルは無理）
日本語性能	★★★☆（用途次第、英語・コードが本領）
こんな人に	コードを書く人、ロジックを詰めたい人

Synthの一言：「答え」より「考え方」が欲しい作業に強い。デバッグの壁打ち相手として優秀です。

Llama 4 シリーズ（Meta）── MoEで賢く軽い、でも中級者向け ★★★☆☆

Meta の Llama 4 は、ネイティブにマルチモーダル＋MoEアーキテクチャを全面採用した世代です。代表は2つ。

Llama 4 Scout：アクティブ17B・16エキスパート（総109B）
Llama 4 Maverick：アクティブ17B・128エキスパート（総400B）

MoEの利点は、**「巨大なのに、1トークンあたりの計算は一部のエキスパートだけ」**で済むこと。だから見た目のサイズの割に推論が軽い。これがLlama 4の売りです。

ただし先ほど警告した「MoEはモデル全体をメモリに載せる」問題が、ここで効いてきます。Scout は Q4 で RTX 5090（32GB）にちょうど収まるくらい。アグレッシブに量子化（1.78bit など）すれば24GBにも押し込めますが、それは中級者以上の作業です。Maverick（総400B）に至っては H100 80GB が4枚クラスが必要で、完全に個人の手を離れます。

日本語性能は「使えなくはない」程度で、ここで Qwen に明確に勝てるわけではありません。Llama 4 を選ぶ積極的な理由は、マルチモーダルとMoEの軽さ、そしてMetaエコシステムとの親和性にあります。「とりあえず日本語の事務仕事」という用途なら、素直に Qwen で良いです。

項目	評価
アーキテクチャの先進性	★★★★★（ネイティブマルチモーダルMoE）
自宅で動く現実性	★★★（Scoutで24〜32GB／Maverickは無理）
日本語性能	★★★☆（Qwenに一歩譲る）
こんな人に	中級者、マルチモーダルを試したい人

Synthの一言：技術的には面白いが、「とりあえず日本語」目的なら回り道。狙って選ぶモデルです。

その他のオープン最強級 ── Kimi K2.6 / GLM-5.1 ★★★★☆（ただし自宅では非現実的）

「ベンチマークのてっぺん」を知りたい人向けに、現在のオープンウェイト最前線も触れておきます。2026年前半は、中国系オープンモデルが世界の頂点付近に並んでいます。

Kimi K2.6（Moonshot AI、2026年4月20日公開、Modified MIT）：オープンウェイト最高クラスの知能指数。SWE-Bench Pro（実務的なコーディング評価）でも上位
GLM-5.1（Z.ai、MIT）：総754Bパラメータ。SWE-Bench Pro で Kimi K2.6 と僅差を争うトップ集団

この2つと前述の DeepSeek V4 が、**「ベンチで首位が入れ替わり続けるオープン最強グループ」**です。ライセンスも MIT 系で寛容。

ただ──これらは自宅PCで動かす対象ではありません。 いずれも巨大MoEで、複数枚のハイエンドGPU、実質データセンター級の環境が前提です。「すごいオープンモデルがある」という事実は知っておくと役立ちますが、個人が手元で回す現実的な選択肢は、あくまで Qwen3・Gemma 3・DeepSeek Distill 版だと割り切ってください。

Synthの一言：頂上の景色は知っておく価値あり。でも登るための装備（GPU）が一般人の手に余ります。

GPU要件・必要スペック早見表

「結局、自分のPCで何が動くの？」を一枚にまとめます。すべて Q4_K_M（4ビット量子化） を前提にした、2026年前半の目安です。量子化とは、モデルの数値の精度を落としてメモリを節約する技術で、Q4 にすると FP16（フル精度）比でVRAMが約72〜75%減ると考えてください。

モデルサイズ帯	代表モデル	必要VRAM(Q4目安)	動くGPUの例
4B 級（軽量）	Gemma 3 4B	〜4GB／CPUでも可	内蔵GPU・Raspberry Pi 5・8GB GPU
7〜8B 級	Qwen3 8B、Llama系8B	8〜12GB	RTX 3060/4060(8〜12GB)
12〜14B 級	Gemma 3 12B、Qwen3 14B、R1-Distill 14B	10〜12GB	RTX 4070(12GB)前後
27〜32B 級	Qwen3 32B、Gemma 3 27B、R1-Distill 32B	16〜24GB	RTX 3090/4090(24GB)、RTX 5090(32GB)
100B超 MoE	Llama 4 Scout(109B)	24〜32GB(全体ロード)	RTX 5090(32GB)／A100・H100
数百B〜兆 MoE	Llama 4 Maverick、DeepSeek V4、Kimi K2.6、GLM-5.1	複数枚ハイエンド必須	H100 80GB ×4枚〜（自宅は非現実的）

GPUの予算感もざっくり置いておきます（2026年前半の中古・新品相場）。

GPU	VRAM	価格感	ポジション
RTX 3060(12GB)	12GB	中古3〜4万円	入門。〜14Bまで
RTX 3090(中古)	24GB	中古9〜13万円	コスパ番長。〜32B
RTX 4090	24GB	25〜30万円	快適。〜32Bを高速で
RTX 5090	32GB	約30万円	32BをQ8、70Bも量子化で

