いつも読んでいただき、ありがとうございます。
最近話題になっているローカルLLM。
「MacBook Airでも実用的に動くのか？」気になっている方も多いと思います。
今回は、15インチMacBook Air M5（メモリ24GBモデル）で実際にLM Studioを使ってローカルLLMを動かしてみたので、その結果をまとめます。
試したモデル
今回試したのは以下の2つです。
- Qwen3.5 9Bモデル（今話題の軽量高性能モデル）
- GPT-OSS 20B
結論：24GBあれば十分実用レベル
まず結論から。
MacBook Air M5（24GB）でローカルLLMは問題なく動作可能
特に以下のモデルは快適に動きました。
- Qwen3.5 9B
- GPT-OSS 20B
一方で、それ以上の大規模モデル（30Bとか）になるとメモリ不足で使い物にならないです。
実際の生成速度はどれくらい？
Qwen3.5 9Bでの生成速度は、
約17トークン/秒（デフォルト設定のまま）
一般的に、
- 20トークン/秒前後 → 快適
- 15トークン/秒以上 → 実用レベル
と言われているので、
17トークン/秒なら十分実用的
体感としてもストレスなく使える速度でした。
発熱や動作の安定性
ローカルLLMを動かすとさすがに発熱はありますが、
- 動作は安定
- 今のところ極端な熱暴走などはなし
という印象です。
Appleシリコンの特徴でもある
- ユニファイドメモリ
- GPUのAI性能の高さ
このあたりがしっかり効いていると感じました。
どこまでのモデルが限界か？
まだたくさん試しているわけではないのですが、MacBook Air M5（24GB）で現実的に使えるラインは以下です。
快適に使える
- Qwen3.5 9B
- GPT-OSS 20B
厳しくなる領域
- それ以上の大規模モデル（30B以上など）
大きなモデルになると、どうしてもネックになるのがメモリです。
- 48GB
- 64GB
- 128GB
といった、Pro や Maxモデルで搭載できるメモリ容量が必要になります。
MacBook Air vs Proの選び方
MacBook AirでOKな人
- 軽量なローカルLLMを試したい
- Qwenクラスで十分
- 普段使い＋AIちょい使い
24GB or 最大32GBで十分
MacBook Proを選ぶべき人
- 大規模モデルを動かしたい
- 研究用途・本格開発
- 長時間の高負荷処理
できれば48-64GB以上のメモリが欲しい
まとめ
今回の検証結果をまとめると
- MacBook Air M5（24GB）でローカルLLMは問題なく動く
- Qwen3.5 9Bは快適に使える
- 生成速度は約17トークン/秒で実用十分
- 大規模モデルはメモリ不足で厳しい
最終結論
Qwen3.5 9Bを使うなら、MacBook Air M5（24GB）で全く問題なし
ローカルLLM入門としては、かなりバランスの良い構成だと思います。
ただし本格的にローカルLLMを動かしたいという人は、大容量メモリを積むことのできるM5 Pro or Max の検討が必要となります。
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