一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB） で動くローカルLLM一覧（2026年9月）
この機種を積んだおすすめ構成: 自作: エージェント用ワークステーション（16コア・メモリ64GB・GPUなし） / 静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし）
まず試すなら: Qwen3 4B（8bit（Q8_0）・必要5.7GB・約8.3 tok/s推定）。4Bながら日本語が破綻しにくい。メモリ8GBのノートでも動く入門機
足りないのは: Llama 3.3 70Bを動かすにはメモリがあと約0.9GB必要（必要44GB / 実効43GB）。
載るモデル（メモリに全量が入る）
各モデルについて、載る中で最も高精度な量子化を表示。速度は推定（「較正」は同機種の公開ベンチで係数を合わせたもの）。
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 遅い | 約7.3 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.7 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 遅い | 約4.0 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 2bit（Q2_K） | 40GB | 遅い | 約3.4 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 遅い | 約3.1 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 遅い | 約2.9 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 動かない | 約1.2 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
動かないモデルと不足分
| モデル | 量子化 | 必要 | 不足 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと19GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと29GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと95GB |
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70BクラスのローカルLLMまで。同価格帯のGeForce機より載るモデルが大きい
M4 Pro・ユニファイドメモリ64GB・SSD 1TB ・ 目安 36〜42万円
Macで同じ仕事をするなら
この機種の公開実測は未収録のため、同系統機種の実効係数（45%）で推定しています。
よくある質問
一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB）でローカルLLMは動く？
動きます。メモリ64GB（実効約43GB）に、収録40モデル中37本が載ります。日本語チャットならQwen3 4B（8bit（Q8_0））が推定約8.3 tok/sです。
一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB）で動かないモデルは？
Llama 3.3 70Bは4bitで約44GB必要で、メモリがあと約0.9GB足りません。