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ローカルLLM モデル一覧（必要VRAM・必要スペック）

2026-10-19更新。数値は計算式による推定です。

LLM診断で計算できるモデルの一覧です。「全層GPU」は llama.cpp で全部の層をGPUに載せた場合、「最小VRAM」はそのときに文脈4Kで載る最小のVRAMの目安です。量子化はQ4_K_M（gpt-ossはMXFP4、Gemma 4は公式QAT Q4_0も各ページに掲載）。MacでGPUに使えるメモリを統合メモリの約72%とする前提は、まだ実機の測定で確かめていません。Macの判定はその前提での推定です。

特集: Gemma 4 の必要VRAM早見表 ／ Qwen3.6-35B-A3B（16GBで動く？） ／ Qwen3.8-Flash-Next（VRAM 12GB＋RAMで動かす）

Gemma

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
Gemma 3 12B12B128K9.6 GB Q4_K_M11.5 GB10GB16GB
Gemma 3 27B27B128K18.9 GB Q4_K_M21.2 GB20GB32GB
Gemma 4 E2B5.1B128K2.8 GB Q4_K_M2.9 GB6GB8GB
Gemma 4 E4B8B128K4.3 GB Q4_K_M4.8 GB6GB8GB
Gemma 4 12B11.95B256K9.2 GB Q4_K_M9.7 GB10GB16GB
Gemma 4 26B A4B MoE25.2B（A3.8B）256K19.0 GB Q4_K_M19.6 GB20GB32GB
Gemma 4 31B30.7B256K21.5 GB Q4_K_M23.8 GB24GB32GB

Gemma 4 は5サイズをまとめた 早見表 もあります。

Qwen

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
Qwen2.5 7B Instruct7.61B128K5.8 GB Q4_K_M7.5 GB6GB8GB
Qwen2.5 14B Instruct14.7B128K10.6 GB Q4_K_M16.2 GB10GB16GB
Qwen2.5 32B Instruct32.5B128K21.6 GB Q4_K_M29.1 GB24GB32GB
Qwen2.5 72B Instruct72.7B128K46.0 GB Q4_K_M55.4 GB48GB64GB
Qwen3 30B-A3B MoE30.5B（A3.3B）—20.0 GB Q4_K_M22.8 GB20GB32GB
Qwen3 32B32.8B—21.8 GB Q4_K_M29.3 GB24GB32GB
Qwen3.6-35B-A3B MoE35B（A3B）256K23.3 GB Q4_K_M23.8 GB24GB32GB

Llama

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
Llama 3.1 8B Instruct8B128K6.3 GB Q4_K_M10.1 GB8GB16GB
Llama 3.3 70B Instruct70B128K44.4 GB Q4_K_M53.8 GB48GB64GB
Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct8B—6.3 GB Q4_K_M10.1 GB8GB16GB

gpt-oss

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
gpt-oss-20b MoE21B（A3.6B）128K13.0 GB MXFP413.7 GB16GB24GB
gpt-oss-120b MoE117B（A5.1B）128K63.1 GB MXFP464.2 GB64GB96GB

その他

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
Mistral Small 3.1 24B24B128K16.1 GB Q4_K_M20.8 GB16GB24GB
Phi-4 14B14B16K10.2 GB Q4_K_M—10GB16GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8B—10.6 GB Q4_K_M16.3 GB12GB16GB

ベンチ基準

モデルパラメータ最大文脈必要メモリ 4K推定32K推定最小VRAMMac
Llama 2 7B (ベンチ基準)6.74B4K7.2 GB Q4_K_M—8GB16GB

速度の補正に使っている基準モデルです。

Strata専用のモデル

Qwen3.8-Flash-Next（総125B・アクティブ6B のMoE）は、全層をGPUに載せる使い方では家庭用PCに収まりません。Strata を使うとVRAM 12GB以上＋RAM 32GB以上のPCで動かせます（公式の必要スペック）。このモデルは構成（スパースアテンション・n-gram埋め込み）が特殊なため、上の表の計算式の対象外です。

よくある質問

VRAM 8GBで動くローカルLLMは？

Q4_K_M・文脈4Kの推定では、Llama 3.1 8B Instruct、Qwen2.5 7B Instruct、Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct、Gemma 4 E2B、Gemma 4 E4B が全層GPUに載ります。

VRAM 16GBで動くローカルLLMは？

Q4_K_M・文脈4Kの推定では、Qwen2.5 14B Instruct、Gemma 3 12B、Mistral Small 3.1 24B、Phi-4 14B、gpt-oss-20b、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、Gemma 4 12B が新たに載ります（8GBで載るモデルも含めて動きます）。

必要VRAMはどう計算していますか？

GPUに載る重み＋KVキャッシュ（層の種類ごとに文脈長から計算）＋作業領域 約1GB＋出力バッファで推定しています。公開されているVRAM実測9件との平均誤差は1.8%です（2026-10-18の改定時）。計算方法は「出典・計算方法」のページにあります。

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