30の短答ガイド。VRAM要件、Ollamaのおすすめ、ハードウェア比較、セットアップのヒント — 60秒以内に回答。
How much memory you need, which quantization format to pick, and VRAM decision trees.
Latest versions, best models, context windows, vision, and CPU-only use.
Ollamaの最新バージョンは？
ollama.
今おすすめのOllamaモデルは？
2026年5月現在、汎用に最適なOllamaモデルはLlama 3 8Bです。コーディングではQwen 2.
CPU専用で使えるOllamaの最適モデルは？
GPUなしの場合、Phi-4 Mini（Q4量子化）がCPU上で品質と速度の最良バランスを提供します。Llama 3 8B Q4は8GB以上のRAMで動作します。Gemma 2Bは最速のCPUオプションです。.
Qwen 3 は Ollama で動かせますか？
はい — Ollama は Qwen 3 の全モデルサイズ（0.
OllamaでVisionに対応しているモデルは？
OllamaはLLaVA、Gemma 3マルチモーダル、Qwen-VLなど複数のVisionモデルに対応しています。最も簡単な始め方は ollama run llava です。すべてOllama API経由で画像を受け付けます。.
Ollamaで128Kコンテキストに対応するモデルは？
Llama 3.
Two-way comparisons: Ollama vs LM Studio, Jan vs LM Studio, Qwen vs DeepSeek.
Qwen Coder対DeepSeek Coder：どちらが優れているか？
Qwen 2.
Ollama vs LM Studio：どちらを選ぶべきですか？
ターミナルを使用してAPIで開発する場合はOllamaを選んでください。GUIを好み、モデルとチャットしたいだけならLM Studioを使用してください。両方とも無料でモデルをローカルで実行します。.
Jan vs LM Studio：どちらが優れていますか？
Janは拡張システムを備えた完全オープンソースです。LM Studioはより洗練されたUIと大規模な組み込みモデルライブラリを持ちます。カスタマイズを望むパワーユーザーにはJanを、使いやすさを求めるならLM Studioをお勧めします。.
Androidで最良のローカルLLMアプリは？
ローカルLLMを実行するAndroidの最良アプリはMLC Chat、Pocketpal、Termux + Ollamaです。MLC Chatは初心者に最も簡単です。すべて完全オフラインで動作します。.
Ollamaに最適なフロントエンドは？
Open WebUIはほとんどのユーザーにとって最適なOllamaフロントエンドです。無料で機能豊富でDockerコンテナとして動作します。SillyTavernはロールプレイに最適です。Janはローカルモデルマネージャーを追加します。.
Best 14B models, MoE models, mini PCs, and head-to-head model matchups.
Qwen 14B対Llama 3 8B：ローカルでどちらが優れているか？
Llama 3 8Bは6 GB VRAMに収まり高速に動作します。Qwen 2.
コーディングに最適な14Bモデルは？
Qwen 2.
ローカルLLMに最適なミニPCは？
Minisforum UM790 ProとMac Mini M4がローカルLLM実行のトップミニPCです。UM790 ProはユニファイドメモリのAMD iGPUを使用します。Mac Mini M4は高速で省電力です。両方とも専用GPUなしで7–13Bモデルを実行できます。.
ローカルコーディングに最適な MoE モデルは？
Mixtral 8x7B と DeepSeek V2 がローカル使用に最適な MoE コーディングモデルです。MoE モデルはトークンごとにパラメータの一部のみをアクティブにするため、同じ総サイズの Dense モデルより VRAM あたりの品質が高くなります。Q4 では両方とも最低 16 GB VRAM が必要です。.
Best models for your exact GPU: RTX 3060, RTX 3070 Ti, Radeon RX 6800M.
12 GB VRAMでコーディングに最適なローカルLLMは？
Qwen 2.
AMD 5700X + RTX 3070 Ti に最適な LLM は？
RTX 3070 Ti（8 GB VRAM）では、Q4_K_M の Llama 3 8B と Mistral 7B が最適なローカル LLM です。どちらも VRAM を約 6 GB 使用し、約 25 tok/s で動作します。AMD Ryzen 7 5700X は CPU フォールバックとして高速なトークン化を担います。.
Radeon RX 6800M でローカル LLM を実行できますか？
はい。Radeon RX 6800M は 12 GB GDDR6 VRAM を持ち、ローカル LLM を実行できます。Linux では ROCm で GPU 加速、Windows では Vulkan バックエンドの llama.
Yes/no and one-number answers: RAM limits, laptop recommendations.
Quick definitions and best-of lists for prompt engineering concepts.
