【学習メモ】2026年4月 ローカルLLM比較 — Gemma 4・Llama 4・Qwen3.5 をハードウェア別に選ぶ

はじめに

ローカル LLM の世界は 2026 年に入って急速に進化しています。特に 2026年4月に Google が Gemma 4 を Apache 2.0 ライセンスで公開したことで、「無料・完全ローカルで商用利用可能な AI 環境」を構築できる選択肢が大幅に広がりました。

本記事では、実際にローカル環境を構築する際に候補になる主要モデルを比較し、ハードウェア別のおすすめ構成を整理します。

この記事でわかること

• 2026年4月時点の主要ローカル LLM の特徴と位置づけ

• 各モデルのベンチマーク・ライセンス・リソース要件の比較

• GPU VRAM 8GB / 16GB / 24GB でのおすすめ構成

• クラウド AI（Claude・GPT-4o）の代替となる用途の整理

対象読者

• クラウド AI の API 費用を削減したい人

• プライバシー上の理由でデータを内部に留めたい人

• 手持ちの GPU に合った最適モデルを知りたい人

主要モデル比較表

各モデルの特徴

Gemma 4（Google DeepMind・2026年4月）

今回最大のトピックです。

• Apache 2.0 ライセンス: Gemma 1/2/3 の独自ライセンスから完全移行。商用利用・再配布・改変が自由

• コーディング性能の劇的向上: Codeforces ELO が Gemma 3 の 110 → 2150

• マルチモーダル: 全バリアントが画像・動画対応、E4B は音声入力も対応

• Per-Layer Embeddings (PLE): 各レイヤーにトークン情報を供給する新アーキテクチャでパラメータ効率を大幅改善

Llama 4 Scout（Meta・2025年4月）

• コンテキストウィンドウ 10M トークン: ローカルモデルで唯一無二の長コンテキスト能力。大量のドキュメント処理に最適

• ライセンスは Meta 独自ライセンス（Apache 2.0 より制約がある）

Qwen3.5-9B（Alibaba・2026年3月）

• 8GB VRAM クラス最強: 54〜58 tokens/sec、32K コンテキスト時 6.96GB VRAM

• Apache 2.0 ライセンス

• 多言語対応が強く（40+ 言語）

Phi-4（Microsoft）

• 数学・推論に特化した訓練データで、パラメータ数以上の性能を発揮

• 14B/Q4 で 16GB VRAM に収まる

• MIT ライセンス

ハードウェア別おすすめ構成

GPU VRAM 8GB（RTX 4060・RTX 3060 等）

ollama run qwen3.5:9b    # 汎用途
ollama run gemma4:e4b    # マルチモーダル用途

GPU VRAM 16GB（RTX 4080・RX 7900 XT 等）

ollama run gemma4:26b

GPU VRAM 24GB（RTX 4090・RTX 3090 等）

ollama run gemma4:31b

Apple Silicon

Apple Silicon は MLX を使うと llama.cpp より高速に動作します。

クラウド AI の代替になる用途

高精度で代替可能（90%+）

• ユニットテストの生成

• コード解説・ドキュメント生成

• 文書要約・翻訳

• SQL / スクリプト / Regex 補助

• 構造化データ抽出

ある程度代替可能（70〜80%）

• 中小規模のコード生成

• 一般的なライティング補助

• 簡単なエージェントワークフロー

まだクラウド AI が優位

• 大規模コードベース横断の複雑なリファクタリング

• 10 ステップ超の長期推論チェーン

• 2025年8月以降の最新情報を要するタスク

ローカル LLM 実行ツール

まとめ

• Gemma 4 は 2026年4月現在、ローカル展開の第一候補。Apache 2.0・マルチモーダル・高性能を兼ね備える

• 8GB VRAM なら Qwen3.5-9B または Gemma 4 E4B、16GB なら Gemma 4 26B MoE、24GB なら Gemma 4 31B がベスト

• Llama 4 Scout の 10M トークンコンテキストは特定用途で無敵の強み

• Claude・GPT-4o の代替として、コード解説・テスト生成・要約などの用途では十分実用的

参考リンク

• Gemma 4 — Google DeepMind

  https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/

  
• The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation

  https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

  
• GitHub - QwenLM/Qwen3.5: Qwen3.5 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.

  https://github.com/QwenLM/Qwen3.5

  
• Ollama

  https://ollama.com/

  
• 429 – Hugging Face

  https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard