ローカルLLM徹底比較：Llama 3 vs Gemma vs Mistralなど【2026年版】
01. はじめに
Ollamaを導入したものの、「モデルが多すぎてどれを使えばいいか分からない」と悩んでいませんか？ Llama 3, Gemma, Mistral, Phi-3... 毎週のように新しいモデルが登場する昨今、自分の目的（コーディング、文章作成、RAGなど）に最適なモデルを選ぶのは至難の業です。
本記事では、2026年現在Ollamaで利用可能な主要な軽量モデル（7B〜9Bパラメータクラス）をピックアップし、実際にローカル環境（MacBook Pro M3）で動作させて徹底比較します。ベンチマークスコアだけでなく、体感速度や日本語の流暢さなど、実務で重要となるポイントを中心にお届けします。
02. 比較モデルの概要
今回は、一般的なPCでもサクサク動く「7B〜9B」クラスを中心に比較します。
Llama 3 (Meta)
言わずと知れた現在のデファクトスタンダード。8Bというサイズながら、過去の70Bモデルに匹敵する推論能力を持ちます。
Gemma 2 (Google)
Googleが開発したオープンモデル。Geminiの技術が投入されており、特に論理的推論や数学的タスクに強いと言われています。
Mistral / Mixtral (Mistral AI)
フランス発の強力なモデル。特にMixtralは「混合エキスパート（MoE）」技術を採用しており、効率と性能のバランスが特徴です。
Phi-3 (Microsoft)
驚異的な小ささ（3.8B）で高性能を叩き出す「SLM（Small Language Model）」。iPhoneでも動く軽さが魅力です。
03. 性能比較（速度・メモリ・精度）
実際に ollama run で実行した際のパフォーマンス比較です。
推論速度 (Tokens/sec)
- Phi-3 (3.8B): 爆速 (〜100 tk/s)。リアルタイム応答が可能。
- Llama 3 (8B): 非常に高速 (〜60 tk/s)。ストレスを感じさせないレベル。
- Gemma 2 (9B): やや重い (〜40 tk/s)。サイズが大きい分、若干のラグあり。
メモリ消費 (VRAM)
8GBメモリのマシンでの動作状況です。
- Phi-3: 余裕あり（バックグラウンドでブラウザを開いてもOK）
- Llama 3: ギリギリ（他の重いアプリは閉じたほうが無難）
- Gemma 2: 量子化レベルによってはスワップが発生し遅くなる可能性あり
04. 日本語性能の違い
私たちにとって最も重要なのが「日本語が自然かどうか」です。
Llama 3
評価: A
非常に自然です。たまに英語が混ざることもありますが、システムプロンプトで「日本語で答えて」と指示すればほぼ完璧に対応します。
Gemma 2
評価: A+
Google製だけあって多言語対応が強力です。文法的なミスが少なく、敬語やニュアンスの使い分けも上手い印象です。
Mistral
評価: B
基本性能は高いですが、素のモデルだと日本語が苦手な場合があります。日本語チューニング版（ELYZAなど）を使うのが一般的です。
05. ケース別のおすすめ選び
迷ったらまずは Llama 3 を試してください。最もバランスが良いです。
- コーディング支援・技術的な質問:
Llama 3またはCodeLlama - 創作活動・小説執筆:
Gemma 2(表現力が豊か) - 低スペックPC・バックグラウンド実行:
Phi-3(圧倒的に軽い) - RAG（ドキュメント検索）:
Command R+(RAG特化モデルだが重いので注意)
06. まとめ
ローカルLLMの世界は日進月歩ですが、現在はLlama 3とGemma 2が2強と言える状況です。しかし、マシンスペックや用途によって「正解」は異なります。
Ollamaを使えば ollama pull 一発で切り替えられるので、まずは食わず嫌いせずに様々なモデルをダウンロードして、自分の相棒を見つけてみてください。
次回は、これらのモデルを自分好みにカスタマイズする「Modelfile」の書き方について詳しく解説します。
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