クイック回答
専用 GPU のない 16 GB RAM ラップトップでは、Llama 3 8B Q4_K_M が最適なローカル LLM です。~5 GB RAM を使用し、最新 CPU で ~3〜5 tok/s で動作します。Mistral 7B Q4_K_M はやや高速な代替候補です。両方とも主要なラップトップ CPU で動作します。
更新: 2026-05
重要なポイント
16 GB のシステム RAM と専用 GPU なしの場合、Llama 3 8B Q4_K_M が実用的な上限です — 約 5 GB RAM を使用し、最新の x86 ラップトップ CPU で毎秒 3〜5 トークンで動作します。 OS と他のプロセスを差し引くと、16 GB ラップトップには通常 10〜12 GB の空きがあり、モデルと十分なコンテキストウィンドウのための余地があります。
Mistral 7B Q4_K_M は同様に 5 GB RAM を使用し、同一ハードウェアで Llama 3 8B より通常 10〜20 % 速く、~4〜6 tok/s に達します。命令追従とコーディングタスクでは、この量子化レベルで両モデルは同等の性能を発揮します。
Intel Core Ultra および AMD Ryzen 7000 シリーズの CPU は、メモリ帯域幅の向上と改善された AVX-512 サポートにより、旧世代のラップトップ CPU よりやや速く動作します。これらのプラットフォームでは Llama 3 8B Q4_K_M で 5〜6 tok/s が達成可能です。
| モデル | 使用 RAM | x86 CPU での速度 |
|---|---|---|
| Llama 3 8B Q4_K_M | ~5 GB | ~3–5 tok/s |
| Mistral 7B Q4_K_M | ~5 GB | ~4–6 tok/s |
| Llama 3 8B Q4_K_M (Apple M3) | ~5 GB | ~15–20 tok/s |
Apple M シリーズラップトップは 16 GB を CPU と GPU が共有するユニファイドメモリとして扱い、Llama 3 8B Q4_K_M で Metal 加速推論 15〜20 tok/s を実現します — x86 の CPU のみ推論より 3〜5 倍高速です。 これにより、同じ RAM レベルで x86 では不可能な対話型チャットが Apple Silicon では実用的になります。
x86 ラップトップでは、3〜5 tok/s の CPU 推論は次の 2 つのタスクに最適です：大量の文書セットの要約や分類などの夜間バッチ処理、および高品質な回答を得るために 15〜30 秒待てる単発クエリ。
始めるには Ollama をインストールして ollama pull llama3:8b を実行してください。ラップトップ設定の完全な比較とランタイム最適化のヒントについては、ラップトップでのローカル LLM ガイドをご覧ください。
ollama pull llama3:8b でモデルをダウンロードし、ollama run llama3:8b で起動します。設定は不要です。