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Maidレビュー(2026):Android向けオープンソースのローカルLLMチャットアプリ

·10分で読める·Hans Kuepper 著 · PromptQuorumの創設者、マルチモデルAIディスパッチツール · PromptQuorum
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Maidは、llama.cpp経由でGGUF言語モデルをローカルで実行し、さらに自分のAPIキーを使ってAnthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouterといったリモートプロバイダーにも接続できる、無料でオープンソース(MITライセンス)のAndroidアプリです。開発はMobile-Artificial-Intelligence GitHub組織が担っており、2023年10月にプロジェクトを開始したDane Madsenが創設者です。アプリはもともとFlutterで構築され、バージョン2.0.7(2025年4月)までAndroid、iOS(サイドロード)、Windows、macOS、Linux向けに配布されていましたが、バージョン3.0.0(2026年3月)でReact Nativeに書き直され、配布はAndroidのみに絞られました——現時点でiOS版、Windows版、macOS版、Linux版はありません。プロジェクトは現在も活発に開発が続いており、2026年9月時点までコミットとマージ済みプルリクエストが確認できます。

Maidは、llama.cpp経由でGGUF形式の言語モデルをローカルで実行するか、自分のAPIキーを使ってAnthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouterなどのリモートプロバイダーに接続できる、無料でオープンソース(MITライセンス)のチャットアプリです。プロジェクトは2023年、オーストラリア人開発者Dane MadsenによるクロスプラットフォームのFlutterアプリとして始まりましたが、バージョン3.0.0(2026年3月)でReact Nativeに全面的に書き直され、現在はAndroid専用アプリとして配布されています——旧Flutter版にあったデスクトップ版・iOS版は現行バージョンには存在しません。このレビューでは、Maidが現在何をできるのか、書き直しで何が変わったのか、実際のプラットフォーム・ハードウェア要件、料金(無料、有料プランなし)、そして商用の代替アプリと比べて誰に向いているか——向いていないか——を扱います。

Maidレビュー(2026):Android向けオープンソースのローカルLLMチャットアプリ

重要なポイント

  • 無料でオープンソース(MITライセンス)。ソースコードとIssueトラッカーはGitHubで公開。
  • 2023年10月にDane MadsenがクロスプラットフォームのFlutterアプリとして創設。現在はMobile-Artificial-Intelligence組織が運営。
  • llama.cpp経由でGGUFモデルを端末上で完全実行するか、自分のAPIキーでAnthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouterに接続。
  • バージョン3.0.0(2026年3月)でReact Nativeに書き直され、Android専用となった——旧Flutter版はiOS(サイドロード)、Windows、macOS、Linux向けにも配布されていたが、これらのビルドは現行バージョンには含まれない。
  • Google Play、およびGitHub ReleasesからのAPK/AAB直接ダウンロードで入手可能。
  • レビュー時点で、アプリ本体やドキュメントに有料プランは見つからなかった——基本アプリとローカルチャット機能は無料。

📍 一文で説明

Maidは、llama.cpp経由でGGUF言語モデルをローカルで実行するか、自分のAPIキーでリモートAIプロバイダーに接続できる、無料でMITライセンスのオープンソースAndroidアプリで、開発者Dane Madsenが創設したMobile-Artificial-Intelligence GitHub組織が運営している。

💬 簡潔に説明

自分の端末上で動くAIモデル、またはOpenAIやAnthropicなどですでに持っているアカウント経由のAIモデルとチャットするために、Androidスマートフォンにインストールするアプリ——コードはGitHubで公開されており、アプリ自体は無料。以前はiPhone、Windows、Mac、Linuxでも使えたが、現行バージョンではこれらのプラットフォームが廃止された。

📌補足: このレビューは、公開されているGitHubリポジトリ、そのREADME、リリース履歴、Google Playの掲載情報を2026年9月時点で確認した内容に基づいています。PromptQuorumは本レビューのためにMaidの独自の実機ベンチマークは実施していません——以下の性能に関する記述は、ローカルLLM全般のハードウェア目安であり、本アプリ固有の測定値ではありません。

Maidとは何か

**MaidはAndroidアプリで、llama.cpp経由でGGUF形式のオープンウェイト言語モデルを端末にダウンロードしてローカル実行するか、自分で用意したAPIキーを使ってリモートプロバイダーにチャットリクエストを送信します。**アプリはMITライセンスであり、ソースコード全体が公開され、自由に閲覧・フォーク・改変できます。

