スマートフォン / タブレット(機種不明) で動くローカルLLM
🛒 カードだけ替えられないなら、PCごと選び直す(BTOの選び方)
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メモリ方式: ユニファイドメモリ(搭載RAMと共有・下表はRAM容量別) ・ 区分: スマートフォン / タブレット(共通)
⚠ スマホの判定は容量ベースの目安です。速度は機種(SoC)により大きく変わります。実行には PocketPal AI / MLC Chat などのアプリを使います。
搭載RAM別の動作判定(Q4_K_M 量子化基準)。モデル名を押すと必要VRAMの詳細が見られます。
| モデル | RAM 4GB | RAM 6GB | RAM 8GB | RAM 12GB | RAM 16GB | RAM 24GB |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 1B 1.24B | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| MiniCPM5 1B 1.08B | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Qwen2.5 0.5B 0.49B | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Qwen2.5 1.5B 1.54B | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Gemma 4 E2B 5.12B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| LFM2.5 2.6B 2.7B | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| LFM2.5 8B-A1B 8.47B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Sarashina 2.2 3B 3.36B | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Qwen3.5 4B 4.66B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Bonsai 8B (1-bit) 8.19B | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| MiniCPM-V 4.6 1.3B | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
| Bonsai 27B (1-bit) 27.78B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり |
必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。
スマートフォン / タブレット(機種不明)でローカルLLMはどこまで動く?
スマホ・タブレットの判定は、搭載RAMとOSが1アプリに許す上限で決まります(ユニファイドメモリの一種です)。速度は機種のSoC次第で大きく変わります。
足りないときの3つの選択肢
- 量子化を一段下げる — 品質をわずかに譲って必要VRAMを減らします。
- CPUオフロード — 収まらない分をRAMへ。動きますが大幅に低速です。
- クラウドGPUを借りる — 秒課金で上位GPUを使う方法です: クラウドGPUという選択肢 / RunPodの始め方
▶ あなたのPCを自動判定する(スペック送信なし・ブラウザ内完結)
またはこのGPU(スマートフォン / タブレット(機種不明))を選択した状態で判定ツールを開く
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