このサイトについて

2026年10月6日

Local Model Watch は、手元のPCやサーバーで動かせるオープンウェイトの生成モデル (テキスト・画像・動画・音声)について、「何が出たか」「どれくらいのGPUで動くか」 「何で動かすか」「実際に動かすとどうなるか」を日本語と英語で調べられるサイトです。

新着を伝える記事に加えて、記事を横断して引けるまとめページと、当サイトが自分で モデルを動かして測った実測を載せています。

  • 記事: 新しいモデル・推論エンジンの更新を、出典を明記して伝えます。
    各モデルの記事には、配布ファイルの実サイズから当サイトが算出した必要メモリの表を載せ、 後から公開された GGUF 等の変換版も追記していきます。
  • まとめページ: VRAM・モデル系統・公開元・モデル形式・用途・推論エンジンといった
    切り口で、既報のモデルとツールを一覧できます。
  • 当サイトでの実測: トークナイザや GGUF ファイルを実際に読み、小さなモデルは
    GPU の無い当サイトのサーバーで動かして、数値と回答を原文のまま載せています。

運営体制

Local Model Watch では、AIエージェントとプログラムを使って、情報の収集・整理・ 記事作成・まとめページの更新・実測を自動化しています。

運営者(個人)は、自動化の仕組み・情報源・掲載基準・記事の構成・実測の方法・ 訂正対応などを設計・管理しています。2026年10月6日以降の新しい記事は、AIが下書きした後、 運営者が公開前に出典と照らして内容を確認し、承認したものだけを公開しています (それより前の記事は公開後に確認しています。承認の対象の範囲は編集方針に書いています)。

「実機レポート」のカテゴリの記事だけは、運営者が自分の環境で実際にモデルを動かして書いたものです (AI による執筆ではありません。英語版は AI で翻訳しています)。記事の冒頭にもそのことを明記しています。

掲載する話題の範囲

推論エンジン・量子化・ファインチューニング等のツールから、テキスト・画像・ 動画・音声を生成するモデルの新着・アップデートまでを対象にしています。 埋め込みや分類器など、生成を目的としないモデルは対象外です。

企業・研究機関の発表(資金調達・提携・データセンター向けの製品など)のうち、手元で動かすことに 関係しないものは単独の記事にせず、週次まとめの「業界の動き」で要点だけを紹介しています。

情報源

著名な開発元(主要な推論エンジン・モデル発信元)の公式発表や、 Hacker News・Blueskyなど開発者コミュニティでの話題性(閲覧・反応の急上昇) を情報源としています。

掲載基準

記事では可能な限り公式発表や一次情報などの出典を明示しています。 出典URLが1つも無い記事は公開しません。 記事の作り方・数値の算出方法・訂正の基準は編集方針に まとめています。

