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LLM Fit 特集

1 分で自分のハードウェアに合うローカル LLM を見つける

llmfit のハードウェア適合の考え方を Web 体験にした特集ページです。VRAM、コンテキスト、主要用途を選ぶだけで、試す価値のあるモデル候補をすぐに確認できます。

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LLM Fit 特集

ローカルモデル向け LLM Fit Finder

GPU VRAM、コンテキスト、用途からローカル LLM を素早く絞り込む CCJK の LLM Fit Finder。llmfit の考え方を参考にした Web 向け体験です。

このページの役割

単なるモデル一覧ではなく、実際のハードウェア条件から出発して、ローカル実行に向く open-weight モデルを短時間で絞り込みます。

llmfit GitHub を見る
これは高速な候補抽出用であり、厳密なベンチマーク保証ではありません。

クイック診断

12 GB

主な目的

プリセット

おすすめローカルモデル

Qwen 2.5 Coder 14B Instruct

CCJK local fallback matcher
12 GB · 32K · バランス重視
Official llmfit CLI is not available on this server yet, so results are generated by the CCJK fallback matcher.

#1 · Alibaba Cloud

Qwen 2.5 Coder 14B Instruct

One of the most practical local coding-first models for single-GPU workstations.

100
最適
12-16 GB VRAM128K contextQ4_K_MOllama, llama.cpp, or vLLM

This model should fit on 12GB with Q4_K_M quantization.

Its main strength aligns with your coding goal.

It supports up to 128K context, covering your 32K target.

Recommended stack: Ollama, llama.cpp, or vLLM.

Best for

Local coding, repo Q&A, patch generation, coding copilots.

Avoid if

You only have sub-10GB VRAM available.

#2 · DeepSeek

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

A strong reasoning-leaning local model for step-by-step answers and structured tasks.

100
最適
12-16 GB VRAM64K contextQ4_K_MOllama, llama.cpp, or vLLM

This model should fit on 12GB with Q4_K_M quantization.

Its main strength aligns with your coding goal.

It supports up to 64K context, covering your 32K target.

Recommended stack: Ollama, llama.cpp, or vLLM.

Best for

Planning, research, reasoning-heavy coding support, chain-of-thought style tasks.

Avoid if

You need the fastest interactive chat latency.

#3 · Microsoft

Phi-4 Mini Instruct

A compact model with stronger reasoning than most small-footprint local options.

90
最適
5-7 GB VRAM128K contextQ4_K_MOllama or llama.cpp

Your 12GB budget gives this model comfortable VRAM headroom.

Reasoning strength still helps with debugging, planning, and code review flows.

It supports up to 128K context, covering your 32K target.

Recommended stack: Ollama or llama.cpp.

Best for

Portable reasoning, local note-taking, low-cost experimentation.

Avoid if

You want the strongest code generation for production workflows.

#4 · Alibaba Cloud

Qwen 2.5 7B Instruct

A balanced multilingual model with broad capability and solid local latency.

88
最適
6-8 GB VRAM128K contextQ4_K_MOllama, llama.cpp, or vLLM

Your 12GB budget gives this model comfortable VRAM headroom.

It is better for chat, multilingual, agents than for coding.

It supports up to 128K context, covering your 32K target.

Recommended stack: Ollama, llama.cpp, or vLLM.

Best for

General-purpose assistants, multilingual teams, lightweight agent chains.

Avoid if

You mostly optimize for code-heavy tasks on larger GPUs.

#5 · Mistral AI

Mistral Nemo 12B

A strong mid-range local model for multilingual chat and fast assistant experiences.

88
最適
10-12 GB VRAM128K contextQ4_K_MOllama, llama.cpp, or vLLM

Your 12GB budget gives this model comfortable VRAM headroom.

It is better for chat, multilingual, agents than for coding.

It supports up to 128K context, covering your 32K target.

Recommended stack: Ollama, llama.cpp, or vLLM.

Best for

Fast local chat, support tooling, multilingual copilots.

Avoid if

You want the best possible code synthesis per token.

ハードウェアとモデルの対応づけ

VRAM の適合、コンテキスト上限、そしてコーディングや推論などの強みをまとめて評価します。
その上で、速度重視か、バランス重視か、品質重視かによって順位を再調整します。
最終的に、Ollama、llama.cpp、vLLM など実行スタック込みで動かしやすい候補を出します。

FAQ

これは llmfit の公式 UI ですか？

いいえ。CCJK が llmfit の考え方を参考にして作成した特集ページです。

なぜ PC を自動検出しないのですか？

公開サイトから訪問者のローカル GPU 構成を安全かつ正確に取得することはできません。手入力の方が安定し、プライバシーにも優れます。

どんなときに API プロバイダーを選ぶべきですか？

最高クラスの品質、超長文コンテキスト、運用負荷ゼロが必要なら、ホスト型 API が適しています。

ホスト型 API も比較したい場合

プロバイダーページ、モデル一覧、ランキングも合わせて見ると判断しやすくなります。

ProvidersRankingsllmfit