ローカルでモデルを実行するための7つのベストLLMツール（2025年XNUMX月）

改善されました 大規模言語モデル (LLM) クラウドベースのソリューションは便利ですが、LLM をローカルで実行すると、プライバシーの強化、オフラインでのアクセス、データとモデルのカスタマイズに対するより優れた制御など、いくつかの利点が得られます。

LLM をローカルで実行すると、次のような魅力的なメリットがいくつか得られます。

• プライバシー： データを完全に制御し、機密情報がローカル環境内に留まり、外部サーバーに送信されないようにします。  
• オフラインでのアクセシビリティ: LLM はインターネット接続がなくても使用できるため、接続が制限されていたり、信頼できない状況に最適です。  
• カスタマイズ： 特定のタスクや設定に合わせてモデルを微調整し、独自のユースケースに合わせてパフォーマンスを最適化します。  
• 費用対効果： クラウドベースのソリューションに関連する定期的なサブスクリプション料金を回避することで、長期的にはコストを節約できる可能性があります。

この分析では、LLM をローカルで実行できるようにするツールのいくつかについて説明し、その機能、長所、短所を検討して、特定のニーズに基づいた情報に基づいた決定を下せるようにします。

1. なんでもLLM

AnythingLLMは オープンソースの ローカル LLM のパワーをデスクトップに直接提供する AI アプリケーション。この無料プラットフォームにより、ユーザーはドキュメントとチャットしたり、AI エージェントを実行したり、さまざまな AI タスクを処理したりすることができ、すべてのデータを自分のマシン上で安全に保つことができます。

このシステムの強みは、柔軟なアーキテクチャにあります。スムーズなインタラクションを実現する React ベースのインターフェース、ベクター データベースと LLM 通信の負荷を管理する NodeJS Express サーバー、ドキュメント処理専用のサーバーの 3 つのコンポーネントが連携して動作します。ユーザーは、オープンソース オプションをローカルで実行する場合でも、OpenAI、Azure、AWS、その他のプロバイダーのサービスに接続する場合でも、好みの AI モデルを選択できます。このプラットフォームは、PDF や Word ファイルからコードベース全体まで、さまざまなドキュメント タイプに対応しているため、多様なニーズに適応できます。

AnythingLLM が特に魅力的なのは、ユーザー制御とプライバシーに重点を置いている点です。データを外部サーバーに送信するクラウドベースの代替手段とは異なり、AnythingLLM はデフォルトですべてをローカルで処理します。より堅牢なソリューションを必要とするチーム向けに、Docker バージョンはカスタム権限を持つ複数のユーザーをサポートし、厳重なセキュリティを維持します。AnythingLLM を使用する組織は、代わりに無料のオープンソース モデルを使用することで、クラウド サービスに付随することが多い API コストを回避できます。

Anything LLM の主な特徴:

• すべてのデータをマシン上に保存するローカル処理システム
• さまざまなAIプロバイダーに接続するマルチモデルサポートフレームワーク
• PDF、Wordファイル、コードを処理するドキュメント分析エンジン
• 内蔵 AIエージェント タスクの自動化とWebインタラクション
• カスタム統合と拡張を可能にする開発者API

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2. GPT4すべて

GPT4Allは、大規模な言語モデルをデバイス上で直接実行します。このプラットフォームは、AI処理を自分のハードウェア上で実行し、データはシステムから出ません。無料版では、1,000を超えるオープンソースモデルにアクセスできます。 ラマ および ミストラル。

このシステムは、Mac Mシリーズ、AMD、NVIDIAなどの標準的な消費者向けハードウェアで動作します。インターネット接続が不要なため、オフラインでの使用に最適です。LocalDocs機能により、ユーザーは個人ファイルを分析したり、自分のマシン上でナレッジベースを構築したりできます。このプラットフォームはCPUと GPU処理利用可能なハードウェア リソースに適応します。

エンタープライズ版はデバイス 25 台あたり月額 XNUMX ドルで、ビジネス展開のための機能が追加されます。組織は、カスタム エージェント、IT インフラストラクチャ統合、および背後にある Nomic AI からの直接サポートを通じてワークフロー自動化を利用できます。ローカル処理に重点を置いているため、会社のデータは組織の境界内にとどまり、AI 機能を維持しながらセキュリティ要件を満たします。

