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ローカルLLM・オープンウェイトモデルのおすすめ【2026年10月版】

最終更新 最終点検 （毎週点検） 文：AIデジマ編集部 ／ 編集：田中智大

性能で選ぶなら MiMo-V2.6-Pro・GLM-5.3・Kimi K3 が公開評価の上位ですが、いずれもGPUサーバーが前提です。ノートPCや1台のGPUで動かすなら、Apache 2.0 の Qwen3.8-27B か Gemma 4 を LM Studio（日本語表示に対応）か Ollama で動かすのが出発点です。商用利用はモデルごとにライセンスが違うので、表の「商用」欄と各モデルのライセンス文書を確認してください。

目的別の答え（10月1日時点）

  • 最高品質で選ぶなら

    MiMo-V2.6-Pro次点：Kimi K3、GLM-5.3

    Artificial Analysis のオープンウェイト比較で MiMo-V2.6-Pro が46で首位、GLM-5.3（45）と Kimi K3（44）が僅差で続きます。LMArena では Kimi K3 がオープンライセンスの最上位（1488）で、3つの差は10点以内です。いずれもサーバー級のGPUが前提です。

    根拠：Artificial Analysis Intelligence Index（オープンウェイト）（MiMo-V2.6-Pro 46、GLM-5.3 (max) 45、Kimi K3 (max) 44（2026-10-01時点）） ／ LMArena Text Arena（総合）（kimi-k3-max 1488（17位）、mimo-v2.6-pro 1480（25位）、glm-5.3-max 1479（26位）（2026-09-30更新））

  • 日本語重視なら

    Kimi K3次点：GLM-5.3、Qwen3.8（27B ほか）

    LMArena の日本語部門で、オープンライセンスのモデルの最上位は Kimi K3（全体7位・1501）で、GLM-5.3 は34位（1454）です。手元のPCで動くサイズでは Qwen3.8-27B が81位（1401）。日本語部門は票数が少ないため、順位には幅があります。

    根拠：LMArena Text Arena（日本語）（kimi-k3-max 7位 1501（501票）、glm-5.3-max 34位 1454（323票）、qwen3.8-27b 81位 1401（2026-09-30更新））

  • 商用利用（広告・納品物）なら

    Qwen3.8（27B ほか）次点：Gemma 4、DeepSeek-V4.1-Flash

    Qwen3.8-27B と Gemma 4 は Apache 2.0、DeepSeek-V4.1-Flash と MiMo-V2.6-Pro は MIT で、商用利用に追加の条件がありません。Kimi K3・GLM-5.3・Qwen3.8 の2.4T版は独自ライセンスで、大規模なAPI提供や大型サービスでの表示義務などの条件があります。

    根拠：Qwen3.8-27B モデルカード（license: apache-2.0） ／ Gemma 4 31B モデルカード（License: Apache 2.0） ／ DeepSeek-V4.1-Flash モデルカード（License: MIT） ／ Kimi K3 License（年間売上2,000万ドル超のMaaS事業は別契約、大規模サービスでは表示義務）

  • 会社で安全に使うなら（入力が学習に使われない・管理機能）

    Ollama次点：LM Studio

    Ollama は MIT ライセンスで、ローカル実行なら入力はPCの外に出ず、OpenAI 互換の API で社内ツールから呼べます。クラウド機能は無効にでき、クラウドを使う場合も学習には使わないと明記しています。LM Studio は利用規約で社内業務での利用を認めています。

    根拠：Ollama Cloud（公式ドキュメント）（We do not use them to train models。クラウド機能の無効化を案内） ／ Ollama（GitHub）（License: MIT） ／ LM Studio Terms（personal and / or internal business purposes）

  • 初めて使うなら

    LM Studio次点：Ollama

    LM Studio はアプリ内でモデルを探して取得でき、画面を日本語に切り替えられます。ローカル実行は無料で、Mac（M1以降）・Windows・Linux に対応します。コマンド操作に慣れているなら Ollama も手軽です。

    根拠：LM Studio in your language（Japanese に対応） ／ LM Studio System Requirements（Mac（M1/M2/M3/M4）、Windows（x64/ARM）、Linux（x64/ARM64）。16GB以上のRAMを推奨） ／ Bionic Pricing | LM Studio（Free：Run local LLMs on your machine）