この2つのモードを併せ持つ点がアプリの特徴です——純粋なローカル推論クライアントではありません。同じインターフェースで、GGUFファイルを完全オフラインで実行することも、自分のアカウント経由でOpenAIやAnthropicなどのクラウドプロバイダーに会話を転送することも、ネットワーク上の自前ホストのOllamaサーバーに接続することもできます。READMEによれば、プロジェクトは自らを「Huggingface、Meta(Facebook)、MistralAi、OpenAI、Google、Microsoft、またはこのアプリケーションと互換性のあるモデルを提供するその他の企業とは提携していない」と説明しています。

Maidを作ったのは誰で、書き直しで何が変わったか

Maidは、2023年10月にGGUF・llama.cppモデルを実行するクロスプラットフォームのFlutterアプリとしてプロジェクトを開始したDane Madsenによって作られました。プロジェクトは現在、Madsen個人のアカウントではなくMobile-Artificial-Intelligence GitHub組織の下でホストされています。彼の元のリポジトリdanemadsen/maidは、現在GitHub上で組織リポジトリのフォークとして扱われており、説明欄には現在のコードと一致しない「クロスプラットフォームのFlutterアプリ」という記述が残っています。

バージョン履歴は明確な分岐を示しています。v2.0.7(2025年4月)までのリリースはFlutterで構築され、Android(APK/AAB)、iOS(サイドロード用の.ipa、App Store掲載なし)、Linux(.zip/.AppImage)、macOS(Intel・Apple Silicon向け.dmg)、Windows(.zip)、さらにはWebビルドまで、インストール可能なビルドを提供していました。バージョン3.0.0(2026年3月10日公開)はReact Nativeによる全面的な書き直しであり、そのリリースにはAndroid向けパッケージ(APKとAABの各バリアント)のみが含まれ、iOS・Windows・macOS・Linux向けのファイルはありません。このリリースの変更履歴には、ビジョンモデル対応、システムのテキスト読み上げ対応、システムの音声認識対応、推論モデル対応、Markdownレンダリング、そしてリリースノートがGoogle Playの要件と説明する高評価/低評価による報告機能が挙げられています。

開発はこの書き直し後も続いています。リポジトリには2026年9月上旬までのマージ済みプルリクエストとコミットが確認でき、その中にはチャットシステムの修正やリモートプロバイダーとしてのOrcaRouter追加が含まれます。レビュー時点でリポジトリはおよそ2,700スター、283フォーク、オープンなIssue10件を抱えており、活発に利用・保守されているプロジェクトであることを示していますが、資金を持つ企業のサポートチームではなく、単一組織によるオープンソースプロジェクトである点には注意が必要です。

  • 創設者:Dane Madsen(GitHub:danemadsen)。2023年10月にプロジェクトを開始。
  • 現在のメンテナー:GitHub組織Mobile-Artificial-Intelligence。Madsenの個人リポジトリは現在、組織リポジトリのフォークとなっている。
  • ライセンス:MIT——寛容なオープンソースライセンスで、自由に利用・フォーク・改変できる。
  • 主要なアーキテクチャ変更:Flutter(クロスプラットフォーム、v2.0.7まで、2025年4月)→React Native、Android専用(v3.0.0以降、2026年3月)。
  • レビュー時点でGitHubスターはおよそ2,700、フォーク283、オープンIssue10件。コミットとマージ済みプルリクエストは2026年9月まで確認できる。

Maidの始め方

現行のAndroid版をインストールした後、いくつかの手順でMaidでのチャットを利用できます。端末上のローカルチャットには必須のアカウントはなく、任意のログインはアプリのクラウドバックアップ機能のためだけに存在します。

  1. 1
    Androidにアプリをインストールする
    Why it matters: [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.danemadsen.maid)からMaidをダウンロードするか、サイドロードしたい場合は[GitHub Releasesページ](https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid/releases)から直接APKをインストールします。現時点でiOS、Windows、macOS、Linux向けのビルドはありません。
  2. 2
    ローカルモードかリモートモードかを選ぶ
    Why it matters: GGUFモデルをダウンロードしてllama.cpp経由で端末上で完全実行するか、既に持っているAPIキーやサーバーアドレスを使ってリモートプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouter)に接続するかを決めます。
  3. 3
    モデルをダウンロードまたはインポートする(ローカルモード)
    Why it matters: 端末上でのチャットには、スマートフォンのRAM容量に見合ったサイズのGGUFモデルをダウンロードするか(下記のハードウェアセクション参照)、ローカルストレージや[Hugging Face](https://huggingface.co)から独自のGGUFファイルを読み込みます。
  4. 4
    チャットを開始する
    Why it matters: ローカルモデルの読み込み、またはリモートプロバイダーの設定が完了したら、会話を開始します。チャットはアプリ内で作成・名前変更・削除ができ、JSONファイルとしてエクスポート・インポートも可能です。

