重要なポイント
- コーディング：Qwen3はすべてのサイズで勝つ----72Bで87% HumanEval、32Bで79%、7Bで72%。
- 一般的推論：Llama 3.3 70BとQwen3 72Bはほぼ同等；Llama 3.xは英語が強く、Qwenは多言語が強い。
- 効率（RAM 1 GBあたりの品質）：Mistral Small 3.1 24Bはわずか14 GB RAMでほぼ70B品質を提供。
- 英語以外の言語：Qwen3は29言語をネイティブにサポート；LlamaとMistralは主に英語最適化。
- 8 GB RAMの初心者：Llama 4 3BまたはMistral Smallは最も文書化され、コミュニティに支持された選択肢。
📍 一文で説明
コンシューマーハードウェアでのコーディングはQwen 3.6 27Bが優勝（SWE-bench 77.2%、Q4で24 GBに収まる）。長文コンテキストとマルチモーダルはLlama 4 Scout（コンテキスト10M、MoE、Q4で約55 GB）がリード。
💬 簡潔に説明
これらはローカルで動かせる最も人気のあるオープンソースAIモデルファミリーの3つです。Qwen3（Alibaba製）はコーディングが得意、Llama 4（Meta製）は非常に長い文書や画像を処理でき、Mistral（フランスのAI）は効率的な小型モデルを提供しています。すべて無料でダウンロード・オフライン実行が可能です。
モデルファミリー概要：Qwen、Llama、Mistral
| ファミリー | 開発者 | 利用可能なサイズ | ライセンス |
|---|---|---|---|
| Qwen3 | Alibaba | 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B | Apache 2.0（ほとんど） |
| Llama 3.x | Meta | 1B、3B、8B、70B | Llama Community（カスタム） |
| Mistral | Mistral AI | 7B、Small 3.1（24B）、Large（123B） | Apache 2.0（7B、Small） |
ベンチマーク比較：Qwen3 vs Llama 3.x vs Mistral
| モデル | MMLU | HumanEval | MATH | RAM (Q4_K_M) |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3 72B | 84% | 87% | 83% | 43 GB |
| Llama 3.3 70B | 82% | 88% | 77% | 40 GB |
| Mistral Small 3.1 24B | 79% | 74% | 65% | 14 GB |
| Qwen3 32B | 83% | 79% | 79% | 20 GB |
| Qwen3 14B | 79% | 75% | 70% | 9 GB |
| Llama 3.2 3B | 73% | 72% | 51% | 5.5 GB |
| Mistral Small v0.3 | 64% | 39% | 28% | 4.5 GB |
| Qwen3 7B | 74% | 72% | 52% | 4.7 GB |
Qwen3：コーディング、数学、非英語言語に最適
AlibabaのQwen2 .5は、構造化出力タスク用の最強のモデルファミリーです。比較可能なすべてのサイズティアでHumanEvalを先導します（70Bを除く、Llama 3.3が1%上回る）。各サイズでMATHスコアはLlamaより6～10ポイント高い。
強み：コーディング（Python、JavaScript、SQL）、数学的推論、29言語ネイティブサポート、JSONモード、Function Calling、すべてのサイズで128Kコンテキストウィンドウ。
弱み：英語の指示スタイルはLlamaやMistralより自然でない場合があります；一部のユーザーは英語での創造的なライティングの流暢性が低いと報告；Alibaba発祥はオープンウェイトにもかかわらず一部の企業ユーザーにとってデータ処理の懸念を提起。
Llama 3.x：一般的な英語タスクとエコシステムサポートに最適
MetaのLlama 3 .xファミリーは最も広くサポートされているオープンウェイトモデルシリーズです。他のどのファミリーよりもLlamaに対するより多くのツール、ファインチューン、量子化、コミュニティガイドが存在します。Llama 3.3 70Bは一般的な英語ベンチマークのすべての競合他社と同等かそれ以上です。
