ローカルLLM入門ガイド（Mac - Appleシリコン）

Mac（M1以降）でローカルLLMを動かし始める場合、RAMに基づいて何を期待できるかの大まかな目安は以下の通りです：

32〜64 GB RAM

• モデル：Qwen 3.6、Gemma 4
• 性能：Claude Sonnetレベルのモデルと同等程度
• 向いている用途：日常的な利用、コーディング支援、軽量エージェント

約128 GB RAM

• モデル：Minimax M2.7（および同様のミドル〜大型モデル）
• 性能：Claude Opusレベル程度
• 向いている用途：より重い推論、長めのコンテキスト作業

256 GB+ RAM

• モデル：GLM 5.1
• 性能：トップクラスのプロプライエタリモデルに近い
• 向いている用途：高度なリサーチのワークフロー、複雑なエージェント

補足：

• Apple Silicon（M1以降）は、ユニファイドメモリのおかげで驚くほどうまく動きます
• Metalのアクセラレーションにより、フレームワークをまたいだ性能向上が続いています
• ローカルLLMのエコシステムはとても速いペースで進化しており、毎週新しいモデルや最適化が登場すると見込んでください

ローカルでモデルを動かすことは、日々ますます現実的になっています。迷っていたなら、今が試し始める良いタイミングです。