
1,000以上のモデルを実行
ローカルLLMとは?
ローカルLLMとは、自分のPCやスマートフォン上で動かす大規模言語モデルのことです。モデルを端末に読み込み、CPUやGPUで文章を生成します。クラウド型のAIとは異なり、推論のために入力内容を外部サーバーへ送る必要がありません。
設計段階からプライベート
プロンプトもファイルもチャットも、すべて自分のものです。サーバーに送信されることも、学習データに使われることもありません。
オフラインで動作
クラウドサーバーやネットワーク接続に依存しません。モデルをダウンロードすれば、制限なしに使えます。
検閲なし
ライブラリから無検閲モデルを選べば、正当なプロンプトが拒否されることはありません。
サブスクリプションなし
サブスクリプションもトークン単位の課金もありません。コミュニティはすでに1,000を超えるオープンウェイトモデルを公開していて、どれも無料でダウンロードできます。
制限なし
週ごとのトークン上限もレート制限もありません。制限になるのはハードウェアだけです。
カスタマイズ自在
セットアップを細部までコントロールできます。モデルを選んだら、temperature、コンテキストサイズ、量子化などの設定を調整できます。
ローカルLLMのモデルを選ぶ
用途やPCのメモリに合わせて、Qwen、Llama、DeepSeekなどのモデルを比較できます。
Atomic Chat vs ローカルLLMツール
モバイルアプリ、ワンクリックのセットアップ、オープンソースのコード。すべてを備えるのはAtomic Chatだけです。

ローカルAIでできること
ローカルモデルは、日常のさまざまな作業をこなせます。
分析
レポートや契約書について質問できます。ファイルはデバイス上で読み込まれ、クラウドにアップロードされることはありません。
コードをデバッグ
API料金を気にせず、開発のループを回せます。
エージェントをローカルで実行
KiloCodeやCline、好きなエージェントをローカルサーバーにつないで動かせます。
画像を扱う
ビジョンモデルがスクリーンショットやスキャン、写真をローカルで読み取ります。
要約
長いレポートや論文、メールのスレッドを短くまとめます。
オフラインで作業
移動中でも、インターネットがない場所でも作業を続けられます。
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Atomic Chatをダウンロード
よくある質問
自分のデバイスでローカルLLMを動かすために知っておきたいことをまとめました。
ChatGPTやGeminiのようにプロンプトを企業のサーバーへ送るのではなく、ローカルLLMはモデルを自分のマシンにダウンロードして、その場で動かします。一度ダウンロードしてしまえば、インターネットに依存するものは何もなく、データが外部のサーバーに届くこともありません。
はい。モデルを一度ダウンロードすれば、チャットもドキュメント分析もローカルAPIも、Wi-Fiを切ったまま動きます。接続が必要なのは、新しいモデルをダウンロードするときとアプリを更新するときだけです。
完全にプライベートです。サーバーには何も送信しないため、プロンプトもファイルもチャットも自分のディスク上にとどまります。アカウントは不要で、会話がクラウドに記録されることもありません。
はい。Atomic Chatは無料で、Apache-2.0ライセンスのオープンソースです。サブスクリプションも、メッセージごとの課金も、利用上限もありません。
はい。契約書や医療記録、財務ファイルなどをそのまま読み込ませて、内容について質問できます。分析はすべてデバイス上で実行されるため、サーバーにアップロードされることも、クラウドに記録されることもありません。
コーディングでは、ローカルAIのコミュニティで定番になっているのがQwen 3.5です。完全にデバイス上で動き、関数の解説からバグの追跡、社外秘コードのリファクタリングまでこなします。何もマシンの外に出ないので、NDAや社内ポリシーでコードをクラウドに送れない場面で効いてきます。
はい。Atomic ChatはOpenAI互換のローカルエンドポイントを公開しています。Kilo CodeやHermesなどのエージェントツールをそこに向ければ、APIキーもトークン課金もなしにデバイス上で動かせます。
Atomic Chatは、Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral、Gemma、Phiを含む1000以上のローカルAIモデルに対応しています。モデルは一度ダウンロードすれば、あとは自由に切り替えられます。すべてデバイス上で、無料で使えます。
必要なメモリやGPUは、モデルの規模、量子化の形式、コンテキスト長によって変わります。OSやほかのアプリが使うメモリも残す必要があります。まずはPCの空きメモリに収まる小さなモデルから試し、モデルごとの動作条件を確認してください。
開発はすべてオープンに
プロジェクトをフォローし、Issueを立て、Atomic Chatを作っている人たちと話せます。