GPT4Allの主な機能:

• クラウド接続を必要とせず、完全にローカルハードウェア上で動作します
• 1,000以上のオープンソース言語モデルへのアクセス
• LocalDocs による組み込みドキュメント分析
• 完全なオフライン操作
• エンタープライズ展開ツールとサポート

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3. オラマ

Ollama は、LLM をコンピューターに直接ダウンロード、管理、実行します。このオープンソース ツールは、重み、構成、依存関係など、すべてのモデル コンポーネントを含む分離された環境を作成し、クラウド サービスなしで AI を実行できるようにします。

このシステムはコマンドラインとグラフィカルインターフェースの両方で動作し、macOS、Linux、Windowsをサポートしています。ユーザーは、テキストタスク用のLlama 3.2、コード生成用のMistral、プログラミング用のCode Llama、画像処理用のLLaVAなど、Ollamaのライブラリからモデルを取得します。 ファイ-3 科学研究用。各モデルは独自の環境で実行されるため、特定のタスクに合わせてさまざまな AI ツールを簡単に切り替えることができます。

Ollama を使用している組織は、データ管理を改善しながらクラウド コストを削減しています。このツールは、ローカル チャットボット、研究プロジェクト、機密データを処理する AI アプリケーションを強化します。開発者はこれを既存の CMS および CRM システムと統合し、データをオンサイトに保ちながら AI 機能を追加します。クラウドへの依存を排除​​することで、チームはオフラインで作業し、AI 機能を損なうことなく GDPR などのプライバシー要件を満たすことができます。

Ollama の主な機能:

• ダウンロードとバージョン管理のための完全なモデル管理システム
• さまざまな作業スタイルに対応するコマンドラインとビジュアルインターフェース
• 複数のプラットフォームとオペレーティングシステムのサポート
• 各AIモデルごとに分離された環境
• ビジネスシステムとの直接統合

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4. LMスタジオ

LM Studio は、AI 言語モデルをコンピューター上で直接実行できるデスクトップ アプリケーションです。ユーザーは、そのインターフェイスを通じて、すべてのデータと処理をローカルに保持しながら、Hugging Face からモデルを検索、ダウンロード、実行できます。

このシステムは完全なAIワークスペースとして機能します。内蔵サーバーはOpenAIのAPIを模倣しており、OpenAIと連携するあらゆるツールにローカルAIを接続できます。このプラットフォームは、Llama 3.2、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek、Qwen 2.5などの主要なモデルタイプをサポートしています。ユーザーはドキュメントをドラッグアンドドロップして、 RAG (検索拡張生成)すべてのドキュメント処理はユーザーのマシン上で行われます。インターフェイスを使用すると、GPU の使用やシステム プロンプトなど、モデルの実行方法を微調整できます。

AI をローカルで実行するには、堅牢なハードウェアが必要です。コンピューターには、これらのモデルを処理するのに十分な CPU パワー、RAM、ストレージが必要です。複数のモデルを同時に実行すると、パフォーマンスが低下するという報告がユーザーから寄せられています。しかし、データ プライバシーを優先するチームにとって、LM Studio はクラウドへの依存を完全に排除します。このシステムはユーザー データを収集せず、すべてのやり取りをオフラインのままにします。個人使用は無料ですが、企業が商用ライセンスを取得するには、LM Studio に直接問い合わせる必要があります。

LM Studio の主な機能:

• Hugging Faceからの組み込みモデル検出とダウンロード
• ローカル AI 統合のための OpenAI 互換 API サーバー
• RAG処理によるドキュメントチャット機能
• データ収集なしで完全なオフライン操作
• きめ細かなモデル構成オプション

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5. XNUMX月

Jan は、完全にオフラインで実行できる ChatGPT の無料のオープンソース代替品を提供します。このデスクトップ プラットフォームを使用すると、Llama 3、Gemma、Mistral などの人気の AI モデルをダウンロードして自分のコンピューターで実行したり、必要に応じて OpenAI や Anthropic などのクラウド サービスに接続したりできます。

