ローカルLLM環境構築 2026年最新版｜最新モデルと予算別ハードウェアの選び方

ローカルLLMの世界は、半年前とまるで別物になった。2025年後半から2026年にかけて、オープンソースモデルの性能がクラウドAPIに急速に迫りつつある。Qwen 2.5 Coder 32BはGPT-4oと同等のコーディング性能を叩き出し、DeepSeek-R1はChain-of-Thought推論で新たな水準を打ち立てた。ハードウェア面でも、AMD ROCmの成熟によりNVIDIA一択の時代は終わりを告げている。

本記事では、ローカルLLM入門ガイドの次のステップとして、2026年2月時点の最新モデル選定、予算別ハードウェア構成、実践的な開発環境の構築方法を解説する。

この記事の対象: ローカルLLMの基本（Ollamaのインストール、基本的なモデル実行）を理解している方。初めての方は入門ガイドを先に参照されたい。

2026年のモデル勢力図

コーディング特化モデル

2026年のローカルコーディング環境は、Qwen 2.5 Coderの登場で一変した。LiveCodeBenchのスコアで31.4を記録し、GPT-4oの31.1を上回る結果が報告されている。24GB VRAMのRTX 4090に収まる32Bパラメータで、クラウドAPI相当の性能が手元で動く。

モデル	パラメータ	VRAM（Q4）	コーディング性能	特徴
Qwen 2.5 Coder 32B	32B	~19GB	★★★★★	GPT-4o相当、Apache 2.0
DeepSeek-R1-Distill 14B	14B	~8GB	★★★★☆	Chain-of-Thought推論
Qwen 2.5 Coder 7B	7B	~5GB	★★★☆☆	8GB VRAMで動作
CodeLlama 13B	13B	~8GB	★★★☆☆	高速イテレーション向き

汎用モデル

汎用モデルでは、Llama 3.3 70BとQwen 2.5 72Bが双璧をなす。ただし70B級は48GB以上のVRAMを要するため、多くのユーザーにとっては14B〜32Bクラスが現実的な選択肢である。

モデル	パラメータ	VRAM（Q4）	品質	ライセンス
Llama 3.3 70B	70B	~40GB	★★★★★	Llama 3.3
Qwen 2.5 72B	72B	~42GB	★★★★★	Apache 2.0
Gemma 3 27B	27B	~16GB	★★★★☆	Google利用規約
Phi-4 Mini	3.8B	~2GB	★★★☆☆	MIT

注目すべきはPhi-4 Miniの存在だ。わずか3.8Bパラメータながら、Microsoftの合成データ学習により、同サイズ帯で群を抜く性能を実現している。8GB RAMのノートPCでも動作するため、入門や軽量タスクに最適である。

日本語対応の現状

日本語性能においては、Qwen 2.5シリーズが頭一つ抜けている。中国語と日本語の漢字圏の親和性もあり、Llama系と比較して日本語の自然さが際立つ。ELYZA-japanese-Llamaなどの日本語特化モデルも選択肢にあるが、汎用性を考えるとQwen 2.5を推奨する。

VRAM別モデル選定ガイド

手持ちのGPUから逆引きで最適なモデルを選ぶための早見表である。量子化はQ4（4bit）を基準としている。

8GB VRAM（RTX 4060 / RX 7600）

入門レベル。軽量モデルで基本的なチャットとコード補完が可能。

ollama run phi4-mini          # 汎用、超軽量
ollama run qwen2.5-coder:7b   # コーディング補助
ollama run gemma3:4b           # Google製、バランス型

16GB VRAM（RTX 4070 Ti / RX 7800 XT / M3 Pro）

実用レベル。14Bクラスのモデルで本格的なコーディング支援が可能。

ollama run qwen2.5:14b                  # 汎用
ollama run deepseek-r1:14b              # 推論特化
ollama run gemma3:12b                   # Google製

24GB VRAM（RTX 4090 / RX 7900 XTX / M4 Pro 24GB）

最もコストパフォーマンスが高い構成。GPT-4o相当のコーディングモデルがローカルで動作する。

ollama run qwen2.5-coder:32b            # コーディング最強
ollama run deepseek-r1:32b              # 推論最強
ollama run gemma3:27b                   # 汎用高品質

48GB以上（デュアルRTX 3090 / M4 Max 64GB）

フロンティアレベル。クラウドAPIに匹敵する品質をオフラインで実現する。

ollama run llama3.3:70b                 # GPT-4レベル汎用
ollama run qwen2.5:72b                  # Apache 2.0、商用OK

予算別ハードウェア構成

5万円構成（中古GPU活用）

パーツ	選択肢	予算
GPU	RTX 3060 12GB（中古）	~25,000円
CPU	Ryzen 5 5600	~15,000円
RAM	32GB DDR4	~8,000円

動作モデル: 7B〜14B（Q4）。入門用途としては十分な構成である。

15万円構成（新品NVIDIA）

パーツ	選択肢	予算
GPU	RTX 4070 Ti Super 16GB	~100,000円
CPU	Ryzen 7 7700	~35,000円
RAM	32GB DDR5	~15,000円

動作モデル: 14B（Q4〜Q8）。日常的なコーディング支援に対応する。

15万円構成（AMD高コスパ）

パーツ	選択肢	予算
GPU	RX 7900 XTX 24GB	~100,000円
CPU	Ryzen 7 7700	~35,000円
RAM	32GB DDR5	~15,000円

