Ollamaで使えるモデル比較2026年版 — Llama・Gemma・Mistral・Qwenを徹底解説

わかるよ〜！Ollamaのライブラリには100種類以上のモデルがあるからね。まず「自分は何のためにLLMを使いたいか」を決めると絞りやすくなるよ。

3つのポイントを見るといいよ。①パラメータ数（モデルの大きさ）、②使う言語（日本語対応してるか）、③用途（会話・コーディング・要約など）。この3つを組み合わせて選ぶんだ。

Bは「Billion（10億）」のことで、モデルの重みパラメータの数を表してるよ。7Bなら70億個のパラメータってこと。大きいほど賢いけど、必要なRAMも増えるんだ。目安はこんな感じ: 3B→RAM4GB以上、7B/8B→RAM8GB以上、14B→RAM16GB以上、70B→RAM64GB以上だよ。

Llama 3はMeta（Facebookの親会社）が作ったオープンソースのモデルだよ。バージョンが3.1・3.2・3.3とあって、Llama 3.1は8Bと70Bの2サイズ展開で汎用性が高い。3.2は軽量化した1B・3Bも登場して、スマホや低スペックPCでも動くようになったんだ。3.3は70Bの性能をさらに引き上げた最上位モデルだよ。

GoogleはGemma 3を出してるよ。1B・4B・12B・27Bと細かいサイズ展開が特徴で、「軽量なのに高性能」と評判なんだ。特にGemma 3の4Bは同サイズのLlamaより賢いと言われてて、ローカルLLM入門として超おすすめだよ。

そうそう、フランスのスタートアップMistral AIのモデルだよ。Mistral 7Bはコンパクトなのにかなり賢くて、昔から人気があるんだ。上位版のMixtralはMoEという仕組みで、8つの7Bモデルを使い分けて実質45Bクラスの性能を出してるよ。効率重視なら最高の選択肢だね。

Qwen 2.5はAlibabaが作ったモデルで、多言語対応がとにかく強いんだ。特に日本語・中国語・韓国語などアジア系言語の精度が高くて、Llama 3より日本語の文章が自然なことも多いよ。0.5B〜72Bまで超細かいサイズ展開も魅力だね。

あるよ！コーディング特化モデルの代表は「Qwen2.5-Coder」と「Codellama」だね。Qwen2.5-Coderは一般コーディングタスクで非常に高評価で、7Bでも商用GPT-4並みのコード補完ができることがある。CodellamaはMeta製でPython・Java・JavaScriptに強いよ。コードを書く用途なら汎用モデルより断然こっちだね。

日本語優先なら、まずQwen 2.5を試してみてほしいな。次にELYZA（日本語特化でLlamaベース）も有名だよ。Gemma 3も日本語対応が改善されてきてる。「ollama pull elyza:jp8b」みたいにコマンドを打つだけで使えるから、気軽に試せるよ。

M1/M2 MacはAppleシリコンの統合メモリが強みで、16GBなら8Bモデルが快適に動くよ。おすすめはGemma 3の4B〜12Bか、Llama 3.2の8Bだね。MetalによるGPUアクセラレーションがOllamaで自動で使われるから、CPUオンリーのWindowsより速いことも多いんだ。

CPUのみでのRAM別目安はこんな感じだよ。RAM8GB→3B〜7Bモデルが限界（速度は遅め）。RAM16GB→8B〜14Bモデルが実用的に動く。RAM32GB→30B前後も試せる。ただしCPUだと70Bは現実的じゃない。まずはGemma 3の2Bや4Bから試してみるといいよ！

全然難しくないよ！ターミナルで「ollama pull モデル名」を打つだけ。例えばGemma 3の4Bなら「ollama pull gemma3:4b」、Qwen2.5の7Bなら「ollama pull qwen2.5:7b」だね。ダウンロード後は「ollama run gemma3:4b」で即チャットが始まるよ。

そうだよ！よく使われるのはMMLU（一般知識テスト）とHumanEval（コーディングテスト）だね。2026年時点の7B〜8Bクラスだと、Gemma 3の4Bがコンパクトながら高スコアで話題になってる。ただしベンチマークが全てじゃなくて、実際に使ってみた使い心地も大事だよ。

じゃあズバリ言うよ！普通の会話・質問応答→Gemma 3の4Bか12B。コーディング補助→Qwen2.5-Coderの7B。日本語重視→Qwen 2.5の7Bかelyza:jp8b。軽量で手軽に試したい→Gemma 3の2Bか4B。高品質を求める（RAMに余裕あり）→Llama 3.3の70BかQwen2.5の32Bだよ。

2026年は「小型モデルの大躍進」の時代だよ！GPT-4に匹敵する4B〜8Bモデルが続々と登場してて、ローカルで動かすハードルがどんどん下がってる。また、ビジョン対応（画像を理解できる）モデルもOllamaで動くようになってきた。Gemma 3やLlama 3.2はテキストだけじゃなく画像も扱えるから、「ローカルGPT-4V」として注目されてるんだ。

それがベストな入門だと思うよ！「ollama pull gemma3:4b」でダウンロードして「ollama run gemma3:4b」で起動すれば5分で使い始められるよ。慣れてきたらQwen2.5-Coderでコーディング補助も試してみてね。自分のPCでLLMが動く感動、ぜひ味わってほしいな！