ローカルLLM 一覧 — 必要VRAMと動作可否
当サイトが判定対象にしているオープンウェイトLLMの一覧です。各ページで量子化ごとの必要VRAMと、主要GPUでの動作可否を確認できます。
ジャンプ: 〜4B — スマホ・省メモリ級 / 4〜10B — 8B級(ローカルの主戦場) / 10〜20B — 12GB級GPUの上限帯 / 20〜40B — ハイエンドコンシューマ帯 / 70B以上 — マルチGPU・大容量メモリ帯 / サーバー級 — 全コンシューマGPUで×(クラウド/自社ホスティング向け) / 画像生成モデル / フィジカルAI(VLA)
〜4B — スマホ・省メモリ級
- Qwen2.5 0.5B 0.49B
- MiniCPM5 1B 1.08B
- Llama 3.2 1B 1.24B
- PLaMo 2 1B 1.29B [日本語]
- MiniCPM-V 4.6 1.3B [画像対応]
- Qwen2.5 1.5B 1.54B
- North Micro Vision 2.48B [画像対応]
- LFM2.5 2.6B 2.7B
- NetrAI-L3 3.21B [セキュリティ]
- Unlimited-OCR 3.34B [画像対応・MoE]
- Sarashina 2.2 3B 3.36B [日本語]
- Granite 4.2 3B 3.66B
- Nemotron-3 Nano 4B 3.97B
4〜10B — 8B級(ローカルの主戦場)
- Qwen3 4B 4.02B
- Qwen3.5 4B 4.66B
- Gemma 4 E2B 5.12B
- DeepHat V1 7B (WhiteRabbitNeo) 7.62B [セキュリティ]
- VulnLLM-R 7B 7.62B [セキュリティ]
- Qwen2.5-Coder 7B 7.62B [コード]
- Ling-3.0-tiny 7.89B [MoE]
- Llama 3.1 8B 8.03B
- Llama 3.1 Swallow 8B 8.03B [日本語]
- Foundation-Sec 8B Instruct 8.03B [セキュリティ]
- Bonsai 8B (1-bit) 8.19B [固定精度]
- Ternary-Bonsai 8B (三値) 8.19B [固定精度]
- Qwen3 8B 8.19B
- Qwen2.5-VL 7B 8.29B [画像対応]
- LFM2.5 8B-A1B 8.47B [MoE]
- Qwen3-VL 8B 8.77B [画像対応]
- Granite 4.1 8B 8.79B
- Granite 4.2 8B 8.79B
- Ornith 1.5 9B 9.41B [コード]
- Ornith 1.0 9B 9.41B [コード]
- Qwen3.5 9B 9.65B
10〜20B — 12GB級GPUの上限帯
- Gemma 4 12B 12B
- Phi-4 14.66B
- Qwen2.5-Coder 14B 14.77B [コード]
- Qwen3 14B 14.77B
- Qwen2.5 14B 14.8B
- DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14.8B
20〜40B — ハイエンドコンシューマ帯
- GPT-OSS-Swallow 20B 20.91B [日本語・MoE]
- gpt-oss 20B 21.51B [MoE]
- Mistral Small 3.2 24B 23.6B
- Gemma 4 26B-A4B 26.54B [MoE]
- Fara 1.5 27B 27.36B [画像対応]
- Qwen3.6 27B 27.78B
- Qwen3.8 27B 27.78B [画像対応]
- Bonsai 27B (1-bit) 27.78B [画像対応・固定精度]
- Ternary-Bonsai 27B (三値) 27.78B [画像対応・固定精度]
- Granite 4.1 30B 29B
- Granite 4.2 30B 29.28B
- Muse Glimmer 30B 29.78B [画像対応]
- North Mini Code 1.0 30.48B [コード・MoE]
- GLM-4.7-Flash 31B-A3B 31.2B [MoE]
- Gemma 4 31B 31.27B
- Nemotron-3.5 Lightning 30B-A3B 31.58B [MoE]
- Qwen3 32B 32.76B
- Qwen2.5 32B 32.8B
- Qwen3 Swallow 32B 32.8B [日本語]
- LLM-jp-4 33B Thinking 33.22B [日本語]
- EXAONE 4.5 33B 34.35B
- Qwen AgentWorld 35B-A3B 34.66B [MoE]
- Ornith 1.0 35B 35.11B [コード・MoE]
- Qwen3.5 35B-A3B 35.95B [MoE]
- Qwen3.6 35B-A3B 35.95B [MoE]
- Ornith 1.5 35B-A3B 35.95B [コード・MoE]
- Intern-S2-Mobius 36.48B [画像対応・MoE]
70B以上 — マルチGPU・大容量メモリ帯
- Llama 3.3 70B 70.6B
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 79.7B [コード・MoE]
- Medical-GPT-OSS-Swallow 120B 116.83B [日本語・MoE]
- Laguna S 2.1 117.56B [コード・MoE]
- gpt-oss 120B 120.41B [MoE]
- Ling-3.0-flash 127.49B [MoE]
サーバー級 — 全コンシューマGPUで×(クラウド/自社ホスティング向け)
- Nemotron-3 Super 120B-A12B 123.61B [MoE]
- Qwen3.8-Flash-Next 180B [画像対応・MoE]
- Step-3.7-Flash 201.37B [画像対応・MoE]
- MiniMax-M2.7 228.7B [MoE]
- Solar Open 2 250B 250.29B [MoE]
- DeepSeek-V4-Flash 304.18B [MoE]
- GLM-5.3-Flash 321.32B [画像対応・MoE]
- Ornith 1.5 397B 396.8B [コード・MoE]
- Qwen3.5 397B-A17B 403.4B [MoE]
- MiniMax-M3 427.04B [画像対応・MoE]
- DeepSeek-R1 684.53B [MoE]
- GLM-5.2 753B [MoE]
- GLM-5.3 753.33B [MoE]
- Inkling 952.38B [画像対応・MoE]
- Kimi K2.6 1058B [MoE]
- Kimi K2.7-Code 1059B [コード・MoE]
- DeepSeek-V4-Pro 1598.84B [MoE]
- Qwen3.8 2.4T-A95B 2446B [MoE]
- Kimi K3 2779.93B [画像対応・MoE]
画像生成モデル
フィジカルAI(VLA)
- SmolVLA Base 0.45B
- NVIDIA Isaac GR00T N1.6 3B 3.29B
- MiniCPM-RobotManip 1.54B