  • ノートPCや1台のGPUで動かすなら

    Gemma 4次点：Qwen3.8（27B ほか）

    Gemma 4 は Ollama 版で E4B が6.6GB〜、26B A4B が16GB〜とサイズを選べ、Apache 2.0 です。性能を優先するなら Qwen3.8-27B（Ollama 版18GB）で、AAの総合指数は34と Gemma 4 31B の15を上回ります。

    根拠：Ollama gemma4（e2b 4.6GB〜、e4b 6.6GB〜、26b 16GB〜、31b 19GB〜） ／ Ollama qwen3.8（qwen3.8:latest 18GB） ／ Artificial Analysis（モデル一覧）（Qwen3.8 27B (xhigh) 34、Gemma 4 31B 15（2026-10-01時点））

比較表

手元のPCやサーバーで動かせる公開モデル（オープンウェイト）と、その実行環境を比べる。クラウドのAPIは「AI API」ガイドで扱う。

製品（最新モデル）料金日本語商用利用入力の学習利用確認日
MiMo-V2.6-Pro Xiaomi MiMo-V2.6-Pro（RL・MOPD 版） 無料あり — — 可 — 2026-10-01
Kimi K3 Moonshot AI Kimi K3 無料あり — — 条件付き — 2026-10-01
GLM-5.3 Z.ai GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash（2026-08-14） 無料あり — — 条件付き — 2026-10-01
DeepSeek-V4.1-Flash DeepSeek DeepSeek-V4.1-Flash（2026-09-10） DeepSeek-V4.1-Flashの仕様 無料あり — — 可 — 2026-10-01
Qwen3.8（27B ほか） Alibaba（Qwen） Qwen3.8-27B Qwen3.8-Maxの仕様 無料あり — — 可 — 2026-10-01
Gemma 4 Google Gemma 4（E2B・E4B・12B・26B A4B・31B）（2026-04-02） 無料あり — — 可 — 2026-10-01
Ollama Ollama Ollama v0.35.0（2026-09-28） 無料あり $20/月〜 — 可 学習に使わない 2026-10-01
LM Studio Element Labs, Inc. LM Studio Bionic 1.1.7（2026-10-01） 無料あり $20/月〜 対応 条件付き 学習に使わない 2026-10-01

料金は公式ページの表記のまま（為替換算なし）。「—」は公式ページで確認できていない項目です。各製品の詳細と出典は下の一覧にあります。

製品ごとの詳細

MiMo-V2.6-ProXiaomi

  • AAのオープンウェイト部門で1位（46）
  • MITライセンスで商用利用の条件なし
  • テキスト・画像・動画・音声を扱う
  • 総パラメータ1.02兆でPCでは動かせない

オープンウェイトの総合指数で首位だが、総1.02兆・アクティブ420億パラメータのMoEで、動かすにはサーバー級のGPUが要る。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。Hugging Face で重みを公開）
商用利用
可（MITライセンス（モデルカード））
出典（3件・2026-10-01確認）

Kimi K3Moonshot AI

  • LMArenaでオープンウェイト最上位（総合・日本語）
  • 100万トークンの文脈、画像・動画も扱う
  • 社内利用はライセンスの追加条件の対象外
  • 総2.8兆パラメータでPCでは動かせない
  • 独自ライセンス（大規模なAPI提供は別契約）

公開評価の上位にいる最大級のオープンウェイトモデル。総2.8兆・アクティブ1,040億パラメータで、自社運用はGPUサーバーが前提。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。Hugging Face で重みを公開）
商用利用
条件付き（Kimi K3 License：MITに近い条件で商用利用可。ただし年間売上2,000万ドル超の事業者がモデルをAPI等で第三者に提供する場合は別契約、月間1億MAUか月商2,000万ドル超の製品では「Kimi K3」の表示が必要。社内利用はこれらの対象外）
出典（3件・2026-10-01確認）

GLM-5.3Z.ai

  • AAのオープンウェイト部門で2位（45）
  • 軽量版 Flash（総320B・アクティブ18B）はMIT
  • コーディング性能を公式が強調
  • GLM-5.3本体は独自ライセンス
  • 本体は総7,530億パラメータでサーバー向け

本体（GLM-5.3）は独自ライセンス、軽量版の GLM-5.3-Flash は MIT。Flash もアクティブ180億パラメータのMoEで、ノートPC向けではない。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。重みは発表の約2週間後に Hugging Face で公開）
商用利用
条件付き（GLM-5.3 License：MITに近い条件で商用利用可。年間売上100億ドル超の事業者がモデルをAPI等で第三者に提供する場合は、商用利用の前に Z.ai のセキュリティ審査が必要。GLM-5.3-Flash は MIT）
出典（3件・2026-10-01確認）

DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek

  • MITライセンス
  • 100万トークンの文脈、画像も入力できる
  • AAのオープンウェイト部門で39
  • バックボーン5,520億パラメータでサーバー向け
  • Jinja形式のチャットテンプレートは同梱なし

MITライセンスで条件なく商用利用できる。手元で動かすにはGPUサーバーが必要。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。Hugging Face で重みを公開）
商用利用
可（MITライセンス（モデルカード））
出典（3件・2026-10-01確認）

Qwen3.8（27B ほか）Alibaba（Qwen）

  • 27BはApache 2.0で商用の条件なし
  • 27BはOllama版18GBで手元でも動かせる
  • 27Bの文脈長は26万トークン（最大100万）
  • 最上位の2.4T版は独自ライセンス

手元で動かせるサイズで性能が高いのが27B。AAの総合指数34は、同じ規模帯のオープンウェイトで目立つ値。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。Ollama の qwen3.8 は18GB）
商用利用
可（Qwen3.8-27B は Apache 2.0。2.4T-A95B（Max級）は独自ライセンスで、月間1億MAUか月商2,000万ドル超の製品ではモデル名の表示、年間売上5,000万ドル超のAPI提供・AI業務アシスタント事業は別ライセンスが必要）
出典（3件・2026-10-01確認）

Gemma 4Google

  • Apache 2.0で商用の条件なし
  • E4BはOllama版6.6GBからでノートPC向き
  • 35以上の言語に対応（140以上で事前学習）
  • AAの総合指数は31Bで15と上位モデルより低い

ノートPCから1台のGPUまで、サイズを選んで手元で動かせる。日本語の業務文書を社外に出さずに要約・下書きしたい用途の入口。

無料
あり（無料（自前の計算資源が必要）。Ollama の gemma4 は e2b 4.6GB〜、e4b 6.6GB〜、26b 16GB〜、31b 19GB〜）
商用利用
可（Gemma 4 は Apache 2.0（モデルカード）。Gemma 3 までの独自ライセンス（Gemma license）から変わった）
出典（3件・2026-10-01確認）

OllamaOllama

  • 本体はMITライセンス
  • macOS・Windows・Linuxに対応
  • OpenAI・Anthropic互換のAPIで呼べる
  • 日本語の画面表示の記載なし

コマンド1つでモデルを取得して動かし、社内ツールからAPIで呼べる。クラウド機能はオフにしてローカル専用にできる（公式FAQ）。

無料
あり（ローカルでの実行は無料。クラウドモデルは従量課金のクレジットで使える）
Pro
$20 / mo. or $200/yr（クラウド用クレジット月$60分、大きいモデルへのアクセス）
Max
$100 / mo.（クラウド用クレジット月$300分）
Team
$500 / mo.（チームで共有するクレジット月$1,000分）
補足
有料プランはクラウド実行用。ローカル実行には不要
日本語
画面 — ／ 出力 —（画面の対応言語の記載は見つからず。出力言語は使うモデルによる）
商用利用
可（Ollama 本体は MIT ライセンス。動かすモデルの商用可否はモデルのライセンスに従う）
入力の学習利用
学習に使わない（ローカル実行はPC内で完結。クラウドのプロンプトと応答もモデルの学習に使わないと明記）
出典（8件・2026-10-01確認）

LM StudioElement Labs, Inc.

  • 画面を日本語に切り替えられる
  • アプリ内でモデルを探して取得できる
  • Mac（M1以降）・Windows・Linuxに対応
  • 本体はクローズドソース（利用規約で許諾）
  • クラウド推論は米国ホスト

GUIでモデルを選んで試せるので、ローカルLLMを初めて触るならここから。llama.cpp と MLX を内部で使い、エージェント機能 Bionic も無料で使える。

無料
あり（ローカルLLMの実行、Bionic エージェント、オフライン音声書き起こし、LM Link（5台まで））
Bionic+
$20 USD / month（米国ホストのオープンモデル（Kimi K3・GLM 5.3 など）をクラウドで利用）
Pro
$100 USD / month（Bionic+ の5倍の利用枠）
補足
有料プランはクラウド推論用。ローカル実行は無料
日本語
画面 対応 ／ 出力 —（アプリの表示言語に日本語（コミュニティ翻訳）。設定の Preferences > Language で切り替え）
商用利用
条件付き（利用規約で「個人および社内業務の目的」での利用を許諾。動かすモデルの商用可否はモデルのライセンスに従う）
入力の学習利用
学習に使わない（ローカル実行はPC内で完結。クラウド推論はゼロデータ保持（プロンプトと応答を保存しない））
出典（7件・2026-10-01確認）

