KernelAI

カタログ

53個のオープンソースモデルが、すべてスマートフォン上で動作します。

15の開発元が公開する、112 MB〜3.11 GBのモデル。開発元、用途、サイズで絞り込み、好きなモデルをダウンロードしてファイルを手元に保管できます。

53個のモデル

すべてオープンソース。すべて端末内だけで動作します。

Qwen

· 14
  • Qwen 3.5 4B

    ハイブリッド構造を採用した最新のQwen。201言語で詳しい回答や多言語での会話に対応。

    2.74 GB
    新着多言語
  • Qwen 3.5 2B

    日常の作業に適した効率的なハイブリッドモデル。201言語に幅広く対応。

    1.28 GB
    新着多言語
  • Qwen 3.5 0.8B

    600 MB未満で201言語の素早い作業に対応する、コンパクトなハイブリッドモデル。

    533 MB
    新着多言語
  • Qwen 3 VL 2B

    おすすめ

    画像の分析、スクリーンショット内の文字の読み取り、写真に関する質問への回答に32言語で対応。

    1.11 GB
    画像認識推論
  • Qwen 3 4B

    29以上の言語で、複雑な質問、複数段階の指示、会話に対応。

    2.5 GB
    多言語
  • Qwen 3 VL 4B

    グラフ、図表、文書、複雑な視覚的推論に対応する高度な画像分析。

    2.5 GB
    画像認識推論
  • Qwen 2.5 Coder 3B

    92以上のプログラミング言語でコードを作成、解説、リファクタリングします。

    2.1 GB
    コーディング
  • Qwen 3 4B Thinking

    数学、論理パズル、複雑な問題について、段階ごとの推論を示します。

    2.5 GB
    推論
  • Qwen 2.5 3B

    29以上の言語で、翻訳、創作、長い文書の処理に対応。

    2.1 GB
    多言語ウェブ検索
  • Qwen 3 1.7B

    日常の作業や多言語での会話に適した、バランスの取れたモデル。

    1.83 GB
    多言語
  • Qwen 2.5 Coder 1.5B

    92以上のプログラミング言語で、素早いコード解説、不具合修正、補完に対応。

    1.12 GB
    コーディング
  • Qwen 2.5 1.5B

    29以上の言語で、日常の会話、文章作成の支援、基本的な作業に対応。

    1.12 GB
    多言語
  • Qwen 3 0.6B

    短い質問、簡単な会話、基本的な作業に対応。

    444 MB
  • Qwen 2.5 0.5B

    速度が最優先の場合の、ごく簡単な質問に非常に素早く回答。

    491 MB
    小型

Meta

· 2
  • Llama 3.2 3B

    おすすめ

    8言語での複雑な会話に、強い推論力と詳しい解説で対応。

    2.02 GB
    多言語メモリ効率
  • Llama 3.2 1B

    要約、質問への回答、基本的な作業を8言語で素早く処理する軽量モデル。

    808 MB
    多言語メモリ効率

Microsoft

· 2
  • Phi-4 Mini

    数学、論理、推論に優れ、ベンチマークでははるかに大きなモデルと競います。

    2.49 GB
    新着
  • Phi-3 Mini

    高品質の教科書データで学習し、数学と論理に堅実な性能を発揮。

    2.39 GB

Google

· 8
  • Gemma 4 E2B QAT

    おすすめ

    Googleのモバイルを重視したマルチモーダルGemma。画像を理解し、難しい質問をじっくり考えます。このサイズでも品質を維持するQATの重みを使用しています。

    2.62 GB
    新着画像認識
  • Gemma 4 E2B

    本来の品質を備えたマルチモーダルGemma 4。画像を理解し、複雑な質問を考えてから回答します。

    3.11 GB
    新着画像認識
  • Gemma 3 4B

    おすすめ

    一般的な会話に適した、メモリを効率よく使う推論・チャットモデル。

    2.49 GB
    メモリ効率多言語
  • Gemma 3 4B QAT

    同じサイズで、QATに最適化された出力による高水準の推論・チャット品質を実現。一般的な会話に適しています。

    2.49 GB
    新着メモリ効率
  • Gemma 3 1B

    1 GB未満で140以上の言語に対応。利用者の少ない言語にも向いています。

    806 MB
    多言語
  • Gemma 2 2B

    指示に正確に従う、信頼性の高い一般チャットモデル。

    1.71 GB
  • CodeGemma 2B

    コード補完と途中の空欄を埋める作業に特化。

    1.63 GB
    コーディング
  • Gemma 3 270M

    ストレージ容量が重要な場合のごく基本的な作業向け。わずか253 MBの非常に小さなモデル。

    253 MB
    小型

DeepSeek

· 2
  • DeepSeek R1 1.5B

    回答前に詳しい推論を段階ごとに示します。学習に向いています。

    1.12 GB
    推論
  • DeepSeek Coder 1.3B

    87言語で素早くコード作成を支援します。軽量ですが、学習データは古めです。

    874 MB
    コーディング

Stability AI

· 2
  • Stable Code 3B

    18言語でコードの作成・解説に対応し、コードレビューに十分なコンテキストを扱えます。

    1.71 GB
    コーディング
  • StableLM Zephyr 3B

    一貫した有用な回答をする、信頼性の高い一般チャットモデル。

