【AI開発用】llama.cpp・Ollama・LM Studioの選び方

実行環境の対応からGPUを選ぶ

ローカルLLMの環境は、使いたいモデル、OS、GPUの組み合わせから選びます。同じモデル名でも、配布形式と実装への対応が異なります。購入前に、モデル構造と量子化形式を読み込めるバージョンかを確認してください。

WindowsやLinuxではCUDA、ROCm、Vulkanなど、Apple SiliconではMetalやMLXなどの経路があります。対応範囲はアプリごとに異なります。GPUメーカー名だけで、すべての実行環境が同じように動くと判断しません。

3つの実行環境の比較

アプリ名だけでモデルの互換性は決まりません。モデル配布元の手順と、使用するアプリの対応情報を合わせて確認します。機能や対応GPUは更新されるため、下記の公式情報を参照してください。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: llama.cpp公式リポジトリ、Ollama GPU対応、LM Studio公式ドキュメント。

比較時にそろえるモデルと設定

実行速度を比べる際は、モデルファイル、量子化、入力・出力の長さ、GPU配置をそろえます。完全GPU配置とCPU併用では、同じGPUでも条件が変わります。回答品質を比べる場合はプロンプトや生成設定も記録します。

Ollamaではollama psで配置先とコンテキストを確認できます。LM Studioではlms load --estimate-onlyで読み込み前のメモリ推定を確認できます。推定結果を実測値として扱わず、モデルと主要設定を合わせて記録してください。

Ollamaにはクラウドモデルもあります。LM Studioのローカル推論はモデル取得後にオフラインで使えます。通信を制限して利用する場合は、選択モデルの実行先と外部機能への接続を確認します。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: Ollamaのコンテキスト確認、LM Studioの読み込み設定、Ollama Cloud、LM Studioオフライン利用。

対応環境を決めてBTO構成を比較する

NVIDIAのCUDAを利用する手順なら、対応するGeForce搭載構成を比較します。AMDのROCmはGPUとOSの対応一覧を確認してください。Mac向けのMetalやMLXの要件を、Windows向けBTOの条件へそのまま流用しません。

必要なモデルと入力長からVRAMを決め、RAM・SSDをそろえた総額で比較します。下の商品例はハードウェア条件に該当する在庫例です。ソフトのバージョンやモデルとの互換性は、購入前に別途確認してください。

条件に該当する製品例

各VRAM帯の目安RAM・SSD 1TBにそろえた製品例です。販売可能と確認できた商品を、最新の掲載データから表示します。SSD 2TB以上が必要なら、比較画面で容量を変更してください。

商品は入れ替わります。最新の販売状況・構成は公式商品ページでご確認ください。