Maidが対応するモデル

ローカル(端末上)

接続先:
llama.cpp経由で読み込む任意のGGUF形式モデル
備考:
固定の厳選モデルリストはない——ダウンロードまたはインポートしたGGUFファイルであれば、Hugging Face由来のものを含め何でも実行する。

リモートプロバイダー

接続先:
Anthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouter
備考:
自分自身のアカウントとAPIキー(Ollamaの場合は自前のサーバーアドレス)が必要。Maid自体がこれらプロバイダーへのアクセスをバンドル・再販するものではない。

MaidはどんなGGUFファイルでも読み込めるため、実用上のモデル対応はアプリが厳選したリストではなくllama.cppとの互換性によって決まります——これは、特定のクイックダウンロードカタログとカスタムファイル対応を併せ持つPocketPal AIやPrivate LLMのようなアプリとは異なる点です。

MaidはiPhone・Windows・Macで使えるか

Android

現在の対応状況:
利用可能
備考:
Google Play、およびGitHub ReleasesからのAPK/AAB直接配布。現行バージョン3.0.0が対象とする唯一のプラットフォーム。

iPhone / iPad

現在の対応状況:
現時点で利用不可
備考:
旧Flutter版(v2.0.7まで、2025年4月)はサイドロード用の.ipaファイルを提供していたが、App Storeへの掲載は一度もなく、現行のv3.0.0リリースにもiOS用ファイルは含まれていない。

Windows / macOS / Linux

現在の対応状況:
現時点で利用不可
備考:
v2.0.7までのFlutterベースのリリースにはデスクトップビルド(.zip、.AppImage、.dmg)が存在したが、React Nativeへの書き直し(v3.0.0)ではデスクトップ向けパッケージは提供されない。ローカルGGUFチャットクライアントを求めるデスクトップユーザーは、代わりにOllama、LM Studio、Jan AIを検討すべきである。

Maidの料金

Maidは、端末上のローカルチャットとリモートプロバイダーとのチャットの両方について、ダウンロードも利用も無料であり、ソースコードはMITライセンスの下で公開されています。レビュー時点で、アプリのリポジトリ、リリースノート、Google Playの掲載情報に、アプリ内課金・サブスクリプション・有料プランは見当たりませんでした。

Maidユーザーが実際に負担するコストは間接的なものです——ダウンロードしたGGUFモデルファイル用の端末ストレージ(通常1ファイルあたり数ギガバイト)と、リモートプロバイダーモードを使う場合にAnthropic、OpenAI、Mistral、DeepSeek、Novita、Ollama、OrcaRouterがそれぞれ自分のアカウントでのAPI利用に対して個別に課金する料金です——Maid自体がこれらのプロバイダー費用に上乗せ料金やサブスクリプションを課すことはありません。

  • 基本アプリ: 無料、サブスクリプションなし、MITライセンスのオープンソース。
  • ローカルチャット(端末上のGGUFモデル): 無料——推論は自分の端末上で動くため、メッセージやトークンごとの課金はない。
  • リモートプロバイダーとのチャット: Maid経由の利用自体は無料だが、自分のアカウントとAPIキーの下でプロバイダー(OpenAI、Anthropicなど)が課す料金は支払う。
  • 任意のクラウドバックアップ: アプリは、Supabase経由で設定とチャット履歴をバックアップするための登録・ログインに対応。本レビューではこの機能に紐づく別料金は見つからなかった。
  • ストレージコスト: 金銭的ではないが実質的なコスト——ダウンロードしたGGUFモデルはそれぞれ通常数ギガバイトの端末ストレージを消費する。

Maidの機能

ローカル/リモートのチャット切り替えという基本機能に加え、MaidのREADMEとリリースノートは、バージョン履歴を通じて追加された機能群を記述しています。主なものは次の通りです。

