2026年のおすすめLLMをローカルで動かすためのAIツール
自分のノートPCやサーバーでモデルを動かせば、データは手元にとどまり、トークン単位の料金はゼロです。必要なのは、モデルを動かすソフトウェアと、ハードウェアに収まる小さなオープンモデルの2つなので、このリストには両方を載せています。
執筆： Andrew Miller、Sheela · 2026年10月26日更新 · レビューの方法
選 び方：当サイトでレビューした製品、モデル、プロジェクトのうち、レビューでこのタスクに使えると判断したものを、5点満点の評価順に並べています。アフィリエイト報酬は受け取っていません。
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GitHubリポジトリ: モデルのローカル実行
オープンモデルがノートPC上で動作する場合、それはほぼ確実にllama.cppを介して動作しており、これほど広範なハードウェアを網羅するものは他にありません。
おすすめの人： オープンモデルをローカル、エッジデバイス、または控えめな構成のサーバー上で直接制御して実行したい開発者に 最適です。
料金： MITライセンスに基づく無料でオープンソースのソフトウェアです。有料版はありません。
llama.cppのレビューを読む4.8/5 - 2
GitHubリポジトリ: モデルのローカル実行
1コマンドでローカルモデルが動きます。ただし初期設定（4,096トークンのコンテキスト、一度に1リクエスト、ログインなし）はノートPC向けで、それ以上の用途には合いません。
おすすめの人： 最小限のセットアップでオープンモデルをローカルで動かしたい開発者や個人。
料金： オープンソース（MIT）で、ローカ ル実行は無料です。任意のOllama Cloud：Freeは初回クレジット付き、Proは月20ドル（60ドル分のクレジット）、Maxは月100ドル（300ドル分のクレジット）、Teamは月500ドル（共有クレジット1,000ドル分、ユーザー数無制限）、Enterpriseは個別見積もりです。
Ollamaのレビューを読む4.6/5 - 3
AIモデル: 汎用
Apacheライセンスの27Bモデルで、Alibaba自身の数値ではコーディングでClaude Opus 4.6 Maxをわずかに上回り、4ビットなら24 GBのカード1枚に収まります。
おすすめの人： ハイエンドのGPU 1枚に収まる、寛容なライセンスで最も強力なモデルを求める開発者、特にコーディングやコンピューター操作のエージェント向け。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Qwen Cloud：100万トークンあたり入力$0.50 / 出力$3.00（キャッシュは$0.10）。OpenRouterのサードパーティのホストは約$0.04 / $1.25からです。
Qwen3.8-27Bのレビューを読む4.5/5 - 4
AIモデル: 小型・オンデバイス
ライセンスがようやく品質に見合ったことで、Gemma 4は32Bパラメータ未満のオープンモデルの標準になりました。
おすすめの人： 寛容なライセンスとマルチモーダル入力を求め、デバイス上、ローカル、またはGPU 1基で動くアプリを作る開発者に向いています。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Google Cloudやサードパーティでホストされており、OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが約$0.08/$0.26です。
Gemma 4のレビューを読む4.4/5 - 5
GitHubリポジトリ: モデルのローカル実行
MLX はメモリの多い Mac を、ローカルの推論と LoRA のチューニングに使える信頼できるマシンに変えます。Apple silicon 以外では移植版にすぎず、乗り換える理由にはなりません。
おすすめの人： Apple silicon でネイティブの速度と Python での制御を求める、Mac で作業する開発者と研究者。
料金： MIT ライセンスのもとで無料のオープンソースです。
MLXのレビューを読む4.4/5 - 6
GitHubリポジトリ: チャットアプリ・UI
完全にオープンでアカウント不要の、ローカルモデルのためのデスクトップアプリです。いつの間にかエージェントへと成長したため、今では見た目よりもデフォルト設定のほうが重要です。
おすすめの人： デスクトップアプリでオープンモデルをオフラインで動かしたい、プライバシーを重視する個人。
料金： 無料のオープンソース（Apache 2.0）です。有料プランはなく、クラウドモデルには自分の API キーを使います。
Janのレビューを読む4.2/5 - 7
GitHubリポジトリ: モデルのローカル実行
動作するローカルモデルを誰かに手渡す最も単純な方法ですが、内部でラップしているllama.cpp本体と比べると機能面で見劣りします。
おすすめの人： オフライン環境を含め、セットアップ不要でローカルモデルを共有または実行する必要がある方に最適です。
料金： Apache 2.0ライセンスに基づく無料でオープンソースのソフトウェアであり、llama.cppへの変更点はMITライセンスが適用されます。
llamafileのレビューを読む3.9/5 - 8
AIモデル: 小型・オンデバイス
公開から14か月が経っても、gpt-oss-20bはホストできる実用的な推論モデルとして最も安価です。ただし今では、同じ16GBでGemma 4の方が多くのことをこなします。
おすすめの人： 画像入力を必要とせず、ノートPCや一般向けGPU 1枚で、無料かつ非公開で速い推論モデルを使いたい開発者。
料金： 重みはApache 2.0で無料。ホスト型はOpenRouterで100万（1M）トークンあたり入力$0.018／出力$0.09から。Artificial Analysisの掲載価格は$0.07／$0.25です。
gpt-oss-20bのレビューを読む3.8/5
