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RAM 8 GBで動くおすすめローカルLLM
合計メモリ8 GBなら、カタログ掲載73モデルのうち26本が推奨の4bit量子化で快適に動きます。イチオシはQwen 2.5 VL 7B（ダウンロード5.0 GB）です。
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おすすめモデル
8 GBで動く全モデル
26 / 73 モデル| モデル | パラメータ | ダウンロード（Q4） | 必要RAM | 得意分野 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 VL 7B | 8.3B | 5.0 GB | 8 GB | 画像認識, チャット |
| Qwen 3 8B | 8.2B | 5.0 GB | 8 GB | チャット, 推論 |
| Granite 3.3 8B | 8.2B | 5.0 GB | 8 GB | チャット |
| Llama 3.1 8B | 8B | 4.9 GB | 8 GB | チャット |
| DeepSeek R1 8B | 8B | 4.9 GB | 8 GB | 推論 |
| Gemma 4 E4B | 8B (A4.5B) | 4.9 GB | 8 GB | チャット, 画像認識 |
| Qwen3-VL 8B | 8B | 4.9 GB | 8 GB | 画像認識, チャット |
| Ministral 3 8B | 8B | 4.9 GB | 8 GB | チャット, 画像認識 |
| Gemma 3n E4B | 7.8B (A4B) | 4.7 GB | 8 GB | チャット, 画像認識 |
| Qwen 2.5 Coder 7B | 7.6B | 4.6 GB | 8 GB | コーディング |
| DeepSeek R1 7B | 7.6B | 4.6 GB | 8 GB | 推論 |
| Mistral 7B | 7.2B | 4.4 GB | 8 GB | チャット |
| Gemma 4 E2B | 5.1B (A2.3B) | 3.1 GB | 6 GB | チャット, 画像認識 |
| Gemma 3 4B | 4.3B | 2.6 GB | 6 GB | チャット, 画像認識 |
| Qwen 3 4B | 4B | 2.4 GB | 6 GB | チャット, 推論 |
| Qwen 3.5 4B | 4B | 2.4 GB | 6 GB | チャット, 画像認識 |
| Phi-4 Mini 3.8B | 3.8B | 2.3 GB | 6 GB | チャット |
| Llama 3.2 3B | 3.2B | 1.9 GB | 4 GB | チャット |
| DeepSeek-OCR | 3B (A0.57B) | 1.8 GB | 4 GB | 画像認識 |
| Ministral 3 3B | 3B | 1.8 GB | 4 GB | チャット, 画像認識 |
| DeepSeek R1 1.5B | 1.8B | 1.1 GB | 3 GB | 推論 |
| Qwen 3 1.7B | 1.7B | 1.0 GB | 3 GB | チャット |
| SmolLM2 1.7B | 1.7B | 1.0 GB | 3 GB | チャット |
| Llama 3.2 1B | 1.2B | 0.7 GB | 3 GB | チャット |
| Gemma 3 1B | 1B | 0.6 GB | 3 GB | チャット |
| Qwen 3 0.6B | 0.6B | 0.4 GB | 2 GB | チャット |
サイズは4bit（Q4_K_M）GGUFビルド基準 — ローカル実行の標準形式です。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
あと一歩 — 16 GBが必要
これらのモデルは8 GBには余裕で収まりませんが、1つ上のティアなら動きます。
Qwen 3.5 9B · 12 GBGLM-4.6V-Flash · 12 GBGemma 4 12B · 12 GBMellum 2 12B-A2.5B · 12 GBGemma 3 12B · 12 GBMistral Nemo 12B · 12 GBOLMo 2 13B · 12 GBMinistral 3 14B · 16 GBPhi-4 14B · 16 GBQwen 3 14B · 16 GBDeepSeek R1 14B · 16 GBPhi-4 Reasoning Vision 15B · 16 GB
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