Qwen3-VL-8B を LM Studio ＋ OpenAI互換の API で使う（Node.js で実装）： M4 MacBook Air でローカルLLM

はじめに

直近で「Instruct、Thinking」のモデルがリリースされた、Qwen3-VLシリーズの「Qwen3-VL-8B」を使った、ローカルLLM のお試しに関する記事です。今回、LM Studio でサーバーをたてて、そのサーバーとのやりとりを OpenAI互換の API を使って行います（※ Node.js による実装）。

●QwenLM/Qwen3-VL: Qwen3-VL is the multimodal large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.
　https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL

ちなみに、直近で Qwen3-VL-8B以外には、Qwen3-VL-2B・Qwen3-VL-4B・Qwen3-VL-32B もリリースされているようです。

なお、今回のローカルLLM を試す環境は、過去に使ってきた 3つ（M4 Mac mini、M4 MacBook Air、EVO-X2）の中の「M4 の MacBook Air」です。

●「ローカルLLM user:youtoy」の検索結果 - Qiita
　https://qiita.com/search?q=%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABLLM%20user%3Ayoutoy&sort=created

さっそく試す

さっそく試していきます。

LM Studio関連の準備

今回使う Qwen3-VL-8B を LM Studio でダウンロードします。

LM Studio上で検索をして、以下のように MLX版のモデルを見つけることができました。このモデルのサイズは 5.78 GB になるようです。

以下は、モデルのダウンロードが完了した後の状態です。

VRAM

自分の M4 の MacBook Air は、デフォルト設定の状態で VRAM を「11.84 GB」使えるので、先ほどの 6 GB弱のサイズのモデルは利用可能です。

サーバーの機能を有効化する

モデルがダウンロードできたら、LM Studio のサーバーの機能を有効化します。以前書いた記事で、その手順を示しているので、よろしければご参照ください。

その手順を進めた後は、以下のように http://127.0.0.1:1234 でサーバーが立ち上がった状態になりました。

また、Qwen3-VL-8B のモデルをロードした状態だと、画面上にモデルを呼び出す時の名称を確認できます。具体的には、「qwen/qwen3-vl-8b」というモデル名になるようです。

サーバーの機能の動作確認

ここで、LM Studio のサーバーの動作確認を行います。GETメソッドで確認ができる（ブラウザからアクセスして確認できる）「 http://localhost:1234/v1/models 」という URL へのアクセスで確認をします。

その URL にアクセスして、ブラウザ上で JSON の情報が出てきていたら、動作確認は完了です。

curl で簡単な動作確認

まずは curl での動作確認を行ってみます。その際、以下の OpenAI互換の API のエンドポイントの「Responses」を使ってみます。

●Responses | LM Studio Docs
　https://lmstudio.ai/docs/developer/openai-compat/responses

実行するコマンドは、以下の通りです。

curl http://localhost:1234/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-vl-8b",
    "input": "あなたは誰？",
    "reasoning": { "effort": "low" }
  }'

上記のコマンドを実行した結果、以下のようにレスポンスを得られました。

OpenAI互換の API を使ったやりとり

最後に OpenAI互換の API を使ったやりとりを試します。

パッケージのインストール

Node.js を使うのですが、その際に以下の OpenAI公式のパッケージを用います。

●openai - npm
　https://www.npmjs.com/package/openai

パッケージを、以下のコマンドでインストールします。

npm i openai

コードと実行結果

あとはコードを書いて、処理を実行してみます。

今回のお試し用のコードは、以下のとおりです。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "lm-studio",
  baseURL: "http://localhost:1234/v1",
});

const MODEL = "qwen/qwen3-vl-8b";

const res = await client.responses.create({
  model: MODEL,
  instructions: "日本語で簡潔に答えてください",
  input: "あなたは誰？",
});

console.log(res.output_text);

上記を実行した結果、以下のレスポンスを得られました。

とりあえず、Node.js で API を使ったやりとりを行えました。

その他： モデル一覧の取得

今回、OpenAI互換の API でモデルの一覧の取得も試したので、コードを紹介してみます。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "lm-studio",
  baseURL: "http://localhost:1234/v1",
});

const list = await client.models.list();
for (const m of list.data) console.log(m.id);