Localsとは？
Localsは、Apple silicon搭載Mac向けのモデルサーバーで、AppleのMLXの上に作られ、チャットよりもコーディングエージェントを想定しています。127.0.0.1:8321でOpenAI、Anthropic Messages、OllamaのAPIに応答するため、OpenCode、Claude Code、Cline、Aider、OpenHands、Ollama向けに作られたアプリが変更なしで使えます。中心となる工夫はバッチ処理です。複数のエージェントからのリクエストを、小さなバッチ向けに書いたGPUカーネルでまとめて計算します。mlx-lmが速くならなくなる領域です。
ツール呼び出しとJSONはGPU上で適用する文法の下で書かれるため、エージェントは自分が提示したツールしか呼べず、引数はスキーマに合います。会話と長いシステムプロンプトはキャッシュされ、再起動をまたいでディスクにも残ります。locals code ~/my-project や locals launch claude といったコマンドは、サーバーの起動とクライアントの接続を1回で済ませます。locals run は、1つの作業を複数のエージェントに分け、それぞれがプロジェクトの別々のコピーで作業します。
開発元はGenerated Computersで、Pythonで書かれ、Apache 2.0で公開され、uv tool install locals かシェルスクリプトでインストールします。M1以降とmacOS 14が必要です。バージョン0.2.2は2026年11月4日に出ました。
Localsは使う価値があるか？
Localsが狙うのは、Mac用のモデルサーバーが苦手とする場面、つまり複数のエージェントが同時に尋ねる状況です。16 GBのM2 Proと既定のQwen3.5-4Bで、プロジェクトは8件同時のリクエストに対し、mlx-lmを毎秒87トークン、Localsを毎秒271トークンと測っています。3.1xの向上で、LFM2.5-2.6BとGemma 4 E4Bは2.8xです。8つのエージェントでは、最初の語が届くまでがOllamaの41.8秒に対して1.6秒で、同じテストでllama.cppの2.1秒も上回りました。
ベンチマークにはチップ、モデル、バージョン、コマンドが明記され、READMEには速くならない場面についての節もあります。再利用できるもののない単独のリクエストはmlx-lmと同じ速さで、毎秒64トークン対61トークンです。長いプロンプトはGPUの演算能力に縛られ、8,000トークンのプロンプトを8件同時に送ると毎秒57トークンです。64個単位の標準的な4ビット以外の形式は向上せず、M5 ProではMLXがすでにニューラルアクセラレーターを使っているため、向上は約1.5xに縮みます。M1、M3、M4のチップは主要な表に入っていません。
エージェント向けの機能は速度と同じくらい重要です。文法で制約したツール呼び出しは、小さなローカルモデルによくある、エージェントを止めてしまう不正な形式の呼び出しをなくします。プロンプトのキャッシュにより、138,000トークンの会話の次のターンは2.4秒で始まります。既定のモデルは16 GBのMacで約178,000トークンを扱えますが、170,000トークンを初めて読み込むには約12分かかります。
セキュリティについては、サーバーに認証はなく、127.0.0.1で待ち受けることと、HostとOriginの確認に頼っています。これでブラウザーで開いたウェブページからは使えません。ドキュメントによれば、別のアドレスで待ち受けるとHostの確認は無効になります。locals code はOpenCodeをプロジェクト内で直接、OpenCodeの通常の権限で動かし、locals disconnect opencode を実行するまでLocalsをOpenCodeの既定のモデルにし ます。locals run によるチーム作業は、プロジェクトのコピーの中に限られます。
OllamaやLM Studioと比べると、LocalsはGGUFファイルとWindows、Linuxを捨て、Macでの同時負荷時の速さを取っています。1人で1つのモデルとチャットするなら差は小さいでしょう。16 GBのMacBookでサブエージェントや小さなエージェントチームを動かす開発者には、得るものが大きくなります。ただしプロジェクトはまだ新しく、2026年10月21日以降のリリースは3回、スターは649です。
真価を発揮する場面
16 GBのMacBook Proを使うフリーランスの開発者
コードをAPIに送らずに、顧客のプロジェクトでOpenCodeを使いたい
uv tool install locals の後、locals code ~/project を実行します。初回は約3 GBのモデルをダウンロードします。OpenCodeのサブエージェントがバッチを共有するところで3.1xの向上が効き、トークン単位の請求はありません。
Open WebUIとRaycastをすでにOllamaで使っている小さなチーム
アプリを1つずつ設定し直さずに、共有のローカルモデルを速くしたい
