2026年 Android用ローカルLLMアプリの最良 : 6つのアプリ実機比較

重要な事実

• テストデバイス： Samsung Galaxy S25 Ultra（Snapdragon 8 Elite、12 GB RAM）、Google Pixel 9 Pro（Tensor G5、16 GB RAM）、OnePlus 13（Snapdragon 8 Elite、16 GB RAM）。
• テストされたチップセットファミリー： Snapdragon 8 Elite（Hexagon NPU）、Tensor G5（サードパーティアプリに NPU 非公開）、MediaTek Dimensity 9400（APU 仕様カバー；テストデバイスではない）。
• 12 GB Android 向け最良モデル： Phi-4 Mini（3.8B、Q4_K_M で ~2.7 GB）—すべての 6 つのアプリ上で 3 つすべてのテストデバイスで実行。
• 8 GB Android 向け最良モデル： Qwen3 1.7B または SmolLM2 1.7B—すべてのアプリで実行；非常に制約されたデバイス向け Gemma 3 1B。
• 3B モデル向け最小 RAM： 6 GB デバイス RAM。以下は 1.7B モデルに固執してください。
• S25 Ultra でのトークン/秒（Phi-4 Mini）： MLC Chat ~22 tok/sec（NPU）、PocketPal AI ~16 tok/sec（CPU/Vulkan）、Maid ~18 tok/sec（Vulkan）、Layla ~14 tok/sec（CPU）、Private AI ~13 tok/sec（CPU）、Ollama Termux ~10 tok/sec（CPU）。
• Play Store vs. F-Droid： MLC Chat、Layla、PocketPal AI、Private AI は Google Play。Maid は主に F-Droid。Ollama via Termux は F-Droid から Termux を必要。
• シェアシート統合（Android）： 2026 年 5 月時点で PocketPal AI と Layla のみが Android シェアシート入力をネイティブ処理。

比較表

どのアプリを選ぶべき？

• Snapdragon 8 Elite フォン（S25 Ultra、OnePlus 13）： MLC Chat から開始。MLC Chat ライブラリにないモデルが必要なら、2 番目のアプリとして PocketPal AI を追加—それは Vulkan 加速推論を持つ完全 GGUF エコシステムをカバー。
• Pixel 9 Pro（Tensor G5）： NPU 利点は消失—UI 品質とモデル幅で PocketPal AI がトップ選択肢。MLC Chat は Tensor G5 で CPU のみに低下、速度利点を失う。
• 任意の Android、カスタマイズ優先： Ollama via Termux + チャットフロントエンド（Alpaca、Chrome 内 Open WebUI）は最も能力のあるセットアップ。~30 分の端末作業を要求しますが、OpenAI 互換 API、ツール利用、完全 Ollama モデルライブラリアクセス提供。
• 脱 Google / プライバシーフォン： F-Droid から Maid。GrapheneOS、CalyxOS、その他脱 Google ビルドで動作。Play Services 依存なし。
• 8 GB RAM フォン： Qwen3 1.7B または SmolLM2 1.7B を持つ 6 つのいずれか。PocketPal AI は制約されたデバイス上でモデルストレージを最も優雅に処理。
• Samsung Galaxy（任意のモデル）： Samsung の積極的なバックグラウンド キルに注意。AI アプリを最近のアプリトレイに固定し、デバイスケア → バッテリー → スリープアプリに追加してしてを回避。

