llama.cpp
制作: ggml
GPUなしのノートPCでも言語モデルを実行
多くのローカルAIアプリを支える高速なC/C++推論エンジン — GPUのないノートPCでも動作。
検証済みの配布元github.com/ggml-org/llama.cppライセンス:MIT検証 19 時間前GitHubの各リリースにSHA-256チェックサムがあります。
自分で設定せず、導入を任せる:OROBOに導入を依頼まずはAIコンパス:書面の評価、固定価格490ユーロ(法人のみ)。
ご利用イメージ
シミュレーション開始…
イメージ図(実際の実行ではありません)
得られるもの
得られるもの
- 01クラウド不要でオープンモデルをローカル実行
- 02ブラウザチャットとOpenAI互換APIを同梱
- 03CPU、Appleチップ、GPUで動作
こんな方に
- 自作アプリにローカルAIを組み込む開発者
- 手元のハードでモデルを試したい人
別のものが合うのは
- コマンドよりクリック派ならLM StudioかJanへ
始め方
3ステップで。
必要なもの
- Mac・Windows・Linux
- GPU不要
- モデルに合うメモリ
- ターミナル操作
- 1
brew install llama.cppかGitHubのリリースで導入 - 2
llama-server -hf ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUFで起動 - 3http://localhost:8080 をブラウザで開く
安全チェック
7項目中6項目に合格 · 1 件の注意
継続的に更新ライセンス:MIT
誰が作っている？
- OROBOが公式情報から掲載。制作者はまだOROBOに参加していません。
コードは安全？
- ソースコード公開
- ライセンス:MIT
- Review code pattern: Install script piped to shell from llama.app
更新されている？
- サイトに到達可能
- 本日更新
技術的な詳細と検証しない項目
- サイトの表示が速い
- サイトの保護設定:6項目中5(サイトのみ)HSTS, CSP, nosniff, Frame-Schutz, Referrer-Policy
出所、コードのパターン、ライセンス、更新状況、到達性を毎日自動で検証します。用途への適合性、データの扱い、動作の正確さは検証しません。 最終検証 19 時間前. OROBOの検証方法
同じ目的の代替
Ollama自分で作る · Ollamaコマンド一つで言語モデルをローカル実行オープンソース信頼 高い、97オフライン可Janすぐ使える · Menlo Research自分のPCで動くAIアシスタントオープンソース信頼 高い、100オフライン可Open WebUIすぐ使える · Open WebUI自社サーバーで動くチーム用AIチャットオープンソース信頼 高い、97オフライン可LM Studioすぐ使える · Element Labsオープンモデルを探して、ローカルで使う無料検証は限定的・3項目オフライン可GPT4Allすぐ使える · Nomic AIPC上でオフラインで動くAIチャットオープンソース信頼 高い、91オフライン可Transformers自分で作る · Hugging Face数行のコードで数千のオープンモデルオープンソース信頼 高い、100オフライン可whisper.cpp自分で作る · ggml録音を自分のPC上でテキストにオープンソース信頼 高い、100オフライン可LangChain自分で作る · LangChainモデル・ツール・データをつなぐAIアプリオープンソース信頼 高い、97開発者向け
基本情報
| エリア | 自分で作る |
|---|---|
| 価格 | オープンソース |
| ライセンス | MIT |
| 対応環境 | macOS, Windows, Linux |
| 開発者の人気 | ★ 13.3万 GitHub |
| 最終更新 | 2026年11月04日 |
| ソース | ggml-org/llama.cpp ↗ |