ローカル LLM ベンチマーク Mac M5 32GBはどんな本?本文から学ぶ4つのポイント

公開 2026-08-09・更新 2026-08-09

ローカル LLM ベンチマーク Mac M5 32GBの要点を1枚で整理した図解

1. **API 利用**(Claude / OpenAI / Gemini) 2. **ローカル LLM**(Ollama / LM Studio / MLX)

この本で整理できること

MacでローカルLLMはどこまで動く?という悩みを3点で整理する図解
読者の悩みから、本で整理できる3点をまとめた図解です。

API とローカル LLM の比較

この章では「API とローカル LLM の比較」を、実際に確認できる小さな手順へ分けます。最初から全部を変えず、対象と確認方法を一つずつ決めます。

ローカル LLM を使う 5 つの理由

ローカル LLM なら **CPU / GPU の限界まで** 連続実行できる。1 日 10,000 リクエストでも問題なし。

  • 理由 1: コスト削減
  • 理由 2: プライバシー
  • 理由 3: 無制限実行

API を使うべきケース

ローカル LLM でコーディング補助は **品質が劣る**(私の体感では Claude Sonnet の 50 〜 70%)。

  • ケース 1: 最高品質が必要
  • ケース 2: コーディング
  • ケース 3: 1 日数件の少量利用

「**完全ローカル化**」を目指すべきか

私は **API : ローカル = 30% : 70%** の比率で運用している。これがコストと品質のスイートスポット。

よくある質問

『ローカル LLM ベンチマーク Mac M5 32GB』はどんな人向けですか?

Ollama / LM Studio / MLX で 12 モデルを実測に関心があり、読むだけでなく一つずつ試したい人向けです。

最初から順番に全部取り組む必要がありますか?

いいえ。現在の悩みに近い章を一つ選び、確認項目を少数で試してから次へ進めます。

参考資料