その他の選択肢

  • gpt-ossOpenAIOpenAI のオープンウェイトモデル（20b・120b）。Apache 2.0。Ollama 版は20bが14GB、120bが65GB。2025年8月公開でAAの指数は12と、最新の上位モデルとは差がある。
  • Mistral（Small 4・Medium 3.5）Mistral AIフランス Mistral AI のオープンウェイト。Mistral Small 4（119B）は Apache 2.0、Medium 3.5（128B）は独自ライセンス。
  • MiniMax-M3MiniMax中国 MiniMax のオープンウェイト。独自ライセンス（Hugging Face の表示は other）。
  • llama.cppggml-orgC/C++ で書かれたLLMの推論エンジン（MIT）。LM Studio も内部で使っている。
  • vLLMvLLM projectGPUサーバーで高スループットにモデルを配信するための推論エンジン（Apache 2.0）。社内向けAPIを立てる用途。
  • JanJanPC上で完全オフラインで動く、オープンソースのチャットアプリ（GitHub の説明）。
  • MLX（mlx-lm）Apple（ml-explore）Apple の機械学習フレームワーク MLX で LLM を動かすツール（MIT）。Apple シリコンの Mac 向けで、LM Studio も内部で使う。

選び方

  1. ライセンス（商用可否）

    Apache 2.0・MIT と独自ライセンスでは商用利用の条件が違う

    確かめ方：モデルの公式ライセンス文書（Hugging Face のモデルカード・公式リポジトリ）を確認する

  2. 必要メモリと量子化

    手元のGPU・メモリで動くサイズかが前提

    確かめ方：公式のモデルカードでパラメータ数と推奨環境を確認する

  3. 日本語性能

    日本語の学習量で実用性が大きく変わる

    確かめ方：公開リーダーボードの日本語評価（あれば）を記録する

  4. 公開評価

    公式のモデルカードの評価値と、公開リーダーボードの位置

    確かめ方：公式の数値と第三者の数値を分けて記録する

  5. 実行環境の使いやすさ

    インストールの手間・GUI・APIサーバー機能

    確かめ方：公式の対応OSと機能一覧を確認する

  6. 更新頻度

    モデルの更新が止まっていないか

    確かめ方：公式の最終リリース日を確認する

評価の根拠

  • Artificial Analysis Intelligence Index（オープンウェイト）Artificial Analysis推論・知識・コーディング・エージェント作業など10の評価をまとめた総合指数（v4.3.2）。オープンウェイトのモデルの比較ページMiMo-V2.6-Pro 46、GLM-5.3 (max) 45、Kimi K3 (max) 44、GLM-5.3-Flash 42、DeepSeek V4.1 Flash (max) 39、Qwen3.8 27B (xhigh) 34、MiniMax-M3 29、Nemotron 3 Ultra 23、Mistral Medium 3.5 14。モデル一覧では Gemma 4 26B A4B 17、Gemma 4 31B 15、gpt-oss-120b (high) 12（2026-10-01時点）2026-10-01確認
  • LMArena Text Arena（総合・オープンライセンスのモデル）LMArena利用者が2つの回答を見比べて投票する一対比較のスコア。ライセンスの種類で絞り込めるオープンライセンスの最上位は kimi-k3-max（全体17位・1488）。mimo-v2.6-pro 25位・1480（MIT）、glm-5.3-max 26位・1479（MIT）、deepseek-v4.1-flash-max 40位・1473（MIT）、gemma-4-31b 74位・1453（Apache 2.0）、qwen3.8-27b 94位・1439（Apache 2.0）（2026-09-30更新・10-01確認）2026-10-01確認
  • LMArena Text Arena（日本語）LMArena日本語の対話に限った一対比較のスコアオープンライセンスの最上位は kimi-k3-max（全体7位・1501・501票）。glm-5.2-max 31位・1457、deepseek-v4-pro 32位・1457、glm-5.3-max 34位・1454（323票）、qwen3.8-27b 81位・1401、gpt-oss-120b 143位・1327。票数が少なく順位の幅が大きい（2026-09-30更新・10-01確認）2026-10-01確認
  • Artificial Analysis Leaderboard（モデル一覧）Artificial Analysis全モデルの総合指数の一覧Qwen3.8 27B (xhigh) 34、Gemma 4 26B A4B 17、Gemma 4 31B 15、gpt-oss-120b (high) 12、gpt-oss-20b (high) 9（2026-10-01時点）2026-10-01確認