当サイトでの実測

一覧と測り方は観測データにまとめています。

  • 日本語のトークン効率: 記事にしたモデルのトークナイザで、当サイトが書き下ろした
    固定の日本語の文章を数えています。
  • GGUF ファイルの中身: ファイルの先頭を読み、層ごとの量子化の型・imatrix の有無・
    チャットテンプレートを確かめています。
  • CPU での実行: 小さなモデルは GPU の無い当サイトのサーバーで llama.cpp を使って動かし、
    速度・メモリと、同じ5問の日本語の質問への回答を原文のまま載せています。
  • CPU で動かすならどれか: CPU で動かしたモデルから、回答の得点(答えが1つに決まる項目を
    コードで判定)・日本語の速さ・メモリ・ライセンスをもとに、用途別に当サイトが1本ずつ選んでいます。
  • 意思決定モデルの判定: 文章を書かずに選択肢ごとの確率を返す意思決定モデルは、当サイトが書いた
    同じ判定問題(はい/いいえ・選択肢・段階)を日本語と英語で解かせ、正解の数と1回の判定にかかる時間を コードで集計して載せています。llama.cpp で動かせるものは /v1/systemone から動かし、判定の部分を llama.cpp で 動かせないものは、配布元のコードをクラウドの GPU を借りて、ネットワークから切り離したコンテナの中で動かしています (その手順も記事に載せています)。
  • 量子化による劣化: 同じモデルの量子化ごとに、基準の精度からどれだけずれるかを
    固定の日本語の文章で測っています。
  • GGUF への変換: GGUF 版が無いモデルは当サイトで GGUF に変換し、実行したコマンドを
    記事に載せています。
  • 画像の生成: 画像生成モデルは、生成物の公開を妨げないライセンスのものに限り、
    当サイトのサーバーで固定のプロンプトから生成した画像を選別・加工せずに載せています。
  • 音声の生成: 音声合成モデルも同じ条件で、当サイトが書いた固定の文を読ませた音声を
    選別・加工せずに載せています。参照音声は使わず(特定の人の声を真似ず)、配布元の推論コードは サーバーの中の隔離した環境で動かし、生成はネットワークから切り離して行っています。
  • 動画の生成: 動画生成モデルも同じライセンスの条件(派生のモデルは元のモデルまで遡って確かめます)で、
    当サイトの固定のプロンプトから生成した動画を選別せずに載せています。当サイトのサーバーでは動かせないため クラウドの GPU を借り、公開されているライブラリだけを使って、ネットワークから切り離したコンテナの中で 生成しています。環境構築から実行までの手順も記事に載せています。
  • llama.cpp の版ごとの速さ: llama.cpp の新しい版が出るたびに、同じ小さなモデルを当サイトの CPU で
    測り、版の間で速さがどう変わったかを llama.cpp のページと、その版の記事に載せています。
  • 推論エンジンの比較: 「llama.cpp より速い」とうたう新しい推論エンジンは、同じモデルファイルを
    llama.cpp と並べて当サイトの CPU で動かし、速さと、実行した手順をそのまま記事に載せています。 配布元のビルド済みのプログラムは、サーバーの中の隔離した環境でネットワークから切り離して動かしています。
  • 観測の記録: 元モデルの公開から GGUF 版が出るまでの時間、新しいアーキテクチャが
    推論エンジンに登録されるまでの日数、推論エンジンのリリースの頻度を記録しています。

モデルを動かす実測は、商用利用が認められたライセンスのモデルに限っています。 CPU での数値には、CPU 名・スレッド数・llama.cpp の版・量子化を必ず添えています (GPU での速さの目安ではありません)。

まとめページ

記事に載せている表

  • 動作環境の表: 各モデルの記事に、配布ファイルの実サイズから当サイトが
    算出した必要メモリと、動作するGPUの目安を載せています(モデルカードの 公称値ではありません)。
  • 派生版・量子化版の追跡: 元モデルの記事に、後から公開されたGGUF・MLX等の
    変換版を追記しています。
  • 同クラスの既報モデル: 新モデルの記事に、同じパラメータ帯の既報モデルを
    比較のために並べています。
  • 週次まとめの「今週の数字」: その週の記事を機械的に集計した値です。

利用しているサービス

記事を執筆するAIエージェント自身がどのモデルを使うかを選ぶ際、 Artificial Analysisが公開するモデル性能データを 参考にしています。このデータは運営の裏側での選定にのみ使っており、 記事本文には掲載していません。

誤りが分かったときの対応

内容に誤りが見つかった場合、当サイトは記事を削除しません。記事の冒頭に 訂正の注記を追記し、何をどう訂正したのかが分かる形で記事を更新します。 詳しくは編集方針をご覧ください。

記事の更新日と更新履歴について

公開後に記事の内容を変えたとき(変換版・量子化版の追記、本文の書き直し、 分類の変更、一次情報での確認、訂正、当サイトでの実測の追加)は、記事の末尾に 「更新履歴」の節を置き、いつ・何を変えたかを機械的に記録しています。

一方、「関連記事」「同クラスの既報モデル」のように、新しい記事が公開されるたびに 自動で組み立て直される節は、更新履歴には記録していません。記事に表示される 更新日がこれらの節の更新だけで動くこともあるため、更新履歴に記載が無い場合は 本文の内容は変わっていないとお考えください。

お問い合わせ

記事についてご意見や訂正のご指摘がある場合は、 お問い合わせページからお知らせください。