Ollamaを終了し、locals launch --model qwen3.5:4b ollama を実行すると、LocalsがOllamaのポートとモデル名で応答します。モデルはMLX形式で再ダウンロードされます。元に戻すには locals stop を実行してOllamaを起動し直します。
雑多なテキストを記録データに変えるバックオフィスの開発者
常にJSONスキーマに合う構造化フィールドを抽出したい
locals generate --schema person.json は、スキーマに項目ごとに従うJSONを返し、OpenAIのAPIでもresponse_formatで同じことができます。多数の文書を同時に処理すると、スループットの向上を活かせます。
導入前に確認すること
- 導入
- curlでインストールスクリプトを取得するか uv tool install --python 3.12 locals を実行し、その後 locals code ~/my-project を使います。M1以降、macOS 14、できれば16 GBが必要です。M2 ProとM2 Max以外のチップでは、10〜20分のアイドル時間で自動調整します。
- 連携
- 127.0.0.1:8321のOpenAI互換 /v1、Claude Code向けのAnthropic Messages、OllamaのAPIに対応します。OpenCode、Claude Code、Cline、Kilo Code、OpenHands、Aider、Hermes Agent、OpenClaw用のランチャーと、Roo Code、Continue、Zed、JetBrains向けの設定があります。
- データとプライバシー
- ローカルで動き、モデルはHugging Faceから取得します。認証はありません。既定で127.0.0.1で待ち受け、HostやOriginがローカルでないリクエストを拒否し、別のアドレスで待ち受けるとHostの確認を無効にします。会話とシステムプロンプトはディスクも含めてキャッシュに保存します。
- 大規模利用時のコスト
- ソフトウェアは無料で、費用はMac本体です。96 GBのM2 Maxでは、27Bモデルへの8件のリクエストが毎秒78トークンに達し、mlx-lmは25です。RecursiveのFlint（40B、有効2.5B）には24 GB以上が必要です。
- 制限
- モデルは1度に1つ、MLXモデルのみで、WindowsとLinuxには非対応です。向上は同時処理とキャッシュから生まれるため、キャッシュのない単独リクエストや長いプロンプトはmlx-lmとほぼ同じ速さです。
良い点
- M2 Proで8件同時のリクエスト時、mlx-lmの3.1xのスループット
- ツール呼び出しとJSONをスキーマに制約するので、常に解析できる
- OpenAI、Anthropic、OllamaのAPI。エージェントツールごとにコマンド1つ
- 速くならない場面の一覧付きでベンチマークを公開
気になる点
- Apple siliconとmacOS 14のみ。MLXモデル専用でGGUFは不可
- 単独のリクエストや長いプロンプトでは向上が小さい
- 認証がなく、安全性はループバックに留まることに依存
- 十分に測定されたのはM2 Pro、M2 Max、M5 Proのみ。公開から1か月
おすすめの人
複数のコーディングエージェントやサブエージェントをローカルモデルで動かし、早く終わらせたいMacの開発者。
Localsの代替
Locals：よくある質問
- Localsは使う価値があるか？
- 複数のエージェントが1つの小さなモデルを共有するなら選ぶべきMac用モデルサーバーで、測定された向上に加え、速くならない場面を珍しいほど率直に挙げています。 評価は5点満点中3.9点です。
- Localsの料金は？
- 無料のオープンソースです（Apache 2.0）。各モデルはそれぞれのライセンスに従います。
- Localsの欠点は？
- Apple siliconとmacOS 14のみ。MLXモデル専用でGGUFは不可; 単独のリクエストや長いプロンプトでは向上が小さい; 認証がなく、安全性はループバックに留まることに依存; 十分に測定されたのはM2 Pro、M2 Max、M5 Proのみ。公開から1か月.
- Localsは誰に向いているか？
- 複数のコーディングエージェントやサブエージェントをローカルモデルで動かし、早く終わらせたいMacの開発者。
- チームや本番環境でLocalsを使うと費用はいくらか？
- ソフトウェアは無料で、費用はMac本体です。96 GBのM2 Maxでは、27Bモデルへの8件のリクエストが毎秒78トークンに達し、mlx-lmは25です。RecursiveのFlint（40B、有効2.5B）には24 GB以上が必要です。
- Localsは企業データを扱っても安全か？
- ローカルで動き、モデルはHugging Faceから取得します。認証はありません。既定で127.0.0.1で待ち受け、HostやOriginがローカルでないリクエストを拒否し、別のアドレスで待ち受けるとHostの確認を無効にします。会話とシステムプロンプトはディスクも含めてキャッシュに保存します。
- Localsの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はOllama, MLX 、 llama.cppです。
回答確認日：2026年11月13日