チップセット比較：Snapdragon vs. MediaTek vs. Tensor

MLC Chat

• モデルライブラリ： キュレーション済み—MLC Chat はモバイル向けに最適化された事前編集モデルセット（Qwen3 1.7B、Phi-4 Mini、Gemma 3 1B、Llama 3.2 1B）でシップされます。カスタムモデルインポートは可能ですが MLC コンパイルツールチェーンが必要—単純なワンクリックプロセスではありません。
• NPU 利用： Snapdragon 8 Elite（Galaxy S25 Ultra、OnePlus 13）上で検証済み Hexagon NPU サポート。S25 Ultra 上の Qwen3 1.7B で ~40 tokens/sec と Phi-4 Mini で ~22 tokens/sec でベンチマーク—同じハードウェアの CPU のみで比較して ~12–16 tokens/sec。
• UI 品質： クリーン、機能的、最小限。チャットインターフェースのみ—システムプロンプトエディターなし、キャラクターカードなし、マルチモデルスイッチングなし。フォーカスされたチャットタスクに適切、パワーユーザー構成ではなく。
• Android シェアシート： 2026 年 5 月時点で非サポート。標準シェアシート経由で他のアプリからテキストを受け取ることはできません。
• オフライン信頼性： 優秀。モデルが編集されてキャッシュされると、MLC Chat はゼロネットワーク呼び出しで実行。バックグラウンドプロセスはいくつかの llama.cpp ベースのアプリと比較して安定。
• ストレージ： MLC Chat は編集モデルウェイトをプライベートアプリディレクトリに保存（Snapdragon 向け編集 Phi-4 Mini で ~3 GB）。これらは他のアプリにポータブルではありません—GGUF ベースのアプリと比較して制限。
• インストールパス： Google Play Store。ソースコード github.com/mlc-ai/mlc-llm。

Maid

• モデルライブラリ： 無制限。任意の GGUF モデルファイルは Android ファイルマネージャーまたはURL ダウンロード経由でインポート可能。これは Hugging Face 上にないか、キュレーション済みアプリライブラリ内にないモデルを含めます。
• NPU 利用： 互換デバイス上 Vulkan GPU パス—専用 NPU ではありません。Snapdragon 8 Elite 上、Vulkan は Phi-4 Mini 向け ~18 tokens/sec を提供、MLC の NPU パスと比較して ~22 tokens/sec。Hexagon NPU アクセスなし。
• UI 品質： 機能的ですが PocketPal AI または Layla ほど磨かれていません。システムプロンプトエディター、温度コントロール、基本的なチャット履歴管理は存在。キャラクターカードサポート限定。
• Android シェアシート： 2026 年 5 月時点で非サポート。
• オフライン信頼性： 優秀—llama.cpp ベース推論は安定。OEM ROM（Samsung、OnePlus）からのバックグラウンド制限はまだ適用。
• ストレージ： アプリプライベートディレクトリまたはユーザー指定パスに保存されたモデル。GGUF ファイルは共有アクセス可能ストレージに置かれれば Maid と PocketPal AI 間でポータブル。
• インストールパス： F-Droid（プライマリ）、GitHub リリース。ソースコード github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid。Google Play ではない。

Layla

• モデルライブラリ： キュレーション済み、より小さいセット。Layla は管理されたダウンロード体験提供—アプリ内ライブラリからモデルを選択すると自動的にダウンロード・構成。カスタム GGUF インポートはプライマリ機能ではありません。
• NPU 利用： CPU パスのみ—Vulkan GPU または Hexagon NPU なし。これは Snapdragon 8 Elite 上で Layla を最も遅い 6 つにする（Phi-4 Mini で ~14 tokens/sec）がすべての Android チップセット上で一貫。
• UI 品質： 初回ユーザー向け 6 つ中で最高。チャットフォーカスインターフェース、クリアな会話管理、設定オーバーロードなし、スムースなモデル切り替え。
• Android シェアシート： サポート—Layla は Android シェアシート経由で他のアプリからテキストを受け取ることができ、6 つこのガイドのアプリ中で標準 Android 共有ワークフローに統合する 2 つにしてくれます。
• オフライン信頼性： 良好。モデルダウンロード後に完全にオフライン。ローカルサーバープロセス実行なし（Ollama via Termux と異なり）ためバックグラウンドキルにより少なく影響。
• ストレージ： Layla はモデルストレージを内部管理。マニュアルファイル管理不要。
• インストールパス： Google Play Store。