  • 1つのアプリでローカル推論とリモート推論の両方に対応。 llama.cpp経由の完全オフラインGGUFチャットと、自分の資格情報を使ったクラウドプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouter)を切り替えられる。
  • 会話管理。 チャットの作成、名前変更、削除、JSONファイルとしてのエクスポート・インポートが可能。
  • カスタムシステムプロンプト。 グローバルなシステムプロンプトを設定し、アシスタントの振る舞いやトーンを調整できる。
  • 調整可能な生成パラメーター。 temperature、top-p、top-k、コンテキスト長などをセッションごとに調整できる。
  • 姉妹アプリによる音声出力。 Maidは、同じGitHub組織による別の独立したオープンソースAndroid音声合成エンジンMaiseと組み合わせて、応答を読み上げることができる。
  • 任意のクラウドバックアップ。 ユーザーは登録・ログインすることで、Supabase経由で設定とチャット履歴を同期できる。これは任意機能であり、アプリの利用に必須ではない。
  • Material Youデザイン。 Androidのシステム設定に追従するライトテーマ・ダークテーマ。
  • テレメトリーや広告なし, プロジェクト自身のREADMEによる。

Maidに必要なハードウェア

ローカルチャットの実際のハードウェア下限を決めるのは、アプリ自体ではなく選択するGGUFモデルです——スマートフォン上のGGUFモデルに関する一般的な目安として、量子化された2~4Bパラメータのモデルにはおよそ3~4GBの空きRAM、7~8Bパラメータのモデルには6~8GB以上が必要です。これはローカルLLM全般の標準的なサイジングの目安であり、Maid固有のベンチマークではありません。PromptQuorumは、Maidのモデルごとの正確なメモリ使用量を独自に測定してはいません。

Maidはllama.cpp経由でローカル推論を実行するため、Android向けllama.cppの一般的な性能に関する目安が当てはまります——RAMが多く新しいチップセットを搭載した最近の端末は、古くストレージやメモリに制約のあるスマートフォンよりも、大きなモデルを快適に読み込み・実行できます。ローカル推論の代わりにリモートプロバイダーモードを使う場合、端末側のハードウェア要件はごくわずかです——モデルはプロバイダーのサーバー上で動作し、スマートフォンには有効なインターネット接続さえあれば十分です。

  • 小型モデル(2~4Bパラメータ、量子化):空きRAM4GB以上を持つ最近のAndroidスマートフォンの大半で利用可能。
  • 中型モデル(7~8Bパラメータ、量子化):許容できる応答性のためには8GB以上の端末RAMを推奨。
  • ストレージ:ダウンロードするGGUFモデルファイル1つあたり数ギガバイトの空き容量を見込む。
  • リモートプロバイダーモード:推論はプロバイダー側のインフラで行われるため、有効なインターネット接続以外に目立ったローカルハードウェア要件はない。

Maidが向いている人

  • 1つの無料アプリでローカルチャットとクラウドチャットの両方を使いたいAndroidユーザー。完全オフラインのGGUF推論と、OpenAIやAnthropicといったプロバイダーの自分のアカウントとの間を、1つのオープンソースクライアントで切り替えられる点が、Maidの最も明確な差別化ポイントである。
  • 厳選されたモデルリストではなく、制約のないGGUFファイルを実行したいユーザー。アプリは固定カタログを提供するのではなくllama.cpp経由で任意のGGUFモデルを読み込むため、すでに特定のモデルを念頭に置いているユーザーに向いている。
  • オープンソースプロジェクトに慣れている開発者や技術志向のユーザー。公開GitHubリポジトリ、Issueトラッカー、活発なリリース履歴は、専任のカスタマーサポートを期待するのではなく、リリースノートを読んだりIssueを立てたりする意思のあるユーザーに向いている。
  • 自分でコードを検証・改変したいユーザー。MITライセンスはフォークと改変を許可しており、プライベートな会話やプロバイダーのAPIキーを預ける前にアプリが実際に何をしているかを監査したいユーザーにとって重要である。