強み：最も幅広いエコシステムサポート（すべてのツールがLlamaをサポート）、最高の英語創造的なライティング、強い指示追従、3.1/3.2/3.3バリアントで128Kコンテキスト、コミュニティテスト済みの信頼性。
弱み：基本的な機能を超えた多言語ネイティブサポートなし；Llama 4 3Bは同じパラメータ数であるにもかかわらずQwen3 3BおよびPhi-4 Miniのコーディングと数学で遅い。
Mistral：最高の効率と最強の7B級の歴史
Mistral AIはこの比較で最もパラメータ効率の良いモデルを生産します。 Mistral Small 3.1は24Bで70Bクラスに近いベンチマークスコアを提供しながら、わずか14 GB RAMしか必要としません----この比較のどのモデルよりも最高の品質対RAM比。
強み：最高の品質対RAM比（Small 3.1）、強いFunction CallingとTool使用、主要モデルでの清潔なApache 2.0ライセンス、GDPR敏感な使用ケース向けのヨーロッパ発祥。
弱み：Mistral Small v0.3はベンチマークでQwen3 7BおよびLlama 3.3 8Bに上回られるようになった；Qwenやllamaより少ないサイズオプション。
ツール呼び出しと推論の比較
ツール呼び出し（関数呼び出し）により、モデルはエージェント ワークフロー内で外部APIとツールを呼び出すことができます。2026年4月から、3つのファミリー すべてがこれをネイティブにサポートします。
| モデル | ツール呼び出し | 推論 (MATH) | ベストフォー |
|---|---|---|---|
| Qwen3 72B | ✅ ネイティブ | 83% | 複雑なマルチステップ エージェント |
| Llama 3.3 70B | ✅ ネイティブ | 77% | 英語中心のエージェント ワークフロー |
| Mistral Small 3.1 24B | ✅ ネイティブ、よくテストされ | 65% | 16 GBでの本番ツール使用 |
| Qwen3 14B | ✅ ネイティブ | 70% | コスト効果的なツール呼び出し |
| Llama 3.2 3B | ✅ ネイティブ | 51% | 軽量エージェント |
| Mistral Small v0.3 | ⚠️ 制限あり | 28% | ツール使用は推奨されない |
推論集約的なタスク（数学、ロジック、コード レビュー）の場合：DeepSeek-R1（MIT ライセンス、7B-32B）は MATH ベンチマークですべての 3 つのファミリーを上回ります。
タスク別にはどのモデルファミリーが勝つ？
モデルの選択はステップ1、プロンプトの設計はステップ2です。同じプロンプトでも、Qwen・Llama・Mistralでは全く異なる結果が生じることがあります。どのモデルファミリーからも一貫した結果を得るための体系的テクニックについては、プロンプトエンジニアリングガイドをご覧ください。
| タスク | 勝者 | 理由 |
|---|---|---|
| Python / JavaScriptコーディング | Qwen3 | すべてのサイズティアで最高のHumanEval |
| 一般的なQ&A（英語） | Llama 3.3 / Qwen3（同等） | どちらも70Bで82～84% MMLU達成 |
| 数学的推論 | Qwen3 | 72Bで83% MATHはLlama 3.3 70Bの77%対 |
| 非英語言語 | Qwen3 | 29ネイティブ言語；LlamaとMistralは英語優先 |
| 創造的なライティング（英語） | Llama 3.x | より自然な英語生成スタイル |
| 16 GB RAMでの品質 | Mistral Small 3.1 | 14 GB RAMでほぼ70B品質 |
| 初心者の最初のモデル | Llama 4 3B | 最も文書化されて、最も多くのコミュニティサポート |
サイズ別比較：どのファミリーが各スケールで優れているか？
3B～4Bクラス：Qwen3 3BおよびPhi-4 Mini 3.8BはLlama 4 3Bをコーディングと数学で上回る。一般的な英語使用の場合、Llama 4 3Bはより信頼性が高い。
7B～8Bクラス：Qwen3 7BおよびLlama 3.3 8Bの両方がMistral Small v0.3を大幅に上回る。Qwen3 7Bはコーディングで先導；Llama 3.3 8Bは英語指示追従で先導。
14B～24Bクラス：Qwen3 14BとMistral Small 3.1 24Bが主な選択肢。Mistral Small 3.1は全体的により強いですがより多くのRAMが必要。Qwen3 14Bはより低いRAMでコーディングと多言語に優れている。