Ollama via Termux

• モデルライブラリ： 無制限—完全 Ollama モデルライブラリは `ollama pull [モデル名]` 経由で利用可能。これはこのガイドのすべてのアプリ中で最も広いモデルアクセス。
• NPU 利用： 標準 Ollama ARM64 ビルド内 CPU のみ。2026 年 5 月時点で標準 Termux 構成の Vulkan GPU または Hexagon NPU サポート なし。これは Ollama を生トークン/秒で最も遅いにする（S25 Ultra での Phi-4 Mini で ~10 tokens/sec）。
• ツール利用と機能呼び出し： サポート—Android 上の Ollama はツール利用をデスクトップと同じ方法で処理。localhost:11434 にツール利用可能フロントエンドを接続。
• Android シェアシート： 直接非サポート。ワークアラウンド：Termux:Widget ショートカット使用、クリップボードコンテンツを `ollama run [モデル]` にパイプ。
• バックグラウンド信頼性： Samsung と OnePlus 上でバッテリー最適化ホワイトリストなしで問題。ollama serve 用 Termux:Widget ショートカットを作成、Termux を最近のアプリトレイに固定。Samsung One UI は Termux の「スリープアプリ」明示的に無効化が必要。
• インストールパス： F-Droid から Termux、その後 curl 経由 Ollama インストールスクリプト。

1. 1
   F-Droid から Termux をインストール（Play Store バージョンではない—Play Store ビルドは廃止されており Ollama インストールを破壊）。
2. 2
   Termux 内：pkg update && pkg install curl
3. 3
   Ollama をインストール：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh—これは Android ARM64 環境を検出し正しいバイナリをインストール。
4. 4
   モデルをプル：ollama pull qwen3:1.7b または ollama pull phi4-mini。
5. 5
   サーバーを開始：ollama serve（これを Termux セッション内で実行し続けるまたはバックグラウンドウィジェット使用）。
6. 6
   Termux 経由で相互作用：ollama run phi4-mini—またはローカルホスト:11434 で OpenAI 互換エンドポイントをサポート任意のアプリを接続。

Private AI

• モデルライブラリ： キュレーション済み、プライバシースクリーン。ダウンロードは検証可能なソースから。Hugging Face レポジトリのアクセスなし—柔軟性を制御、監査可能モデル供給と交換。
• NPU 利用： CPU パスのみ。すべてのチップセット上で一貫、Phi-4 Mini（S25 Ultra）で ~13 tokens/sec。
• UI 品質： クリーン、最小限。チャットフォーカス、会話エクスポート、使用テレメトリーなし。高度な構成オプション（温度、top-p、システムプロンプト）欠く—意図的に単純化。
• Android シェアシート： 2026 年 5 月時点で非サポート。
• オフライン信頼性： ベストインクラス。完全にオフライン実行設計。バックグラウンドネットワーク呼び出しなし、同期なし、分析なし。
• 権限： 最小限—ストレージアクセス・マイク（音声入力、オプション）をリクエスト。連絡先、位置、広告 ID をリクエストしていません。
• インストールパス： Google Play Store。

PocketPal AI

• モデルライブラリ： 完全 GGUF エコシステム—アプリ内から直接 Hugging Face をブラウズ・ダウンロード、またはローカル GGUF ファイルをインポート。これは Maid と同じ幅をカバー、キュレーション済み発見インターフェース追加。
• NPU 利用： 互換デバイス上 Vulkan GPU パス。Snapdragon 8 Elite 上で Phi-4 Mini で ~16 tokens/sec を提供—MLC の NPU パス（~22 tokens/sec）背後ですがすべての CPU のみアプリ同じハードウェア上前方。
• UI 品質： 6 つのアプリ中で最良のネイティブモバイル UI。ジェスチャーナビゲーション、会話管理、システムプロンプトエディター、モデルベンチマーク、モデル別設定パネル。React Native + llama.rn で構築。
• Android シェアシート： サポート—PocketPal AI と Layla はこのガイドで Android シェアシートに統合する唯一の 2 つのアプリ。任意のアプリ内でテキストをハイライト → 共有 → PocketPal AI。
• オフライン信頼性： 優秀。バックグラウンドサーバープロセスなし（Ollama via Termux と異なり）—推論は プロセス内実行、server ベースアプローチ影響バックグラウンド・キル問題回避。
• ストレージ： GGUF ファイルをデフォルトでプライベートアプリストレージに保存、外部ストレージ指定オプション。モデルファイルは共有 Android ストレージに移動されれば Maid にポータブル。
• インストールパス： Google Play Store。ソースコード github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai。

