12026年、半年単位で世代交代している

まず前置きしておきたいのは、このジャンルの更新スピードの速さだ。2026年に入ってからだけでも、Qwen3が3.6、さらに3.8へと更新され、Gemma 3はGemma 4に、DeepSeekもV3.2からV4へと、半年単位でメジャーバージョンが入れ替わっている。 以前使っていたGemma 3・Qwen2.5は、もう一世代・二世代前という位置づけになる。

2選び方の基本：VRAM容量で決める

ローカルLLM選びの出発点は、手元のマシンのVRAM容量だ。モデルは「量子化」という技術で軽量化でき、代表的なQ4量子化ではフル精度と比べてVRAM使用量を7割程度減らせる。これにより、本来もっと大きなVRAMが必要なモデルも、現実的なサイズで動かせるようになる。

3VRAM別おすすめ（8GBクラス）

ノートPCや、グラフィックボードを積んでいない環境でも動かせる帯。Qwen3.5〜3.8の8Bクラスや、日本語特化のLlama-3-ELYZA-JPなどが候補になる。まず試してみたい人の入り口として現実的なサイズだ。

4VRAM別おすすめ（12〜16GBクラス）

以前RTX 3060 12GBで検証した帯がここにあたる。この帯で面白いのは、MoE（Mixture of Experts）という構成を採用したモデルの存在だ。総パラメータ数は30B規模でも、実際に稼働するのはその一部（数B程度）だけという仕組みになっており、16GB程度のVRAMでも上位クラスに近い性能を発揮できる。VRAMが限られる環境では、こうしたMoE系のモデルを積極的に検討する価値がある。

5VRAM別おすすめ（24GB以上クラス）

24GBを超えてくると、選択肢が一気に広がる。Qwen系の32Bクラスや、コーディング・数学に強いモデルなど、実務での利用に耐える精度のモデルを選びやすくなる帯だ。

6日本語性能を重視するなら

日本語の自然さを重視するなら、まず検討したいのがQwen系だ。多言語対応の中でも日本語の語彙・表現力が安定しているとされる。もう一つの選択肢が、ELYZA・PLaMo・Sarashinaといった国産モデルだ。海外モデルの多言語対応の一部としての日本語ではなく、日本語そのものを主眼に開発されているため、敬語や商習慣的な言い回しの自然さでは安定した評価がある。

7動かない・止まったモデルにも注意

8まとめ

半年でメジャーバージョンが入れ替わるほど、このジャンルの動きは速い。個別のモデル名を暗記するより、VRAM容量に応じた大まかな選び方と、Qwen系・国産系といった系統ごとの傾向を押さえておく方が、長く役に立つ。実際にダウンロードする前には、Ollamaや配布元のページで最新版がどれかを必ず確認してから試してほしい。