70B～72Bクラス：Llama 3.3 70BとQwen3 72Bは2026年で最高のローカル実行可能なモデル。コーディングと多言語にはQwen3 72Bを選択；英語優先の一般的なタスクにはLlama 3.3 70Bを選択。
Qwen・Llama・Mistralはオープンソース領域をカバーしています。GPT-5.5・Claude Opus 4.8・Gemini 3.5などの商用代替品との比較や、オープンソースよりプロプライエタリを選ぶべき場面については適切なAIモデルの選び方をご覧ください。
各ファミリーで始める方法
macOS、WindowsまたはLinuxでOllamaをインストール（単一コマンド）し、1ステップで任意のモデルをプル。
# Qwen3ファミリー
ollama run qwen3:7b
ollama run qwen3:14b
ollama run qwen3:72b
# Llama 3.xファミリー
ollama run llama3.2:3b
ollama run llama3.2
ollama run llama3.3:70b
# Mistralファミリー
ollama run mistral # 7B
ollama run mistral-small3.1 # 24Bソース
- Qwen3 Technical Report（Alibaba DAMO Academy、2024）-- arXiv:2412.15115 -- コーディング、数学、多言語タスク全体の全サイズバリアントに対するベンチマークデータ。
- Llama 3 Model Card（Meta AI、2024）-- ai.meta.com/blog/meta-llama-3 -- Llama 3.3 70B仕様、評価結果、ライセンス条件。
- Mistral Small Technical Paper（Mistral AI、2023）-- arXiv:2310.06825 -- オリジナルMistralアーキテクチャ、スライディングウィンドウ注意、初期ベンチマークデータ。
- Open LLM Leaderboard（Hugging Face、2026）-- huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard -- すべてのオープンモデルに対するリアルタイムMMUL、HumanEval、およびMATHベンチマークランキング。
模型ファミリー選択時の一般的な誤り
- 異なるパラメータ数のモデルを比較----Qwen 32B対Llama 70Bはりんご対りんご比較ではない。
- ワークロードが多言語の場合、多言語ベンチマークを無視する。
- 最新のモデルバージョンが常に最高と仮定----時々古い量子化はより良いコミュニティサポートを持つ。
- ライセンス要件を見落とす----Llamaモデルはカスタムllama Community Licenseを使用し、700M月間アクティブユーザー以上の使用を制限；スケール展開前に確認。
- 1つのベンチマークのみでテスト----MMLUは知識、HumanEvalはコーディング、MATHは推論を測定。1つのベンチマークで先導するモデルは別のベンチマークで遅い場合があります。
関連読書
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- Local LLM Hardware Guide 2026 -- モデルフォーマットの理解
- コーディング用の最高のLocal LLMs -- コーディング最適化モデル比較
- 多言語Local LLMs -- 非英語モデルサポート
地域的コンテキスト：EU/GDPR、日本、中国
EU/GDPR：Mistralモデルはフランスの下のEU管轄で製造され、GDPR Article 5要件適合を満たすクリアなデータプロベナンストレイルを与える。Meta Llamaモデルはmodel cardで訓練データの血統を開示。Qwen3はAlibaba（中国発祥）により製造されており、いくつかのEUデータ保護当局はGDPR Chapter Vの下でクロスボーダー転送レビューのためにフラグ。規制EUインダストリーの場合、MistralまたはON-PREMISESデプロイメント付きllamaが最もリスク低い選択肢。
日本（METI AIガバナンス）：2024年のMETI AIガバナンスガイドラインは、Enterprise展開のためにモデルプロベナンスと性能ベンチマークをドキュメント化することを組織に奨励。出版された技術レポート（Qwen、Llama、MistralはすべてarXivペーパーを持つ）を持つモデルはこのドキュメンテーション要件を満たす。Qwenのネイティブ日本語トークン化（29の支持言語の1つ）は日本語NLPタスクの好ましい選択肢である。