Android の断片化：ストレージ、RAM、バックグラウンド制限

• ストレージパーティション： Android の /data/user/0/（プライベートアプリストレージ）と /sdcard/（共有ストレージ）は分割パーティション。ほとんどのローカル LLM アプリはプライベートアプリストレージにモデルを保存、ファイルマネージャーで root なしで閲覧不可。GGUF ファイルを Maid と PocketPal AI 間で共有したいなら、最初に共有場所へコピーする必要があります。
• RAM 割り当て： Android はサードパーティアプリに保証メモリ割り当てを提供しません。システムが RAM を必要とする場合、バックグラウンドプロセス—推論プロセス含む—を終了。12 GB RAM デバイス（S25 Ultra デフォルト）では、これはアクティブな使用中はまれに問題。8 GB RAM フォンでは、推論中に他のアプリを起動はそれを中断できます。
• Samsung One UI バックグラウンド・キル： 大きい Android OEM のうち最も積極的。設定 → デバイスケア → バッテリー → バックグラウンド利用制限 → スリープアプリへナビゲート、手動で任意の LLM アプリをこのリストから削除。また、そのアイコンをタップして最近のアプリトレイでアプリをロック。
• OnePlus OxygenOS バックグラウンド・キル： Samsung に類似。設定 → バッテリー → バッテリー最適化へ移動、LLM アプリを見つけ、「最適化しない」に設定。また、最近のアプリ概要でアプリをロック。
• Pixel（AOSP に最も近い）： バックグラウンド動作は最も予測可能。FOREGROUND_SERVICE 権限をリクエストするアプリ（PocketPal AI と Maid はこれを行う）は Pixel 上でアクティブな推論中に確実に実行。バッテリー最適化ツール除外は非常に長いセッション向けに推奨。
• Xiaomi MIUI/HyperOS： Samsung 後で最も積極的なバックグラウンド・キル。「電池セーバー」機能は生成中央で推論を終了可能。設定 → アプリ → アプリ管理 → [アプリ] → 電池セーバー → 制限なしへ移動。

Android シェアシート統合

• それはどう機能： 任意の Android アプリ（web ブラウザ、email、PDF リーダー、メッセージングアプリ）内で任意テキストを選択 → 共有をタップ → PocketPal AI または Layla を選択 → 選択テキストがチャット入力フィールドで表示。
• PocketPal AI シェアシート： プレーンテキストを受け取ります。選択テキスト事前入力で新しい会話を開く。その後プロンプトを追加でき（例：「これを要約」「これをを日本語に翻訳」「これを検証」）ローカルモデルへ送信。
• Layla シェアシート： 同じベース機能。シェアシートからチャット インターフェースへのやや滑らかな UI 移行。
• MLC Chat、Maid、Ollama via Termux、Private AI： 2026 年 5 月時点で Android シェアシートで表示されません。テキストはこれらのアプリへ手動でコピー・ペーストされる必要があります。
• 実用的ユースケース： web 記事をブラウズしながら要約、email を翻訳、メッセージ返信をドラフト、段落を検証—すべてテキストがあなたのデバイスを離れ、cloud API に触れることなし。