    1.71 GB

Mistral AI

· 1
  • Ministral 3B

    おすすめ

    複数の言語で詳しく回答し、指示に忠実に従います。

    2.15 GB
    多言語ウェブ検索

01.AI

· 1
  • Yi Coder 1.5B

    1 GB未満で52言語の素早いコード補完やデバッグに対応。

    964 MB
    コーディング

NVIDIA

· 1
  • Nemotron Mini 4B

    長い会話で高いチャット性能を発揮。

    2.7 GB

IBM

· 3
  • Granite 4.0 Micro

    おすすめ

    指示に忠実に従い、メモリ消費を抑えながら複雑な複数段階の作業を処理します。

    1.94 GB
    多言語メモリ効率
  • Granite 4.0 1B

    1 GB未満で、ビジネスや専門的な作業に安定した性能を発揮。

    901 MB
    多言語メモリ効率
  • Granite 4.0 350M

    わずか223 MBで、多言語による基本的な作業に対応。

    223 MB
    小型

Hugging Face

· 4
  • SmolLM3 3B

    おすすめ

    2 GB未満ながら、力強い回答と指示への対応でサイズ以上の実力を発揮します。

    1.92 GB
    新着
  • SmolLM2 1.7B

    1 GBを少し超えるサイズで、質の高い会話と指示への対応を実現。

    1.06 GB
  • SmolLM2 360M

    わずか390 MBで、素早い応答と基本的な推論に対応。

    386 MB
    小型
  • SmolLM2 135M

    素早いテスト用のごく小さなモデル。より良い回答には、おすすめモデルをダウンロードしてください。

    112 MB
    小型

OpenAI

· 1
  • GPT-2

    現代のAIブームの始まりとなった、2019年の歴史的なGPT-2。チャットではなくテキスト補完専用です。学習やAIの歴史を知る用途に興味深いモデルです。

    113 MB
    小型

Liquid AI

· 4
  • LFM2.5 VL 3B

    画像を分析して直接回答します。Liquidモデルならではの高速でメモリ消費の少ない推論を利用します。

    1.67 GB
    新着画像認識
  • LFM2.5 2.6B

    Liquidの主力テキストモデル。指示に忠実に従い、多言語チャットを高速かつ少ないメモリで処理します。

    1.67 GB
    新着メモリ効率
  • LFM2.5 1.2B

    おすすめ

    小さくても高速で賢いモデル。日常の質問や作業を、驚くほど高い品質で処理します。

    731 MB
    新着メモリ効率
  • LFM2.5 1.2B Thinking

    どのスマートフォンにも収まるサイズで、回答前に問題を段階的に考えます。

    731 MB
    推論メモリ効率

PrismML

· 4
  • Ternary Bonsai 8B

    PrismMLで最大の三値Bonsaiモデル。1.58ビットの重みで8B規模の回答を実現し、端末内での高速推論を目指した設計です。

    2.31 GB
    新着
  • Bonsai 8B

    PrismMLの主力1ビットBonsaiモデル。ほとんどの1Bモデルより小さなダウンロードで8B規模を実現し、端末内での高速動作を目指しています。

    1.16 GB
    新着メモリ効率
  • Ternary Bonsai 4B

    三値の重みで圧縮し、スマートフォンでダウンロードしやすいサイズにした実験的な4Bクラスのモデル。

    1.14 GB
    新着実験的
  • Ternary Bonsai 1.7B

    メモリの少ないスマートフォンで素早いローカルチャットに使える、実験的な小型三値モデル。

    490 MB
    新着実験的

Community

· 4
  • Hermes 3 3B

    登場人物の口調を一貫させたロールプレイや創作。

    2.02 GB
    ロールプレイウェブ検索
  • Danube 3 4B

    一般的な作業に素早く回答する、バランスの取れた4Bモデル。

    2.39 GB
  • TinyLlama 1.1B

    700 MB未満の基本的なチャットモデル。ほぼすべての端末で高速に動作します。

    669 MB
    メモリ効率
  • Danube 3 500M

    多言語の基本的な作業に非常に素早く回答。

    547 MB
    小型

始め方

モデルの選び方。

  • サイズ

    53個のうち18個が1 GB未満です。

    最小は112 MB、最大は3.11 GBです。一般に大きなファイルほど回答の質が高く、生成に時間がかかるため、古いiPhoneでは小さなモデルから始めてください。

  • 画像認識

    5個のモデルが画像を読み取れます。

    写真やスクリーンショットに関する質問に、画像内の文字も含めて回答します。カタログのほかのモデルは、すべてテキストを入力してテキストを返します。

  • ダウンロード

    Wi-Fiで1回ダウンロードすれば、手元に残ります。

    ダウンロード後はファイルが端末に保存され、すべての回答がスマートフォンのCPUとGPUで生成されます。通常のプロンプトはローカルで処理されます。任意のウェブ検索は、プライバシーポリシーに記載のとおりネットワークを使います。

まずは1つのモデルから。

無料、アカウント不要。モデルをダウンロードすれば、通信をオフにしても回答できます。

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53個のモデル。112 MB〜3.11 GB。iOS 16.4以降に対応。