中国（CAC Interim Measures）：2023年中国のCyberspace Administration（CAC）Generative AIサービスの中間措置は中国ユーザーに提供されるAIサービスの登録が必要。完全にオンプレミスで実行されるモデル（QwenつまりLlamaやOllamaを通じたMistral）は公開フェイシングプロバイダー定義の外にあり、CAC登録は不要。Qwen3の中国語言語性能は3つのファミリーの中で最高。
よくある質問
コーディングに最適なのはどれ：Qwen、Llama、Mistral？
Qwen3はすべてのサイズティアでコーディングベンチマークをリード。Qwen3 72Bは87% HumanEvalスコア；Llama 3.3 70Bは88%スコア；Mistral Small v0.3は39%スコア。7Bクラスの場合、Qwen3 7B（72% HumanEval）はMistral Small（39%）を大幅に上回り、Llama 3.3 8B（72%）と一致。
最も多くの言語をサポートするLocal LLMはどれですか？
Qwen3は、アラビア語、日本語、韓国語、中国語、すべての主要ヨーロッパ言語を含む29言語をネイティブにサポート。Llama 4は公式に8言語をサポート。Mistralモデルは主に英語と主要ヨーロッパ言語に焦点を当てる。
8 GB RAMでどのモデルを選ぶべき？
8 GB RAMで、一般的なタスクの場合はLlama 4 3B（Q4、〜2 GB）またはコーディングの場合はQwen3 7B（Q4、〜4.7 GB）を使用。どちらも8 GB RAMのCPUで15～25トークン/秒で実行。以下でインストール：ollama pull llama3.2:3b またはollama pull qwen2.5:7b。
Qwen3は70Bスケールでllama 3.3より優れていますか？
全体的にほぼ同等。Qwen3 72Bは数学（83%対77%）と多言語タスクで先導。Llama 3.3 70Bはhumaneval（88%対87%）で先導。ほとんどのベンチマークで差は1～6%以内。コーディングと多言語にはQwen3を選択；英語優先の一般的なタスクにはLlama 3.3を選択。
VRAMが限られている場合、最も効率的なLocal LLMは？
Mistral Small 3.1 24Bが最も効率的：わずか14 GB RAMで79% MMLUおよび74% HumanEval----ほぼ70Bクラス品質をVRAM費用の約35%で達成。
Qwen3はコーディングタスク用のクラウドモデルを置き換えることができますか？
多くの標準コーディングタスク（Python、JavaScript、SQL生成）では、Qwen3 72B（87% HumanEval）は標準ベンチマークで現在のフロンティアモデル（GPT-5.5、Claude Opus 4.8）の5～10%以内で実行。複雑なマルチファイル再構成の場合、クラウドモデルはまだ利点を保持。
Mistral Smallは2026年で使う価値がありますか？
わずか4～5 GB VRAMしかないシステムの場合、Mistral Smallは使用可能なオプションのままです。ただし、Qwen3 7BおよびLlama 3.3 8Bの両方がMistral Small v0.3を同様のVRAMが必要でもすべての主要ベンチマークで上回る。Mistral Smallの主な利点は今日はその長く確立されたコミュニティサポートとツール統合。
Llama Community Licenseの制限は何ですか？
MetaのLlama Community Licenseは700百万月間アクティブユーザー以下の商用使用のために無料。その閾値の上、Metaを使用した別の商用契約が必要。ほとんどのユースケース、この限度は問題ではない。
これらのモデルを完全にオフラインで実行できますか？
はい。すべての3ファミリー（Qwen、Llama、Mistral）は1回限りのモデルダウンロード後、OllamaまたはLM Studioを通じて完全にオフラインで実行。APIキー不要、テレメトリなし、推論に必要な他のインターネット接続。
どのモデルファミリーが最も簡単に始めることができますか？
Llama 4 3Bは最大のコミュニティと最も多くの初心者チュートリアルを持つ。以下で実行：ollama run llama3.2:3b（8 GB RAM必須、GPU不要）。すべてのメジャーLocal LLMツール（Ollama、LM Studio、OpenWebUI）はデフォルトでLlamaモデルをサポート。