ガイド
Mac miniでローカルAIモデル：メモリ容量ごとに動くもの
Mac miniのメモリ容量ごとにどのオープンモデルが載るか、どのくらいの速度で動くか、AIエージェントでローカルモデルをクラウドのモデルと併用する方法を説明します。2026年9月時点の情報に更新しています。
2026-09-15更新
Mac miniは、クラウドを使わず、リクエストごとのコストもかけずに、単体で言語モデルを実行できます。何を動かせるかは、ほぼ1つの数字で決まります。メモリ容量です。
このガイドでは、各Mac miniに載るモデル、その用途、AIエージェントの中でローカルモデルを使う方法を紹介します。
Mac miniがこの用途に向いている理由
モデル名は2026年9月時点で確認したものです。新しいモデルは数か月ごとに登場しますが、以下のメモリに関するルールは変わりません。
多くのコンピュータでは、言語モデルはグラフィックカードのメモリに収まる必要があり、そのメモリは容量が小さく高価です。Apple siliconでは、プロセッサとグラフィックスコアが1つのメモリプールを共有します。48 GBのMac miniなら、他のマシンでは大型の専用グラフィックカードが必要になるモデルを読み込めます。
重要な数字は2つです。
- メモリ容量で、そもそもどのモデルが載るかが決まります。
- メモリ帯域幅で、応答の速さが決まります。Proチップは無印のチップよりはるかに高く、新しい世代ほど高くなります。
モデルに必要なメモリ量
モデルは通常、量子化して実行します。数値を少ないビット数で保存することで、品質をわずかに落とすだけでサイズを削減できます。一般的なのは4ビットです。
目安として、4ビットの場合、モデルにはパラメータ10億個あたり約0.6 GBが必要で、これに加えて会話（コンテキスト）とmacOS自体の分の余裕が要ります。
Where the memory goes, at 4-bit
- 16 GBA 9B model, about 6 GB
- 24 GBA 24B model, about 15 GB
- 48 GBA 35B model, about 21 GB
- 64 GBA 70B model, about 43 GB
The rest is macOS and the conversation. A model that fits with a short chat may not fit with a long document in it.
| モデルサイズ | 4ビット時のメモリ（目安） |
|---|---|
| 4B | 3 GB |
| 9B | 6 GB |
| 20〜24B | 13〜15 GB |
| 31〜35B | 18〜21 GB |
| 70B | 43 GB |
状況を変える要素が2つあります。
- 長いコンテキストもメモリを使います。短い会話なら載るモデルでも、100ページの文書を入れると載らないことがあります。
- macOSはメモリの大部分をグラフィックスコアに割り当てますが、すべてではありません。特に16 GBと24 GBのマシンでは余裕を残してください。
各Mac miniで動くもの
| メモリ | 無理なく動くモデルサイズ | 例（2026年9月時点） | 向いている用途 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | 約4Bまで | Gemma 4 E2B、E4B | メッセージの仕分けと分類、テキストからの項目抽出 |
| 16 GB | 約9Bまで | Qwen3.5 9B、Gemma 4 E4B | 要約、シンプルなエージェント、リクエストの振り分け、短い下書き |
| 24 GB | 約24Bまで | Mistral Small 3.2 24B、gpt-oss-20b | ツール呼び出し、コーディング支援、文書に関する質問 |
| 32 GB | 約35Bまで | Gemma 4 31B、Qwen3.6 35B-A3B | より高度な推論、文章作成、画像を扱うエージェント作業 |
| 48 GB | 長いコンテキストでの35B、または複数モデルの同時実行 | Gemma 4 31B、Qwen3.6 35B-A3B | 他のワークロードと並行して動く本格的なローカルアシスタント |
| 64 GB | 約70Bまで | Llama 3.3 70B | Mac miniに載せられる最大級のモデル |
「A3B」モデルについて。Qwen3.6 35B-A3Bのような名前は、Mixture of Experts（MoE）モデルであることを示します。保存されているパラメータは350億個ですが、1語ごとに使われるのは約30億個だけです。必要なメモリは35Bモデル並みで、応答速度は小さなモデルに近くなります。Macでは、多くの場合これが最もよいトレードオフです。
どのMac miniを選ぶか
| やりたいこと | 選ぶ |
|---|---|
| 主にクラウドを使うエージェントに、小さなローカルモデルを追加する | M4、16 GB |
| ツール呼び出しや文書処理に使える中規模モデルを動かす | M4、24 GBまたは32 GB |
| 30Bクラスのモデルを、他の作業と並行して高速に動かす | M4 ProまたはM5 Pro、48 GB |
| 70Bモデルを動かす | M4 ProまたはM5 Pro、64 GB |
ローカルモデルでは、速いチップよりもメモリの多さが重要です。32 GBのM4なら、24 GBのM4 Proでは読み込めないモデルを動かせます。メモリが同じなら、Proチップや新しい世代のほうが速く応答します。
はじめかた
いちばん簡単なのはOllamaです。モデルをダウンロードして実行し、エージェントにローカルAPIを提供します。Apple siliconでは、このチップ向けに作られたAppleのMLXフレームワークを使えます。
brew install ollama
ollama serve &
ollama run qwen3.5:9bモデルのタグは変わるため、pullする前にOllamaのライブラリで正確な名前を確認してください。
その他の選択肢：
- ウィンドウのあるアプリを使いたいならLM Studio。
- 最速の結果やファインチューニングの実験には、Apple純正のツールであるmlx-lm。
エージェントの中でローカルモデルを使う
ローカルモデルが最大級のクラウドモデルの代わりになることはまれです。併用するときに最も力を発揮します。
よくある構成：
- 1ローカルモデルが、届いたリクエストをすべて読みます。リクエストの種類を判断し、データを抽出し、定型的なものは自分で処理します。
- 2難しいリクエストだけをクラウドのモデルに送ります。レポート、判断が必要なもの、長い推論。
実際のエージェントではリクエストの大半が定型的なため、その大半はMacの外に出ません。クラウドの請求額が減り、簡単な回答はより速く返ってきます。
OpenClawはプロバイダとしてOllamaに対応しており、ほとんどのエージェントフレームワークはhttp://127.0.0.1:11434のローカルAPIと通信できます。
このポートは外部に公開しないでください。Ollamaはデフォルトでは、そのMac上でのみ待ち受けます。インターネットから到達できるマシンで、すべてのネットワークインターフェースで待ち受けるように変更しないでください。代わりにSSHトンネル経由でアクセスしてください。
- WhatsAppで会計アプリとチャットする, 本番環境での同じ分担
ローカルモデルにホスティングのMac miniを使う理由
- 常時稼働。モデルは読み込まれた状態で、いつでも使えます。ノートPCをスリープから起こす必要はありません。
- あらゆるメモリ容量を、購入せずに。24 GBのM4を1日試し、足りなくなったら64 GBのM5 Proに移れます。
- データはお客様のMacから出ません。ローカルモデルが応答するリクエストがAIプロバイダーに送られることはありません。
- EU内でホスティング。
本日在庫あり
これらは現在ラックに設置済みです。1台選んで付属するものを確認し、アカウントは注文時に作成するだけで済みます。
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