Mac で LLM を動かすおすすめアプリ。

1ひと目で比較

2それぞれを手短に

MLX Harness

チャット、ツールを内蔵したコーディングエージェント、画像生成、そして OpenAI・Anthropic・Ollama の各形式に対応したローカル API を備えた、無料のオープンソース Mac アプリです。Apple の MLX でモデルを動かし、Hugging Face からモデルをダウンロードします。GGUF ファイルは動かせません。macOS 14.5 以降を搭載した Apple Silicon の Mac が必要です。私たちのアプリで、JANGQ AI の vMLX をもとに作られており、MLX Node を内蔵しています。MLX Node は、あなたが Mac から離れているあいだ、その Mac を MLX Network のために働かせることができます（出典）。ガイド：MLX Harness の使い方。

LM Studio

MLX と GGUF の両方のモデルを並べて動かせる洗練されたアプリで、Hugging Face をもとにしたモデル検索を備えています（LM Studio）。2025 年 7 月から、家庭でも仕事でも無料で使えます（LM Studio）。コマンドラインツール、SDK、MLX エンジンは MIT ライセンスですが、デスクトップアプリのソースコードは公開されていません（GitHub）。macOS 14 以降を搭載した Apple Silicon の Mac が必要で、16 GB のメモリが推奨されています（動作環境）。ローカルサーバは OpenAI 形式に対応し、バージョン 0.4.1 からは Anthropic 形式にも対応しています（変更履歴）。

Ollama

コマンド 1 つでモデルを動かせるツールで、独自のモデルライブラリがあり、2025 年 7 月からは Mac 用のチャットアプリもあります（Ollama）。MIT ライセンスで、llama.cpp を通じて GGUF モデルを動かします（GitHub）。2026 年 3 月からは Apple Silicon で MLX エンジンがプレビューとして使えます。対象はメモリが 32 GB を超える Mac で、対応モデルは増え続けています（Ollama）。macOS 14 以降が必要で（ドキュメント）、ポート 11434 の API は、多くのほかのアプリが前提にしているものです。

Jan

Mac、Windows、Linux 向けのオープンソース（Apache 2.0）のチャットアプリです。llama.cpp エンジンを同梱し、2026 年 2 月からは MLX にネイティブ対応、MCP ツールと OpenAI 互換サーバも備えています（GitHub、変更履歴）。ひとつのアプリでローカルとクラウドの両方を使いたいなら、クラウドのモデルにも接続できます。

llama.cpp

ローカル AI の多くを支えるエンジンです。MIT ライセンスの C/C++ で書かれ、Metal を通じて Apple Silicon を「ファーストクラスシチズン」として扱います（GitHub）。brew install llama.cpp でインストールでき、llama-server で Web チャットと、OpenAI・Anthropic 互換の API が使えます（サーバのドキュメント）。動かすのは、最も広く公開されている形式である GGUF ファイルです。

mlx-lm

Apple 自身による、言語モデル向けの MLX ツールで、MIT ライセンスです。コマンドラインから、テキスト生成、チャット、モデルの変換と量子化、LoRA によるファインチューニングができます（GitHub）。mlx_lm.server は基本的な OpenAI 形式のエンドポイントを提供しますが、開発者は本番環境での利用を推奨していません（サーバのドキュメント）。変換済みのモデルが、Hugging Face の mlx-community に何千も公開されています。

3どれを選ぶか

• Apple Silicon 向けに作られた、オープンソースのアプリがほしい：MLX Harness。
• MLX と GGUF のモデルをひとつの洗練されたアプリで使いたい、クローズドソースでも構わない：LM Studio。
• ほかのアプリやコーディングエージェントが Ollama API を前提にしている：Ollama（MLX Harness も Ollama 形式のエンドポイントを提供しています）。
• Mac、Windows、Linux で、ローカルとクラウドを 1 つのチャットアプリで使いたい：Jan。
• スクリプトを書く、サーバを組む、特定の GGUF 量子化が必要：llama.cpp。
• ファインチューニングやモデルの変換をしたい、Apple のリファレンス実装を使いたい：mlx-lm。

2 つを使い分ける人も多くいます。普段のチャットにはアプリ、スクリプトにはコマンドラインツール、という具合です。同じ Mac で共存できますが、モデルファイルはそれぞれが別々に持ちます。

4まず、Mac に何が収まるかを確認

どのアプリを使っても計算は変わりません。モデルとそのコンテキストは、macOS が GPU に使わせるユニファイドメモリの枠（デフォルトでおよそ 75%）に収まる必要があり、書く速さはメモリ帯域幅で決まります。同じモデルを同じ精度にした MLX ファイルと GGUF ファイルは、ほぼ同じサイズです。

お使いの Mac に収まるすべてのモデルや、メモリ容量ごとのおすすめモデルを見るか、モデルから始めて、どの Mac が必要かを確認しましょう。

5Mac を使っていないときは

ローカル AI をうまく動かせる Mac は、ほかの人のために AI を動かすのにも向いています。MLX Node は、あなたが Mac を使っていないときに、設定した上限の範囲で MLX Network の AI の仕事を実行し、検証された処理に対して MLX トークンを獲得します。MLX Harness にも含まれています。MLX トークンは価値が下がることがあります。リスクをお読みください。

6よくある質問

LM Studio は仕事でも無料で使えますか？

はい。2025 年 7 月から、LM Studio は家庭でも仕事でも無料で使えます。有料プランはチームと企業向けです（LM Studio）。

Ollama は Mac で MLX を使いますか？

2026 年 3 月からプレビューとして、メモリが 32 GB を超える Apple Silicon の Mac で、対応モデルに限って使います。それ以外の場合は、llama.cpp を通じて GGUF モデルを動かします（Ollama）。

MLX と GGUF の両方のモデルを動かせるアプリは？

LM Studio と Jan は両方を動かせます。Ollama は GGUF と、プレビューで MLX を動かします。MLX Harness と mlx-lm は MLX のみ、llama.cpp は GGUF のみです。

オープンソースのローカル LLM アプリはどれですか？

MLX Harness（Apache 2.0）、Ollama（MIT）、Jan（Apache 2.0）、llama.cpp（MIT）、mlx-lm（MIT）です。LM Studio はコマンドラインツール、SDK、MLX エンジンを MIT ライセンスで公開していますが、デスクトップアプリは公開していません。