133 lines
4.2 KiB
Markdown
133 lines
4.2 KiB
Markdown
# おすすめローカルLLM（RTX 4060 Ti 16GB対応）
|
||
|
||
RTX 4060 Ti 16GBにぴったりのローカルLLMをご紹介します！
|
||
|
||
## 🏆 アイのおすすめトップモデル（2025年版）
|
||
|
||
### コーディング特化
|
||
|
||
#### 1. **Qwen2.5-Coder-14B-Instruct** 🥇
|
||
- **特徴**: コーディングで最強クラス！
|
||
- **推奨量子化**: Q4_K_M（約8GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: プログラミング、コード生成・デバッグ
|
||
- **お兄ちゃんのGPUに最適**
|
||
|
||
#### 2. **DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B**
|
||
- **特徴**: コーディングと数学に特に強い
|
||
- **推奨量子化**: Q4_K_M（約9GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 複雑なアルゴリズム、数学的計算
|
||
|
||
### 汎用・バランス型
|
||
|
||
#### 3. **Qwen2.5-14B-Instruct** 🥈
|
||
- **特徴**: 日本語も得意な万能モデル
|
||
- **推奨量子化**: Q4_K_M（約8GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 汎用タスク、日本語対話
|
||
|
||
#### 4. **Llama 3.3-70B-Instruct（量子化）**
|
||
- **特徴**: 405Bモデルに匹敵する性能
|
||
- **推奨量子化**: Q3_K_S（約14GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 高度な推論タスク
|
||
- **注意**: ギリギリ動作、他のアプリケーション注意
|
||
|
||
#### 5. **Mistral-Nemo-12B-Instruct**
|
||
- **特徴**: バランスが良くて軽量
|
||
- **推奨量子化**: Q5_K_M（約7GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 日常的なタスク、軽快な動作
|
||
|
||
### 最新・注目株
|
||
|
||
#### 6. **Phi-4-14B**
|
||
- **特徴**: Microsoftの最新モデル
|
||
- **推奨量子化**: Q4_K_M（約8GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 最新技術の体験
|
||
|
||
#### 7. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B**
|
||
- **特徴**: 推論特化の新しいモデル、OpenAI-o1に匹敵
|
||
- **推奨量子化**: Q4_K_M（約8GB VRAM使用）
|
||
- **用途**: 複雑な推論タスク
|
||
|
||
## RTX 4060 Ti 16GB 推奨設定
|
||
|
||
| モデルサイズ | 推奨量子化 | VRAM使用量 | 実行速度 | 品質 |
|
||
|-------------|-----------|-----------|---------|------|
|
||
| 7B | Q5_K_M | ~5GB | 🟢 速い | 良い |
|
||
| 14B | Q4_K_M | ~8GB | 🟡 普通 | 高い |
|
||
| 22B | Q4_K_S | ~12GB | 🟠 やや遅い | 高い |
|
||
| 34B | Q3_K_S | ~15GB | 🔴 遅い | 最高 |
|
||
|
||
## アイの一番のおすすめ
|
||
|
||
### 用途別推奨モデル
|
||
|
||
- **🔧 コーディング重視**: Qwen2.5-Coder-14B Q4_K_M
|
||
- **💬 汎用対話**: Qwen2.5-14B-Instruct Q4_K_M
|
||
- **⚡ 軽さ重視**: Mistral-Nemo-12B Q5_K_M
|
||
- **🧠 推論重視**: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B Q4_K_M
|
||
|
||
## インストール方法
|
||
|
||
### Ollamaを使用した場合
|
||
|
||
```bash
|
||
# コーディング特化
|
||
ollama pull qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M
|
||
|
||
# 汎用モデル
|
||
ollama pull qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M
|
||
|
||
# 軽量モデル
|
||
ollama pull mistral-nemo:12b-instruct-q5_K_M
|
||
|
||
# 最新推論モデル
|
||
ollama pull deepseek-r1-distill-qwen:14b-q4_K_M
|
||
```
|
||
|
||
### 使用例
|
||
|
||
```bash
|
||
# インタラクティブ使用
|
||
ollama run qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M
|
||
|
||
# APIとして使用
|
||
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
|
||
"model": "qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M",
|
||
"prompt": "Pythonでクイックソートを実装して"
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
## パフォーマンスのコツ
|
||
|
||
### VRAM最適化
|
||
- **16GB VRAM**: 14Bモデル Q4_K_M が最適
|
||
- **余裕がある場合**: Q5_K_M で品質向上
|
||
- **複数モデル併用**: 7Bモデルと組み合わせ
|
||
|
||
### 速度向上
|
||
- **GPU使用確認**: `nvidia-smi` でVRAM使用量チェック
|
||
- **量子化レベル調整**: Q4_K_M → Q4_K_S で軽量化
|
||
- **コンテキスト長調整**: 応答速度とバランス
|
||
|
||
## トラブルシューティング
|
||
|
||
### よくある問題
|
||
|
||
1. **VRAM不足**
|
||
- より軽い量子化（Q4_K_S, Q3_K_M）を試す
|
||
- モデルサイズを下げる（14B → 7B）
|
||
|
||
2. **動作が遅い**
|
||
- GPU使用を確認
|
||
- バックグラウンドアプリケーションを終了
|
||
|
||
3. **品質が低い**
|
||
- より大きなモデルサイズを試す
|
||
- 高品質量子化（Q5_K_M, Q8_0）を使用
|
||
|
||
## 結論
|
||
|
||
RTX 4060 Ti 16GBなら、高品質量子化（Q5_K_M, Q8_0）でも快適に動作します。用途に応じてモデルを選択し、最適な設定で楽しいローカルLLM体験をお楽しみください！
|
||
|
||
---
|
||
|
||
*このガイドは2025年5月時点の情報に基づいています。新しいモデルが随時リリースされるため、最新情報もチェックしてくださいね〜♪* |