FreeLLMスマートフォンで動く無料AIモデル
スマートフォンは、小型のAIモデルをオフラインで、アカウントもインターネットも使わずに動かせます。何が動くかはメモリ（RAM）で決まります。ここでは、目安と、使える無料アプリを紹介します。
スマートフォンに収まる、最もよく使われるモデル
Hugging Faceの月間ダウンロード数。色＝必要なスマートフォン：緑はRAM 8 GB、青は12 GB、オレンジは16 GB。品質ではなく人気です。これらのモデルにはまだArenaの投票がありません。
この表の内容 · 見方
表示内容。スマートフォンのメモリに収まる、Hugging Faceで月間ダウンロード数の多い小型オープンモデル12件です。
見方。バーが長いほど人気があることを示しますが、優れているという意味ではありません。これらのモデルにはまだArenaの投票がありません。色は、それが動く最小のスマートフォンを示します：緑はRAM 8 GB、青は12 GB、オレンジは16 GB。
スマートフォンのメモリに収まるもの
目安：モデルが使えるのは、スマートフォンのRAMの約40%です。残りはシステムとアプリが必要とします。サイズは、各ラボの公式Hugging Faceページにある4ビットのファイルで、ダウンロード数（品質ではなく人気）順に並べています。
RAM 8 GB · 2023年以降のほとんどのスマートフォン · 約3.2 GBまでのモデル
| モデル | サイズ | 4ビットのファイル | 月間ダウンロード数 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B Qwen | 0.8 B | 0.9 GB | 28.2M |
| Qwen3-4B Qwen | 4 B | 2.8 GB | 11.6M |
| NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 nvidia | 4 B | 2.8 GB | 1.7M |
| SmolVLM2-500M-Video-Instruct HuggingFaceTB | 0.5 B | 0.7 GB | 1.4M |
| gemma-3-1b-it | 1 B | 1.0 GB | 1.4M |
| MiniCPM5-2B openbmb | 2.5 B | 1.9 GB | 1.3M |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B deepseek-ai | 1.8 B | 1.5 GB | 1.3M |
| gemma-3-4b-it | 4.3 B | 3.0 GB | 1.1M |
RAM 12 GB · 最近のフラッグシップ · 上記すべてに加えて、約4.8 GBまでのモデル
| モデル | サイズ | 4ビットのファイル | 月間ダウンロード数 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-4B Qwen | 4.7 B | 3.2 GB | 7.8M |
| gemma-3n-E2B-it | 5.4 B | 3.7 GB | 115K |
| OLMoE-1B-7B-0125-Instruct allenai | 6.9 B | 4.6 GB | 105K |
| Molmo2-ER allenai | 4.9 B | 3.4 GB | 28K |
| Apriel-5B-Instruct ServiceNow-AI | 4.8 B | 3.3 GB | 3K |
RAM 16 GB · 最上位のスマートフォンとタブレット · 上記すべてに加えて、約6.4 GBまでのモデル
| モデル | サイズ | 4ビットのファイル | 月間ダウンロード数 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-8B Qwen | 8.2 B | 5.4 GB | 8.6M |
| Qwen3.5-9B Qwen | 9.7 B | 6.3 GB | 7.3M |
| Apertus-v1.5-8B swiss-ai | 8.9 B | 5.8 GB | 493K |
| Olmo-3-7B-Think allenai | 7.3 B | 4.8 GB | 490K |
| Apertus-8B-Instruct-2509 swiss-ai | 8.1 B | 5.3 GB | 432K |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B deepseek-ai | 8.2 B | 5.4 GB | 405K |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B deepseek-ai | 7.6 B | 5.0 GB | 387K |
| Olmo-3-7B-Instruct allenai | 7.3 B | 4.8 GB | 384K |
例外：エキスパートストリーミングを使う MiniCPM-V 4.7
OpenBMB のMiniCPM-V 4.7 35B-A3Bは、35.2十億パラメータですが、1語ごとに使うのは約3十億だけです（Mixture of Experts）。開発元はエキスパートをスマートフォンのストレージに置き、必要になる直前に読み込むため、メモリに載るのは約3 GBだけです。iPhone 17 Pro Max で毎秒13トークン以上と報告されています（モデルページ）。画像、動画、ドキュメントも読めます。
これが意味しないこと：モデル全体には、やはり約22 GBのストレージが必要で、開発元独自の llama.cpp ビルドが必要で、速度はスマートフォンのストレージの速さに左右されます。グラフィックボードなら、同じモデルがはるかに高速です。そのページをご覧ください。
動かすための無料アプリ
- PocketPal AI：Hugging FaceからGGUFモデルをダウンロードして、オフラインで動かすオープンソースのアプリ（MITライセンス）。
- Google AI Edge Gallery：Gemma を含むオンデバイスモデルを試せる、Googleのオープンソースアプリ（Apache-2.0）。
- MLC LLM：スマートフォン用のチャットアプリを備えたエンジン。やや技術者向けです（Apache-2.0）。
アプリ内でモデルをダウンロードしてください（4ビットまたはQ4版を探します）。その後はオフラインで動きます。大きなモデルほどバッテリーの消耗が早く、スマートフォンも熱くなります。
もっと必要ですか？
より大きく賢いモデルは、オンラインで無料で使えます（ランキング）。Free Arenaならアカウントなしで試せます。グラフィックボードで何が動くかは、ローカルAI向けGPUでご覧ください。
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