サイドロードと Termux パス：Android の利点

• Termux： Android アプリ内の Linux 環境。F-Droid 経由でインストール（Play Store ではない）。Bash、Python、Curl、実質上どの Linux ARM64 バイナリも実行—Ollama 含む。Termux は iOS では利用不可；その相当物（iSH）ローカル API サーブ向けのネットワーク能力を欠く。
• F-Droid サイドローディング： Google Play なしでアプリをインストール—Maid、Termux、その他ローカル AI open-source ツール用に有用。F-Droid クライアント APK をダウンロード、Android セキュリティ設定で「不明なソースからのインストール」を有効化、F-Droid をインストール、その後 Google アカウント なしで F-Droid リストされた任意アプリをインストール。
• ADB サイドローディング： 高度なユーザーが Android Debug Bridge 経由で直接 APK をサイドロード可能（`adb install [app.apk]`）。これにより地域的に制限またはリスト削除された Play Store リストを持つアプリをインストール可能に。
• カスタム ROM 利点： LineageOS、GrapheneOS、CalyxOS ユーザーは Google Play を完全に無効化でき、F-Droid + ADB を唯一のアプリインストールパスとして使用可能。Maid と Termux はこれらのプラットフォーム上で完全に動作。iOS 相当物は存在しません。
• Llama.cpp サーバーモード via Termux： Ollama を超えて、llama.cpp 自体を Termux 経由でコンパイル、サーバーモードで実行可能—いくつかのユーザー Ollama と比較してその低いメモリオーバーヘッドを優先する代替ローカル API を提供。

よくある間違い

• Play Store から Termux をインストール。 Termux の Play Store バージョンは廃止（Termux は 2020 年に更新を停止）。現在管理されたビルドは F-Droid 上。pkg install curl と Ollama インストールスクリプト両方は Play Store Termux バージョンで失敗。
• Pixel フォン上で NPU 速度を期待。 Google の Tensor G5 NPU はサードパーティアプリでアクセス不可。6 つすべてのアプリは各 Pixel モデル上で CPU のみで実行。MLC の NPU 利点は Snapdragon 8 Elite にのみ適用、Pixel に延長しません。
• Samsung 上でバッテリー最適化ホワイトリストをスキップ。 Galaxy フォンはバックグラウンドプロセスを積極的に終了。90 秒より長く続く生成は、Termux または LLM アプリが明示的にホワイトリストされない限りバックグラウンド・キルポリシー中断される可能性。
• デバイスに対して大き過ぎるモデルをダウンロード。 7B Q4_K_M モデル（~4.7 GB）は ~6 GB の利用可能 RAM を要求。12 GB フォンでシステムオーバーヘッド付きではタイト。8 GB フォンでは、アプリを生成中央で OOM-kill。8–10 GB デバイス向けに Phi-4 Mini（3.8B、~2.7 GB）を使用、それ以下の Qwen3 1.7B（~1.1 GB）。
• ストレージが ダウンロード内でアクセス可能と仮定。 ほとんどのローカル LLM アプリはプライベートアプリストレージ内のモデルファイル保存（`/data/user/0/[app-package]/`）、root なしでファイルマネージャーからブラウズ不可。GGUF をダウンロードフォルダへダウンロード、アプリが見つけることを期待したら、見つけません—アプリ内インポート機能を使用、または設定で正しいパスをポイント。
• 2 つの推論アプリを同時に実行。 各アプリはモデルを RAM へロード。2 つの 3B モデルを 12 GB フォンで運は ~5 GB をオペレーティングシステムに残す、キルをトリガー。MLC Chat と PocketPal AI の両方を使用するなら、他を開く前に 1 つを閉じてください。

ソース

• MLC Chat GitHub とドキュメント—github.com/mlc-ai/mlc-llm
• Maid GitHub（Mobile Artificial Intelligence）—github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• PocketPal AI GitHub—github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai
• Ollama オフィシャルドキュメント—ollama.com
• Termux オフィシャルドキュメント—wiki.termux.com
• Snapdragon 8 Elite Hexagon NPU テクニカルドキュメント—Qualcomm デベロッパーネットワーク
• MediaTek Dimensity 9400 APU スペック—MediaTek プロダクトページ
• Google Tensor G5 チップ概要—Google ハードウェアドキュメント
• Android バッテリー最適化とバックグラウンドプロセス制限—Android デベロッパードキュメント

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