Maidが向いていない人

  • iPhone、iPad、Windows、macOS、Linuxのユーザー。現行バージョン3.0.0はAndroid専用であり、App Storeへの掲載も対応するデスクトップビルドもない。これらのプラットフォームのユーザーは、代わりにPrivate LLMやPocketPal AI(Apple)、あるいはOllama、LM Studio、Jan AI(デスクトップ)を検討すべきである。
  • 完全にガイドされた、設定不要の体験を求めるユーザー。ローカルモードとリモートモードの選択、自分の端末に合ったモデルサイズの選定、APIキーの管理はワークフローの一部である。こうした判断をアプリに任せたい人は、LociやEnclave AIのようなより厳選されたアプリの方が向いているかもしれない。
  • 最も要求の厳しいモデル(70B以上のパラメータ)をローカルで実行したいユーザー。Androidのフラッグシップ端末であっても、そのスケールのモデルを端末上で実用的に実行することはできない——どのモバイルアプリを使うかに関わらず、そうした処理にはデスクトップ、ワークステーション、またはクラウドAPI/リモートプロバイダーが必要である。
  • 専任の商用サポートを期待するユーザー。Maidは資金を持つ企業のサポートチームではなく、オープンソースのGitHub組織によって保守されている。保証された応答時間やエンタープライズ向けサポート契約が必要なユーザーは、商用サポート付きの代替アプリを検討すべきである。
  • 旧来のクロスプラットフォームビルドが必要なユーザー。Flutterベースのv2.x系リリースにあったMaidの以前のiOS・Windows・macOS・Linux対応に依存している人は、これらのプラットフォームが現行の活発に保守されているバージョンには含まれていないことを知っておくべきである。

Maidと代替アプリの比較

Maid

ライセンス/料金:
無料、オープンソース(MIT)
対応プラットフォーム:
Android専用(v3.0.0以降)
モデルの柔軟性:
llama.cpp経由の任意のGGUFファイル、または自分のAPIキーでのリモートプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouter)
Maidに関する記事（4件）

その他の言及:

PocketPal AI

ライセンス/料金:
無料、オープンソース(MIT)
対応プラットフォーム:
iPhone/iPad、Android
モデルの柔軟性:
クイックダウンロードリストに加え、Hugging Face由来の任意のGGUFファイル

Private LLM

ライセンス/料金:
有料、買い切り型;クローズドソース
対応プラットフォーム:
iPhone/iPad/Mac(Apple専用)
モデルの柔軟性:
140以上のモデル、OmniQuantとGPTQの量子化形式に対応

Enclave AI

ライセンス/料金:
無料+有料プラン;クローズドソース
対応プラットフォーム:
iPhone/iPad/Mac(Apple専用)
モデルの柔軟性:
厳選された端末上モデルリスト;SiriとShortcuts連携

ChatterUI

ライセンス/料金:
無料、オープンソース(AGPL-3.0)
対応プラットフォーム:
Android(ソースからビルド)
モデルの柔軟性:
llama.cpp経由で端末上のGGUFファイルを実行、またはリモートAPIに接続;Character Card v2対応

RikkaHub

ライセンス/料金:
無料、オープンソース
対応プラットフォーム:
Android
モデルの柔軟性:
マルチプロバイダークライアント(OpenAI/Google/Anthropic互換API);Material Youデザイン
RikkaHubに関する記事（1件）

その他の言及:

AnythingLLM Mobile

ライセンス/料金:
無料、オープンソース
対応プラットフォーム:
iPhone/iPad、Android
モデルの柔軟性:
端末上推論、自前ホストのAnythingLLMインスタンスへの接続、または任意のOpenAI互換プロバイダー
AnythingLLM Mobileに関する記事（1件）

その他の言及:

かつて人気だったオープンソースのiOS向けGGUFチャットアプリLLM Farmは、レビュー時点でApp Storeから削除され、自身のGitHubリポジトリでも「一時的に利用不可」と表示されていたため、上記のアクティブな推奨リストから除外しています。もう1つの端末上アシスタントアプリLaylaは、無料プラン「Layla Lite」がGoogle Playから削除されたと報告されています。インストール可能だと想定する前に、layla-network.aiで最新の対応状況を直接確認してください。

よくある質問

Maidは無料ですか

はい。Maidは、端末上のローカルチャットとリモートプロバイダーとのチャットの両方について、ダウンロードも利用も無料であり、アプリはMITライセンスの下でオープンソースです。レビュー時点で、アプリやそのドキュメントに有料プランやアプリ内課金は見つかりませんでした。リモートプロバイダーモードは引き続き、自分のそのプロバイダーとのアカウント経由で課金されます。

Maidを開発したのは誰ですか

Maidは、2023年10月にクロスプラットフォームのFlutterアプリとしてプロジェクトを開始したDane Madsenによって作られました。現在は個人プロジェクトとしてではなく、GitHub組織Mobile-Artificial-Intelligenceの下で保守されています。

Maidはオープンソースですか

はい、ソースコード全体がGitHubでMITライセンスの下に公開されています。MITライセンスは自由な利用・改変・再配布を許可する寛容なライセンスです。

MaidはiPhone、Windows、Macで動作しますか

いいえ。バージョン3.0.0(2026年3月)以降、MaidはAndroid専用です。v2.0.7(2025年4月)までの旧Flutterベースのリリースは、iOS(サイドロードのみ、App Store掲載なし)、Windows、macOS、Linux向けのビルドを提供していましたが、これらのプラットフォームは現行の活発に保守されているバージョンではサポートされていません。

