ユーザーが関心を持たれているローカルLLM系ツールについて、用途別・特徴別に比較表を作成しました。
目次
ローカルLLMツール比較（2025年6月版）
| 項目 / ツール名 | llama.cpp | GPT4All | koboldcpp | LM Studio | Ollama | text-generation-webui | Open WebUI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 主用途 | C++ベースの軽量LLMエンジン | 超初心者向けGUI | デスクトップLLM UI | GUIでローカルLLMを簡単に実行・管理 | API用LLM実行基盤 | 多機能Web UI（最上級者向け） | llama.cpp/Ollama向けWebUI |
| 主な開発言語 | C/C++他 | C++/QML他 | C++他 | Electron/TypeScript/Python他 | Go他 | Python他 | JavaScript/Svelte/Python/TypeScript他 |
| 対応OS／対応環境 | Windows / macOS / Linux / WASM | Windows / macOS / Linux | Windows / Linux | Windows / macOS | Windows / macOS / Linux | Windows / macOS / Linux | Windows / macOS / Linux |
| GUI | ❌ CLIベース | ✅ GUIあり | ✅ 独自UI | ✅ 完全GUI | ✅ Web UI + CLI | ✅ Web UI（Gradio） | ✅ Web UI（OpenAI風） |
| モデルDL機能 | ❌（手動のみ） | ✅（アプリ内でDL） | △（手動DL） | ✅（Hugging Faceから直接DL） | ✅（ollama pull） | ✅（スクリプトあり） | ❌（llama.cpp/Ollamaに依存） |
| APIサーバー | ❌（一部ツールと連携可） | ❌ | ❌ | ✅ OpenAI互換APIを提供 | ✅（REST API） | ✅（OpenAI互換） | ✅（OpenAI互換UI） |
| GPU対応 | ✅ CUDA / Metal | ✅ | ✅ CUDA / Metal | ✅ CUDA / Metal | ✅ | ✅（バックエンド依存） | llama.cpp/Ollama経由で可 |
| 特徴・強み | 最軽量・高速実行 | 初心者でも導入可 | ノベルチャットに特化 | ✅ オールインワン・簡単UI | ワンコマンド＆API化可能 | 高度なカスタマイズが可能 | OpenAI風UI＋複数バックエンド対応 |
| 難易度（導入〜運用） | ★★★（CLI） | ★☆☆（非常に簡単） | ★★☆（中程度） | ★☆☆（非常に簡単） | ★☆☆（CLI慣れ必要） | ★★★（上級者向け） | ★★☆（連携設定必要） |
ユースケース × ローカルLLMツール対応マトリクス
| ユースケース＼ツール名 | llama.cpp | GPT4All | koboldcpp | LM Studio | Ollama | text-gen-webui | Open WebUI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 初心者でも簡単に使える | △ CLI操作必要 | ◎ GUI完結 | ◯ 専用UIあり | ◎ GUI完結 | ◯ CLI少なめ | △ 設定が多い | ◯ GUIだが連携設定必要 |
| 軽量＆高速実行（低スペックPC） | ◎ 最軽量 | ◯ 中量級 | ◯ 軽量 | △ Electron重め | ◯ 軽量 | △ メモリ消費大 | △ WebUI＋基盤必要 |
| ノベル/チャット用途に最適 | △ | ◯ | ◎ 特化設計 | ◯ ChatUIあり | △ 汎用チャット | ◯ スタイル切替可能 | ◯ ChatGPT風UI |
| OpenAI API互換サーバー構築 | △ 直接不可 | × | × | ◎ ワンクリック提供 | ◎ | ◎ | ◎ OpenAI風UI |
| 複数モデル/LoRA対応 | ◯ 基本対応 | × | × | × | △ 単一モデル中心 | ◎ 複数・LoRA・GGUF対応 | ◯ llama.cpp依存 |
| 商用PoC・REST API利用 | ◯ llama.cpp API | × | × | ◎ API/GUI両対応 | ◎ REST APIあり | ◎ 高度統合可能 | ◎ 外部API化も可 |
| ChatGPT風のWeb UIが欲しい | × | ◯ | ◯ | ◎ 完成度高 | △ CLI操作中心 | ◯ Gradioベース | ◎ デザイン優秀 |
| ローカルのみ（完全オフライン） | ◎ 完全対応 | ◎ 完全対応 | ◎ 完全対応 | ◎ モデルDL後OK | ◎ 完全対応 | ◎ モデルDL後OK | ◎ モデル連携前提 |
| Kubernetes / Docker運用 | ◎ 非常に軽量 | △ GUI限定 | △ GUI限定 | ◯ 実験レベルDocker | ◎ Docker対応 | ◎ Dockerfile公式 | ◎ Docker対応 |
記号の意味
| 記号 | 説明 |
|---|---|
| ◎ | 最適、強く推奨される |
| ◯ | 対応可能、安定的に使える |
| △ | 一部制限あり or 導入難易度高め |
| × | 非対応または推奨されない |
利用者タイプ別おすすめ
| 利用者タイプ | 推奨ツール |
|---|---|
| 初心者 | LM Studio, GPT4All |
| 軽量化・低スペックPC | llama.cpp, koboldcpp |
| 開発者・システム統合 | Ollama, text-generation-webui, Open WebUI |
| ノベル・創作用途 | koboldcpp, Open WebUI |
| 本格APIサーバー構築 | Ollama, LM Studio |
公式リンク一覧
1. llama.cpp
- GitHub
ライセンス：MITライセンス
スター数：82k (2025年6月時点)
https://github.com/ggerganov/llama.cpp - 導入ガイド（README）
https://github.com/ggerganov/llama.cpp#usage
2. GPT4All
- 公式サイト
https://www.nomic.ai/gpt4all - GitHub
ライセンス：MITライセンス
スター数：73k (2025年6月時点)
https://github.com/nomic-ai/gpt4all - 導入ガイド
https://docs.gpt4all.io/gpt4all/gpt4all-desktop-application.html
3. koboldcpp
- GitHub
ライセンス：AGPL-3.0ライセンス
スター数：7.5k (2025年6月時点)
https://github.com/LostRuins/koboldcpp - 導入ガイド（README）
https://github.com/LostRuins/koboldcpp#quick-start
4. LM Studio
- 公式サイト
https://lmstudio.ai - デスクトップアプリ
https://lmstudio.ai/download - GitHub
ライセンス：LM Studioのアプリのソースは非公開。
ただし、LMstudioの一部のソース（SDK、CLI統合など）はMITライセンスの部分もあり
https://github.com/lmstudio-ai - 導入ガイド（公式サポート）
https://lmstudio.ai/docs/getting-started
5. Ollama
- 公式サイト
https://ollama.com - GitHub
ライセンス：MITライセンス
スター数：144k (2025年6月時点)
https://github.com/ollama/ollama - 導入ガイド（モデル一覧・
ollama run説明あり）
https://ollama.com/library
6. text-generation-webui
- GitHub
ライセンス：AGPL-3.0ライセンス
スター数：44k (2025年6月時点)
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui - 導入ガイド（wiki）
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/wiki
7. Open WebUI
- 公式ドキュメント
https://docs.openwebui.com - GitHub
ライセンス：BSD 3条項ライセンスがベースの独自ライセンス
スター数：100K (2025年6月時点)
https://github.com/open-webui/open-webui - 導入ガイド
https://docs.openwebui.com/getting-started/
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