llmfit は無料で使えますか？ライセンスは？

llmfit は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

llmfit は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。llmfit の最終コミットは 2026年10月19日です。

llmfit は何に使えますか？

数GBのモデルファイルをダウンロードする前に、ローカルで使うLLMを選ぶ。ノートPCやワークステーションで、モデルを許容できる速度で動かせるか確認する。ハードウェアに応じたモデルの推奨情報を、JSON経由でスクリプトやエージェントに渡す。ハードウェアのベンチマーク結果をコミュニティと共有し、速度推定の精度向上に役立てる。

llmfit のインストール方法は？

Homebrew でインストール（ビルド済みバイナリ）: brew install AlexsJones/llmfit/llmfit 対話型 TUI を起動: llmfit

llmfit はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/AlexsJones/llmfit

AlexsJones/llmfit

Q: llmfit は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。llmfit の最終コミットは 2026年10月19日 です。

CPU、RAM、GPUを検出し、手元のマシンで快適に動作するオープンLLMを順位付けするRust製CLI/TUI。

GitHub で見る

スター: 38,129
フォーク: 2,456
未解決の Issue: 60
最終コミット: 昨日

これは何？

llmfitは、ローカルでモデルを動かす人によくある疑問に答えます。自分のハードウェアで動かせて、実用的な速度が出るオープンソースLLMはどれか、という疑問です。CPUコア、システムRAM、ディスクリートGPUと統合GPU、VRAM、ユニファイドメモリを調べ、NVIDIA CUDA、Apple Silicon、AMD ROCm、Intel OneAPIの環境にも対応します。

カタログ内の各モデルは、メモリへの適合度、推定速度、品質、コンテキスト長を基準にスコア化されます。推定では、パラメーター数やGGUF、AWQ、GPTQ、EXL2などの量子化形式が考慮されます。結果はデフォルトで対話型のターミナルUIに表示され、従来型のCLIテーブルや、スクリプト向けのJSON出力も利用できます。

さらに、HTTP経由で提供されるWebダッシュボードとREST APIに加え、Ollama、llama.cpp、MLX、Docker Model Runner、LM Studioなど、起動中のローカルプロバイダーに対するtok/sを測定するベンチマークコマンドも用意されています。

主な機能

01NVIDIA、Apple Silicon、AMD、Intelの各環境で、CPU、RAM、GPU、VRAM、ユニファイドメモリを検出します。
02メモリへの適合度、推定速度、品質、コンテキスト長に基づいてモデルを順位付けします。
03対話型TUI、JSON出力に対応したCLI、Webダッシュボードを提供します。
04/api/v1/systemや/api/v1/modelsなどのHTTPエンドポイントを公開します。
05マルチGPU環境、MoEモデル、複数の量子化形式に対応します。

ユースケース

数GBのモデルファイルをダウンロードする前に、ローカルで使うLLMを選ぶ。
ノートPCやワークステーションで、モデルを許容できる速度で動かせるか確認する。
ハードウェアに応じたモデルの推奨情報を、JSON経由でスクリプトやエージェントに渡す。
ハードウェアのベンチマーク結果をコミュニティと共有し、速度推定の精度向上に役立てる。

クイックスタート

1
Homebrew でインストール（ビルド済みバイナリ）
brew install AlexsJones/llmfit/llmfit
2
対話型 TUI を起動
llmfit

使う前に知っておきたいこと

署名ジョブが失敗すると、Windows 版のリリースバイナリに署名が付かない場合があります。署名済みバイナリが必要な場合は、署名を確認してください。
速度と適合性の数値は、自分でベンチマークを実行しない限り、仕様に基づく推定値です。

トピック

#llm #local-llm #gguf #quantization #hardware #cli #tui #benchmark #localai #mlx

よくある質問

llmfit とは？: CPU、RAM、GPUを検出し、手元のマシンで快適に動作するオープンLLMを順位付けするRust製CLI/TUI。 llmfitは、ローカルでモデルを動かす人によくある疑問に答えます。自分のハードウェアで動かせて、実用的な速度が出るオープンソースLLMはどれか、という疑問です。CPUコア、システムRAM、ディスクリートGPUと統合GPU、VRAM、ユニファイドメモリを調べ、NVIDIA CUDA、Apple Silicon、AMD ROCm、Intel OneAPIの環境にも対応します。
llmfit は無料で使えますか？ライセンスは？: llmfit は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
llmfit は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。llmfit の最終コミットは 2026年10月19日です。
llmfit は何に使えますか？: 数GBのモデルファイルをダウンロードする前に、ローカルで使うLLMを選ぶ。ノートPCやワークステーションで、モデルを許容できる速度で動かせるか確認する。ハードウェアに応じたモデルの推奨情報を、JSON経由でスクリプトやエージェントに渡す。ハードウェアのベンチマーク結果をコミュニティと共有し、速度推定の精度向上に役立てる。
llmfit のインストール方法は？: Homebrew でインストール（ビルド済みバイナリ）: brew install AlexsJones/llmfit/llmfit 対話型 TUI を起動: llmfit
llmfit はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/AlexsJones/llmfit

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。