2026年6月時点のローカルAIは、かなり状況が変わっています。
Laravel・Go・React を触りながら実務で使う人向けに整理すると、こんな感じです。
2026年のローカルAI勢力図
| 分野 | 主流 |
|---|---|
| モデル管理 | Ollama |
| GUI | LM Studio / Open WebUI |
| 開発支援 | Claude Code + ローカルLLM |
| 推論サーバ | vLLM |
| 埋め込み | nomic-embed-text |
| 日本語モデル | Qwen系 |
| 推論モデル | DeepSeek-R1系 |
2025年までは Llama が主役でしたが、2026年は DeepSeek と Qwen が中心です。
今一番強いモデル
コーディング
- DeepSeek-R1
- DeepSeek-V3.1
- Qwen3-Coder
特に DeepSeek-R1 は推論能力が非常に高く、
- Laravel
- Go
- React
- SQL
あたりはかなり実用レベルです。
Ollamaはまだ主役？
はい。
実際には
ollama run deepseek-r1:14bだけで動くので依然として最も普及しています。
ただし上級者は
- llama.cpp
- vLLM
へ移行し始めています。
理由は
- 高速
- GPU効率
- 同時接続数
が有利だからです。
Open WebUI が超進化
昔は
ChatGPT
↓
ブラウザでしたが、
今は
Open WebUI
↓
Ollama
↓
DeepSeekで
- ChatGPT風画面
- RAG
- ファイルアップロード
- Web検索
- エージェント
までできます。
おすすめ構成
Ryzen7マシンを使っているので、
Open WebUI
↓
Ollama
↓
DeepSeek-R1:14b
↓
nomic-embed-textが一番バランス良いです。
Laravelとの組み合わせ
- 議事録解析
- pgvector
- システム
- 鉄道DB
との相性が良いのは
Laravel
↓
Ollama API
↓
DeepSeekです。
OpenAI APIとほぼ同じ形で呼べます。
http://localhost:11434/api/generateClaude Codeとの連携
2026年はこれが一番面白いです。
Claude Code
↓
ローカル Ollama
↓
DeepSeek-R1という構成が広がっています。
つまり
- コード編集は Claude Code
- 推論は自宅PC
という使い方です。
前に
「Codex CLIがローカルAIを使う意味は？」
と言っていましたが、
最近は
高性能エージェント
+
ローカルモデルという分業が主流になりつつあります。
今後半年の注目
特に注目なのは
- Qwen3
- DeepSeek-R1-0528
- Open WebUI
- vLLM
- Apple MLX
です。
Open WebUI
+
Ollama
+
DeepSeek-R1 14B
+
nomic-embed-text
+
Laravel(pgvector)ここまで作ると、議事録解析やRAG検索はかなり実用レベルになります。今の Ryzen7 環境なら十分狙えます。