今おすすめのOllamaモデルは？

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クイック回答

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 3 Coder 14Bが最高。コンパクト用途にはPhi-4 Miniが優秀です。このページは毎月更新されます。

更新: 2026-05

Ollama

重要なポイント

3つのティアのリーダー

2026年5月現在、汎用に最適なOllamaモデルはLlama 3 8B Q4_K_Mです。このページは毎月更新されています — 最終確認: 2026年5月。

実際の「最良」とは、出力品質・推論速度・VRAM効率の最高バランスを意味します — 生のベンチマークスコアだけではありません。20 tok/sで動く7Bモデルは、10 GBを必要として12 tok/sで動く14Bモデルより日常業務で有用です。

下の表は各VRAMティアの現在のリーダーを示しています。3つすべて、単一の ollama pull コマンドでOllamaからすぐに利用できます。

新しいモデルのリリースが自動的に最良のOllamaの選択になるわけではありません。量子化の品質、コミュニティのファインチューン、Ollama統合の成熟には、新しいリリースから4〜8週間かかります。

Llama 3 8BとMistral Smallがトップの選択であり続けるのは、最新だからではなく、Q4_K_Mの量子化が十分に最適化されており、システムプロンプトが広く理解されており、ハードウェアをまたいだパフォーマンスが予測可能だからです。

モデルを本番用途に使用する前に、6週間以上トップポジションを維持していることを確認してください。特定のワークロードに対してモデルを評価する方法の詳細については、Ollama向けトップオープンソースモデルをご覧ください。

最終確認: 2026年5月。上記のデータが古くなっている場合は、公式のOllama GitHubリリースページまたはモデルライブラリを確認してください。

常に最新のOllamaモデルを使うべきですか？▾

自動的にそうとは言えません。新しいリリースはコミュニティの量子化、ファインチューン、Ollama統合が成熟するまで4〜8週間かかります。現在の検証済みトップピックは上記の表を確認してください。CPU専用セットアップの場合は、CPU専用のベストOllamaモデルをご覧ください。

「最良」のOllamaモデルはどのくらいの頻度で変わりますか？▾

汎用のトップピックは2〜3ヶ月ごとに変わります。コーディングモデルはベンチマークリーダーが変わるにつれてより頻繁に更新されます。このページは毎月レビューされます。

現在コーディングに最適なOllamaモデルはどれですか？▾

Q4_K_MのQwen 3 Coder 14Bです。14BクラスのHumanEvalベンチマークをリードし、特別なプロンプトなしでPython、TypeScript、Goを処理します。10 GB VRAMが必要です。

2026年においてQwenモデルはLlamaモデルより優れていますか？▾

コーディングについて: はい、Qwen 3 Coderがリードしています。8Bティアでの一般的な会話と命令追従については: Llama 3 8Bは依然として競争力があり、サイズが小さいため同じハードウェアでより速く動作します。