「24GBを境に世界が変わる」と覚えておくと、買い物で迷いません。32B級の賢いモデルを快適に回す現実的な最小ラインが、この24GBです。

用途別おすすめ

ここが本記事の心臓部です。あなたの目的別に、はっきり指名します。

① 日本語の業務（要約・メール・資料・添削）

→ Qwen3 32B（Swallow版があればなお良し）一択でOK。

24GBのGPU（RTX 3090中古がコスパ最強）があれば快適。なければ Qwen3 14B / 8B に落とせば、12GBクラスでも十分実用です。Apache 2.0なので会社の業務に組み込んでもライセンスの心配が要りません。日本語ローカルの「とりあえずこれ」。

② プログラミング・デバッグ・ロジック

→ DeepSeek-R1-Distill（14B または 32B）。

思考過程が見えるので、コードの間違い探しの相棒として優秀。32Bが回るなら32Bを。回らなければ14Bでも実用十分です。コーディング比重がさらに高い人は、後述のとおり重い案件だけクラウド（Claude等）に逃がすハイブリッドが正解。

③ 軽量・入門・非力なPC

→ Gemma 3 4B か 12B。

「まず動かして感覚を掴む」なら4B、「実用も視野に入れる」なら12B。手持ちのPCで今すぐ試せるのが最大の魅力。GPU購入を検討する前の”お試し”として完璧です。

④ とにかく最高性能を体感したい（環境がある人限定）

→ DeepSeek V4 / Kimi K2.6 / GLM-5.1。

ただし繰り返しますが、自宅PCでは動きません。 クラウドGPUレンタル（時間貸し）や、勤務先のデータセンター環境がある人向け。個人なら、素直にこれらのモデルをAPIやクラウド経由で触るほうが現実的です。

クラウドとの使い分け（ここが2026年の現実解）

正直に書きます。「全部ローカルで完結」は、2026年でもまだ幻想です。 賢さ・速さ・マルチモーダル・最新性、どれを取ってもクラウドAI（ChatGPT・Claude・Gemini）にまだ分があります。ローカルが勝てるのはプライバシーとランニングコストであって、性能ではありません。

だから答えは毎回同じで、**「使い分け」**です。

作業内容	おすすめ	理由
機密データの要約・整理	ローカル	外部に送れない情報こそローカルの出番
個人的なチャット・日記・相談	ローカル	プライバシー最優先
文章の添削・リライト	ローカル	32B級で十分な品質、使い放題
大規模なコーディング・設計	クラウド	賢さと長文処理でクラウドが優位
画像込みの複雑なタスク	クラウド	マルチモーダルの完成度が違う
最新の事実確認・調べもの	クラウド	ローカルは学習時点で知識が止まる

クラウド側を選ぶときの比較については、ChatGPT・Claude・Geminiを正直に比較にまとめてあります。あわせて、ローカルだろうとクラウドだろうとAIに何を入力していいか/いけないかの線引きは超重要なので、AIに会社や個人の情報を入れる前に読むプライバシーの基本も目を通しておいてください。ここを雑にすると、せっかくローカルを選んだ意味が薄れます。

あなたへの影響

非エンジニアのあなたにとって、この話が何を意味するか。3点だけ。

1. 「日本語の社内文書をAIに任せたいけど、クラウドはNG」の壁が、かなり下がりました。 Qwen3 32B クラスが24GBのGPUで動く今、中小企業でも「社外秘を外に出さずにAI要約」が現実的な選択肢になっています。RTX 3090中古＋ミドルPCなら、初期費用15〜20万円台で構築できる水準です。

2. ただし「自分で組む」のは、やはりエンジニアの領域です。 モデル選定・量子化・ツール（Ollama や LM Studio）の設定は、慣れていないと詰まります。本格導入を考えるなら、構築だけはエンジニアに相談してください。 「どのモデルを選ぶか」の判断材料は、この記事で十分持てたはずです。

3. まず無料で試せます。 Gemma 3 4B を Ollama や LM Studio で入れてみるだけなら、今お使いのPCでも今日から可能です。GPUを買う前に、まずこの”お試し”で「自分の用途にローカルで足りるのか」を確かめるのが、いちばん損のない進め方です。

まとめ

日本語業務なら Qwen3 32B（Apache 2.0、24GB GPU）が本命。 迷ったらこれ
入門・軽量なら Gemma 3（4Bは超軽量、12Bが定番）。 手持ちPCで今日試せる
コーディング・推論なら DeepSeek-R1 Distill。 思考過程が見える強み
Llama 4 はMoEで賢く軽いが中級者向け。 「とりあえず日本語」なら回り道
オープン最強級（DeepSeek V4 / Kimi K2.6 / GLM-5.1）は自宅では動かない。 知識として知っておく程度でOK
そして2026年の正解は「使い分け」。 機密・添削はローカル、大規模コーディング・マルチモーダルはクラウド

ローカルLLMは、もう「動くの？」を疑う段階を越えました。今の論点は「どれを、何のために選ぶか」です。あなたの用途に合わせて、まずは無料で動く Gemma 3 から触ってみてください。その手応えが、GPUを買うべきかどうかの一番正直な答えになります。

参考にしたソース

ーー Synth