最近の変更

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出典：X @dgrobinson・TechCrunch・The Decoder

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出典：arXiv・GitHub google-research・The Decoder

このページの更新履歴

  • VRAM 12GBのゲーミングPCで125BのQwen3.8-Flash-Nextを動かすOSS「Strata」（Windows・Linux）を様子見の候補に追加（記事）
  • Redis作者antirezの推論エンジンds4（DeepSeek V4 Flash等を128GBのMacで動かす）を様子見の候補に追加（記事）
  • 独Aleph Alphaのオープンウェイトモデル「Kolibri-1」（独英2言語、日本語は対象外）を様子見の候補に追加（記事）
  • 64GBのMacで大型MoEモデルを動かす推論エンジンSlipstreamを様子見の候補に追加（記事）
  • 初回公開

よくある質問

どのくらいのPCで動きますか？
Ollama の配布サイズは Gemma 4 E4B が6.6GB〜、gpt-oss-20b が14GB、Qwen3.8-27B が18GBで、これを上回るメモリ（RAMかGPUのVRAM）が目安です。LM Studio は16GB以上のRAMを推奨しています。MiMo-V2.6-Pro（総1.02兆パラメータ）や Kimi K3（総2.8兆）など最上位のモデルはGPUサーバーが必要です。
商用利用してもいいモデルはどれですか？
Apache 2.0 の Qwen3.8-27B・Gemma 4・gpt-oss、MIT の DeepSeek-V4.1-Flash・MiMo-V2.6-Pro・GLM-5.3-Flash は、ライセンス上の追加条件なく商用利用できます。Kimi K3・GLM-5.3 本体・Qwen3.8 の2.4T版は独自ライセンスで、一定規模以上のAPI提供や大型サービスに条件があります。使う前に Hugging Face のライセンス文書を確認してください。
ローカルLLMなら入力が外部に送られませんか？
Ollama や LM Studio でモデルを手元のPCで動かす場合、処理はPC内で完結します。どちらもクラウドで動かす有料プランを持っていますが、Ollama はクラウド機能を無効にでき、LM Studio のクラウド推論はプロンプトと応答を保存しない（ゼロデータ保持）としています。
日本語が得意なオープンウェイトモデルは？
LMArena の日本語部門では、オープンライセンスのモデルで Kimi K3 が最上位（全体7位）、GLM-5.3 が34位、手元で動くサイズの Qwen3.8-27B が81位です（2026年9月30日更新）。票数が少なく順位の幅が大きいので、実際の業務文書で試して比べてください。
Ollama と LM Studio はどちらを選べばいいですか？
画面で操作したいなら日本語表示に対応した LM Studio、コマンドや社内ツールからAPIで呼びたいなら Ollama が向きます。Ollama 本体は MIT のオープンソース、LM Studio は利用規約で個人と社内業務での利用を認めるクローズドソースのアプリです。

情報源（公式ページ）

  • 公式の規約・ポリシーLM Studiolmstudio.ai 2026-10-01
  • 公式ドキュメント・ヘルプLM Studiolmstudio.ai 2026-10-01
  • 公式料金LM Studiolmstudio.ai 2026-10-01
  • 公式料金Ollamaollama.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGemma 4blog.google 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページDeepSeek-V4.1-Flashdeepseek.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページOllamadocs.ollama.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページOllamadocs.ollama.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページOllamagithub.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページOllamagithub.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページllama.cppgithub.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページvLLMgithub.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページJangithub.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページMiMo-V2.6-Prohuggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページKimi K3huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページKimi K3huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGLM-5.3huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGLM-5.3huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページDeepSeek-V4.1-Flashhuggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページQwen3.8（27B ほか）huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGemma 4huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページgpt-osshuggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページMistral（Small 4・Medium 3.5）huggingface.co 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページKimi K3kimi.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページLM Studiolmstudio.ai 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページQwen3.8（27B ほか）ollama.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGemma 4ollama.com 2026-10-01
  • 公式発表・公式ページGLM-5.3z.ai 2026-10-01

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