このシステムは、ユーザーが制御できるようにすることに重点を置いています。ローカル Cortex サーバーは OpenAI の API と一致しているため、Continue.dev や Open Interpreter などのツールと連携できます。ユーザーはすべてのデータをローカルの「Jan Data Folder」に保存し、クラウド サービスを使用することを選択しない限り、デバイスから情報が外に出ることはありません。このプラットフォームは VSCode や Obsidian のように機能し、ニーズに合わせてカスタム追加で拡張できます。Mac、Windows、Linux で実行され、NVIDIA (CUDA)、AMD (Vulkan)、Intel Arc GPU をサポートしています。

Jan はすべてをユーザーの所有権を中心に構築しています。コードは AGPLv3 の下でオープンソースのままであり、誰でも検査または変更できます。プラットフォームは匿名の使用データを共有できますが、これは完全にオプションです。ユーザーは実行するモデルを選択し、データとインタラクションを完全に制御します。直接サポートが必要なチームのために、Jan はアクティブな Discord コミュニティと GitHub リポジトリを管理しており、ユーザーはそこでプラットフォームの開発を形作ることができます。

Jan の主な機能:

• ローカルモデルを実行してオフライン操作を完了する
• Cortexサーバー経由のOpenAI互換API
• ローカルとクラウドの両方のAIモデルをサポート
• カスタム機能の拡張システム
• 主要メーカーのマルチGPUサポート

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6. ラマファイル

画像：Mozilla

LlamafileはAIモデルを単一の実行可能ファイルにします。 Mozilla ビルダー プロジェクトはllama.cppと コスモポリタンLibc インストールやセットアップなしで AI を実行するスタンドアロン プログラムを作成します。

システムは、モデルの重みを非圧縮 ZIP アーカイブとして調整し、直接 GPU にアクセスできるようにします。実行時に CPU 機能を検出して、Intel および AMD プロセッサ間で最適なパフォーマンスを実現します。コードは、システムのコンパイラを使用して、オンデマンドで GPU 固有の部分をコンパイルします。この設計は、macOS、Windows、Linux、BSD で実行され、AMD64 および ARM64 プロセッサをサポートします。

セキュリティのため、Llamafile は pledge() と SECCOMP を使用してシステム アクセスを制限します。OpenAI の API 形式と一致しているため、既存のコードと互換性があります。ユーザーは重みを実行可能ファイルに直接埋め込むことも、個別に読み込むこともできます。これは、Windows のようにファイル サイズ制限のあるプラットフォームで役立ちます。

Llamafile の主な機能:

• 外部依存関係のない単一ファイルの展開
• 組み込みのOpenAI API互換性レイヤー
• Apple、NVIDIA、AMD向けの直接GPUアクセラレーション
• 主要なオペレーティングシステムのクロスプラットフォームサポート
• さまざまなCPUアーキテクチャのランタイム最適化

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7. 次チャット

NextChat は、ChatGPT の機能をユーザーが管理するオープンソース パッケージに組み込みます。この Web およびデスクトップ アプリは、OpenAI、Google AI、Claude などの複数の AI サービスに接続し、すべてのデータをブラウザー内にローカルに保存します。

このシステムは、標準の ChatGPT に欠けている重要な機能を追加します。ユーザーは「マスク」（GPT に類似）を作成し、特定のコンテキストと設定を持つカスタム AI ツールを構築します。このプラットフォームは、長い会話のためにチャット履歴を自動的に圧縮し、マークダウン形式をサポートし、応答をリアルタイムでストリーミングします。英語、中国語、日本語、フランス語、スペイン語、イタリア語を含む複数の言語で動作します。

ChatGPT Proを購入する代わりに、ユーザーはOpenAI、Google、またはAzureから独自のAPIキーを接続します。次のようなクラウドプラットフォームに無料で展開できます。 ヴェルセル プライベート インスタンス用にダウンロードするか、Linux、Windows、または MacOS でローカルに実行します。ユーザーは、プリセット プロンプト ライブラリとカスタム モデル サポートを利用して、特殊なツールを構築することもできます。

NextChatの主な機能:

• 外部追跡のないローカルデータストレージ
• マスクによるカスタム AI ツールの作成
• 複数のAIプロバイダーとAPIのサポート
• Vercelでのワンクリック展開
• 組み込みのプロンプトライブラリとテンプレート

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