はじめに

この記事は、LM Studio を使ったローカルLLM に関する話です。

具体的には、届いたばかりの以下の MacBook Pro でローカルLLM をやるのに、この MacBook Pro で扱える今時点のモデルの情報を見てみた、というものです。モデルの情報元は LM Studio公式のページを見てみることにします。

これまでのローカルLLM で使っている PC

ちなみにローカルLLM はこれまでもやっていて、それらの VRAM は以下となっていました。今回の MacBook Pro はユニファイドメモリ 32GB のうち VRAM 24GBほどとなりそうです。

Mac mini（M4チップ搭載モデル、メモリ 24GB）： 16GB
MacBook Air（M4チップ搭載モデル、メモリ 16GB）： 8GB
GMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395・メモリ128GB搭載）： 64GB や 96GB

モデルの情報を見ていく

上で書いたように、LM Studio公式のページでモデル情報を見ていきます。具体的には、以下のページです。

●Model Catalog - LM Studio
　https://lmstudio.ai/models

とりあえず、記事執筆時点での最新のものから見ていき、個人的に気になるモデルを列挙していきます。VRAM 24GB におさまるもので見ていきます。

FunctionGemma： 786 MB以上の RAM、tool use対応

1つ目は、超軽量モデルで tool use／function calling にも対応したモデルです。パラメータ数は 270M です。

VRAM関連の部分で、以下のページの「Memory Requirements」という部分を見ると「To run the smallest FunctionGemma, you need at least 786 MB of RAM.」という内容が書かれています。

●functiongemma
https://lmstudio.ai/models/functiongemma

ちなみに直近で、VRAM 8GB の MacBook Air で試して、以下の記事を書いたりもしています。

gpt-oss-safeguard-20b： 12 GB以上の RAM、tool use・reasoning対応

次は OpenAI の gpt-oss-safeguard の 20b のほうで（もう1つ 120b のものもあります）、必要な RAM などは以下となっています。

パラメータ数： 20B
必要な RAM： 12 GB以上
対応機能
- tool use
- reasoning

●gpt-oss-safeguard
https://lmstudio.ai/models/gpt-oss-safeguard

公式で「カスタムの安全性ポリシーに対応可能な安全性に関する新しいオープンリーズニングモデル（120b および 20b）」と書かれているモデルです。

Qwen3-VL（2B～32B）： 3 GB以上～ 20 GB以上の RAM、tool use・画像入力対応

次は Qwen3系で画像入力に対応したモデル「Qwen3-VL」です。tool use にも対応しています。

対応機能
- tool use
- 画像入力

パラメータ数違いのものがいくつかあり、VRAM 24GB で動かせるものは以下となるようです。

パラメータ数： 2B
- 必要な RAM： 3 GB以上
パラメータ数： 4B
- 必要な RAM： 3 GB以上
パラメータ数： 8B
- 必要な RAM： 6 GB以上
パラメータ数： 30B
- 必要な RAM： 18.40 GB以上
パラメータ数： 32B
- 必要な RAM： 20 GB以上

●Qwen3-VL
https://lmstudio.ai/models/qwen3-vl

Qwen3（4B～30B）： 2.3 GB以上～ 17.40 GB以上の RAM、tool use・reasoning対応

次も Qwen3系で「Qwen3」です。tool use にも対応していて、reasoning対応のモデルもあります。

対応機能
- tool use
- reasoning（※ モデル名に thinking がついているもの）

パラメータ数違いのものがいくつかあり、VRAM 24GB で動かせるものは以下となるようです。

パラメータ数： 4B
- 必要な RAM： 2.3 GB以上
パラメータ数： 30B
- 必要な RAM： 17.40 GB以上

●Qwen3
https://lmstudio.ai/models/qwen3

gpt-oss-20b： 12 GB以上の RAM、tool use・reasoning対応

次は OpenAI の gpt-oss の 20b のほうで（もう1つ 120b のものもあります）、必要な RAM などは以下となっています。

パラメータ数： 20B
必要な RAM： 12 GB以上
対応機能
- tool use
- reasoning

●gpt-oss
https://lmstudio.ai/models/gpt-oss

gemma-3n（e2b、e4b）： 2.95 GB以上・4.24 GB以上の RAM、画像入力対応

次は Googleさんの Gemma系のモデル「gemma-3n」です。画像入力に対応しています。

対応機能
- 画像入力

e2b、e4b の 2種類があり、どちらも VRAM 24GB で動かせます。

e2b、e4b
- 必要な RAM： 2.95 GB以上
e2b、e4b
- 必要な RAM： 4.24 GB以上

●gemma-3n
https://lmstudio.ai/models/gemma-3n

gemma-3（270M ～ 27B）： 550 MB以上～ 15.60 GB以上の RAM、tool use・画像入力対応

次も Googleさんの Gemma系のモデル「gemma-3」です。画像入力・tool use に対応しています。

対応機能
- tool use
- 画像入力

パラメータ数違いのものがあり、全て VRAM 24GB で動かせそうです。

パラメータ数： 270M
- 必要な RAM： 550 MB以上
パラメータ数： 1B
- 必要な RAM： 754.97 MB以上
パラメータ数： 4B
- 必要な RAM： 2.4 GB以上
パラメータ数： 12B
- 必要な RAM： 10.74 GB以上
パラメータ数： 27B
- 必要な RAM： 15.6 GB以上

●gemma-3
https://lmstudio.ai/models/gemma-3

おわりに

今回、LM Studio公式のモデルカタログで、VRAM 24GB あれば動くモデルで自分が気になるものをいくつか、ざっくりと見ていきました。

既に所有していた PC で試して記事を書いたものが大半でしたが、今回の VRAM 24GB で動くサイズのもので、試していないパラメータ数のものもあるので、それらを試せればと思っています。

また、今回は LM Studio公式のモデルカタログを見ましたが、別途 Hugging Face の LM Studio Community のモデルも見ていければと思っています。

モデルのお試しについて

とりあえず VRAM 24GB の PC に、以下のモデルをダウンロードしようと思いました。

Qwen3-VL の 30B（qwen3-vl-30b）
Qwen3 の 30（qwen3-30b-a3b-2507、qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507）
gpt-oss の 20b
gemma-3n の e4b
gemma-3 の 27B

各モデルのページへのリンク

●Qwen3-VL • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/qwen/qwen3-vl-30b

●qwen/qwen3-30b-a3b-2507 • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/qwen/qwen3-30b-a3b-2507

●qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507 • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507

●gpt-oss • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/openai/gpt-oss-20b

●gemma 3n • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/google/gemma-3n-e4b

●google/gemma-3-27b • LM Studio
　https://lmstudio.ai/models/google/gemma-3-27b

【追記】エラーの対処について

この記事を書いた時点では、MLX版のモデルを M5チップ搭載モデルの Mac で扱うとエラーが出る状況でした。そのエラーへの対処法について、以下の記事を書きました。

●M5チップ搭載モデルの Mac で LM Studio の MLX版モデルを使った時のエラーを解決（M5用のランタイム利用）【2026/1/12時点】 - Qiita
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