オープンソースLLMモデル比較2026｜Llama・Qwen・DeepSeek・Gemmaの選び方
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
「商用APIに頼らず、自前でLLMを動かしたい」というニーズが急増しています。本記事では2026年時点の主要なオープンソースLLMモデルを比較し、用途別の選び方とローカル実行のためのツールを解説します。
オープンソースLLMのメリット
- API課金ゼロで使い放題（自前ハード）
- データを外部に出さない
- モデルを自由に選択・カスタマイズできる
主要OSSモデル比較表
| モデル系統 | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| Llama | Meta | バランス型・エコシステムが巨大 |
| Qwen | Alibaba | 多言語・コーディングに強い |
| DeepSeek | DeepSeek | 推論・コストパフォーマンス重視 |
| Gemma | 軽量で扱いやすい |
用途別の選び方
- まず無難に始めたい → Llama系
- 日本語・コード生成重視 → Qwen系
- 推論力・コスパ重視 → DeepSeek系
- 軽量に動かしたい → Gemma系
モデルはサイズ（パラメータ数）も重要です。小型モデルはノートPCでも動き、大型はGPUが必要になります。
ローカルで動かすには
モデル単体ではなく、動かす基盤が必要です。手軽なのはOllama。サーバーで複数モデルを束ねるならLocalAI、高スループットな推論サーバーならSGLangが選択肢です。モデルはHugging Face↗で配布されています。
まとめ
Llama・Qwen・DeepSeek・Gemmaはいずれも実用的です。用途とPCスペックに合わせて選び、ローカルLLM入門を参考に小型モデルから試しましょう。関連OSSはLLMツールカテゴリから。
よくある質問（FAQ）
Q. どのモデルが一番日本語に強いですか？
Qwen系やLlama系の新しめのモデルは日本語性能が高い傾向です。用途に合うか、実際にサンプルで確認するのが確実です。
Q. 無料で商用利用できますか？
モデルごとにライセンスが異なります。商用利用の可否は各モデルのライセンスを必ず確認してください。
Q. どのくらいのPCスペックが必要ですか？
小型モデル（数B規模）は一般的なPCでも動作します。大型モデルはGPUと十分なメモリが必要です。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
