Mac mini + Ollama で動く軽量ローカルLLM比較検証Research#llm📝 Blog|分析: 2026年1月3日 06:04•公開: 2026年1月2日 16:47•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、Ollamaを使用して16GBのRAMを搭載したMac miniで動作する軽量ローカル言語モデル（LLM）の比較について詳しく説明しています。動機は、以前のより重いモデルで過度のスワッピングが発生した経験に由来します。焦点は、スワッピングなしで効率的に実行できるテキストベースのLLM（2B〜3Bパラメーター）を特定し、実用的な使用を可能にすることです。重要ポイント•16GBのMac miniで効率的に動作する軽量LLM（2B〜3Bパラメーター）の特定に焦点を当てています。•より大きなモデルで発生したスワッピングの問題に対処しています。•画像分析モデルを評価する前の予備的なステップとして機能します。引用・出典原文を見る"The initial conclusion was that Llama 3.2 Vision (11B) was impractical on a 16GB Mac mini due to swapping. The article then pivots to testing lighter text-based models (2B-3B) before proceeding with image analysis."ZZenn LLM2026年1月2日 16:47* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Why Authorization Should Be Decoupled from Business Flows in the AI Agent Era新しい記事Building a Local LLM Environment with Dify and Ollama on M4 Mac mini (16GB)関連分析Research人間によるAI検出2026年1月4日 05:47Research深層学習の実装に焦点を当てた書籍2026年1月4日 05:49ResearchGeminiのパーソナライズ2026年1月4日 05:49原文: Zenn LLM