動作モデル: 32B（Q4）。RTX 4090と同じ24GB VRAMを、約半額で確保できる。AMD ROCmの成熟により、Ollama・vLLMでの実行が安定している。RX 7900 XTXとWSL2の組み合わせで、Qwen 2.5-7Bが272 tok/sという報告もある。

30万円構成（RTX 4090）

パーツ	選択肢	予算
GPU	RTX 4090 24GB	~280,000円
CPU	Ryzen 9 7900X	~50,000円
RAM	64GB DDR5	~25,000円

動作モデル: 32B（Q4〜Q8）。現時点のスイートスポットである。Qwen 2.5 Coder 32BをQ4で動かしてGPT-4o相当の性能が得られる。RTX 4090はFP8/NVFP4量子化にも対応しており、将来のモデルにも対応しやすい。

Apple Silicon構成

構成	統合メモリ	動作モデル	価格帯
MacBook Air M3	24GB	14B（Q4）	~200,000円
MacBook Pro M4 Pro	24-48GB	32B（Q4）	~350,000円
Mac Studio M4 Max	64-128GB	70B（Q4〜Q8）	~500,000円〜

Apple Siliconの利点はUnified Memoryにある。GPUとCPUがメモリを共有するため、VRAM容量の壁に悩まされない。NVIDIA GPU比で推論速度は30〜50%遅いものの、省電力で静音、かつ普段使いのMacがそのままLLMマシンになる点は大きなメリットだ。

AMD ROCmの現状（2026年）

2025年までは「ローカルLLM = NVIDIA一択」が常識だった。しかし2026年に入り、状況は大きく変わっている。

vLLMが2025年末にAMD GPUをfirst-class platformとして公式サポートを宣言した。ROCm 7.1.1のリリースにより、RX 7900 XTXでの安定動作が確認されている。Docker公式イメージも提供されており、セットアップの手間はNVIDIA環境と大差ない。

# AMD GPU + vLLMのDocker起動例
docker run --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
  -p 8000:8000 \
  rocm/vllm-dev:rocm7.1.1_navi_ubuntu24.04 \
  --model Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

ただし注意点もある。FP8 KVキャッシュ量子化にはまだ対応しておらず、一部の最新最適化機能はNVIDIA専用である。エコシステムの広さでもCUDAに軍配が上がる。それでも、24GB VRAMを10万円で手に入れられるコストパフォーマンスは、予算が限られた個人開発者にとって強い選択肢となる。

コーディング環境との統合

ローカルLLMの真価は、IDE統合で発揮される。GitHub Copilotの代替として、ローカルモデルをVS Codeから直接呼び出す環境を構築できる。

Continue（VS Code拡張）

Continueは、Ollamaと連携してコード補完・チャット・リファクタリングを提供するオープンソース拡張である。

// ~/.continue/config.json
{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen 2.5 Coder 32B",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:32b"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen 2.5 Coder 7B",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

チャットには32Bモデル、タブ補完には高速な7Bモデルを割り当てる構成が実用的である。タブ補完は応答速度が重要なため、小型モデルを指定することでストレスのない体験を実現できる。

Cline（VS Code拡張）

Clineは、より自律的なエージェント型のコーディング支援を提供する。ファイルの読み書き、ターミナル操作まで自動実行するため、Claude CodeやCursorのAgent Modeに近い体験をローカルモデルで再現できる。Ollamaの他、LM StudioのAPIにも対応している。

Open WebUI

ブラウザベースのインターフェースが必要な場合は、Open WebUIが定番である。ChatGPT風の画面でローカルモデルを操作でき、RAG機能やドキュメントアップロードにも対応している。

docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

パフォーマンス最適化のポイント

量子化形式の選択

2026年現在、GGUFフォーマットが事実上の標準である。Ollamaは内部でllama.cppを使用しており、GGUF形式のモデルを直接ロードする。

量子化	VRAMの節約	品質維持率	推奨用途
Q8	50%	~99%	品質重視
Q6_K	58%	~97%	バランス型
Q4_K_M	75%	~93%	最も汎用的
Q4_K_S	75%	~91%	VRAM重視
Q2_K	85%	~80%	最小構成

Q4_K_Mを基準に選ぶのが現実的な判断である。VRAMに余裕がある場合はQ6_K以上を選択し、逆にVRAMが厳しい場合のみQ2_Kを検討する。

コンテキスト長の調整

デフォルトのコンテキスト長は多くの場合4096トークンだが、必要に応じて拡張できる。ただし、コンテキスト長を増やすとVRAM使用量が増加する点に注意する。

# コンテキスト長を8192に拡張
ollama run qwen2.5-coder:32b --num-ctx 8192

GPUオフロード設定

VRAM不足時は、一部のレイヤーをCPUにオフロードすることで、より大きなモデルを動かせる。速度は落ちるが、まったく動かないよりは有用である。

# Ollamaの場合、環境変数で制御
OLLAMA_NUM_GPU=20 ollama run llama3.3:70b

推奨構成の早見表

用途	予算	GPU	モデル	ツール
入門・学習	5万円	RTX 3060 12GB	Phi-4 Mini / Qwen 2.5 7B	LM Studio
コーディング支援	15万円	RX 7900 XTX 24GB	Qwen 2.5 Coder 32B	Ollama + Continue
本格開発	30万円	RTX 4090 24GB	Qwen 2.5 Coder 32B（Q6_K）	Ollama + Cline
Mac環境	35万円	M4 Pro 48GB	Llama 3.3 70B（Q4）	Ollama
プロダクション	50万円〜	デュアルRTX 3090	Llama 3.3 70B（Q8）	vLLM