Maidが実行できるモデルは何ですか

ローカルチャットでは、Maidはllama.cpp経由でGGUF形式の任意のモデルを実行できます——固定の厳選リストはありません。また、Anthropic、OpenAI、Ollama、Mistral、DeepSeek、Novita、OrcaRouterを含むリモートプロバイダーに、自分で用意したAPIキーやサーバーアドレスを使って接続することもできます。

Maidでローカルモデルを使うにはどれくらいのRAMが必要ですか

これはアプリの固定要件ではなく、選ぶGGUFモデルによって決まります。一般的な目安として、量子化された2~4Bパラメータのモデルは通常3~4GBの空きRAMを必要とし、7~8Bパラメータのモデルは通常8GB以上を必要とします。RAMの多い端末ほど、より大きく高性能なモデルをローカルで実行できます。

Maidにはインターネット接続が必要ですか

GGUFモデルをダウンロードした後のローカルチャットにはインターネット接続は不要です——推論はllama.cpp経由で端末上で完全に実行されます。インターネット接続は、初回のモデルダウンロード時、リモートプロバイダーモードの利用時、および任意のSupabaseベースのクラウドバックアップ機能を使う際に必要です。

Maidは今も活発に保守されていますか

レビュー時点では、はいと言えます。GitHubリポジトリには2026年9月上旬までのコミットとマージ済みプルリクエストがあり、チャットシステムの修正やリモートプロバイダーとしてのOrcaRouter追加が含まれます。資金を持つ企業ではなくオープンソースのGitHub組織によって保守されているため、時間的制約のある用途で頼る前に、リポジトリの最近の活動状況を自分自身で確認してください。

MaidのiOS、Windows、Mac対応はどうなったのですか

Maidはもともとクロスプラットフォームのflutterアプリで、v2.0.7(2025年4月)までのリリースは、Androidに加えてiOS(サイドロード)、Windows、macOS、Linux向けのインストール可能なビルドを提供していました。バージョン3.0.0(2026年3月)でReact Nativeに書き直され、プロジェクトはAndroid専用に絞られました——デスクトップ版とiOS版は現行のリリース系列には含まれていません。

MaidはPocketPal AIやPrivate LLMと比べてどうですか

Maidは無料でオープンソース、Android専用であり、1つのアプリで完全ローカルのGGUF推論とリモートのクラウドプロバイダーの両方に対応する点が珍しい特徴です。PocketPal AIも無料でオープンソースですが、iPhone/iPadとAndroidをローカル専用のGGUF推論でカバーします。Private LLMは有料でクローズドソース、Apple専用で、より大きな内蔵モデルカタログを持つアプリです。Androidを使っていてローカルとクラウドの両方の選択肢を1つのクライアントで求めるならMaidを、同様に無料でオープンソースのローカルモデルとともにiOS対応が必要ならPocketPal AIを、有料でより洗練されたApple専用の体験を求めるならPrivate LLMを選んでください。詳細は上記の比較表を参照してください。

総評

Maidは、真に無料で真にオープンソースなAndroidアプリであり、このカテゴリーとしては珍しい組み合わせを備えています——llama.cpp経由でローカルGGUFモデルを実行しつつ、同じクライアント内でOpenAIやAnthropicといったリモートプロバイダーにも接続できる点です。この柔軟性には、インストール前に知っておくべき実際のトレードオフが伴います。アプリは2026年に大きなアーキテクチャ変更——クロスプラットフォームのFlutterからAndroid専用のReact Nativeへの書き直し——を経ており、旧バージョンにあったiOS、Windows、macOS、Linux対応は廃止されました。企業ではなくオープンソースのGitHub組織によって保守されており、開発はレビュー時点では活発ですが、特定のペースで今後も続くとは保証されていません。無料でオープンな、ローカルとリモートの両モードを持つチャットクライアントを求め、コミュニティ運営のプロジェクトでも構わないAndroidユーザーであれば、Maidを選んでください。Maidの現行バージョンがカバーしていないプラットフォームが必要な場合は、Apple端末向けにはPocketPal AIやPrivate LLM、デスクトップ向けにはOllama、LM Studio、Jan AIなど、別のアプリを選んでください。

情報源

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