60種類以上のAIモデルを一括検出：CanIRun.aiでローカル実行可能なモデルを即座に確認

AIモデルをローカルで動かしたいけど、自分のPCで本当に動くのかわからない——ローカルデプロイを試したことのある人なら、誰もが一度は直面したことがある悩みだろう。

今回紹介する CanIRun.ai は、まさにこの問題を解決するためのツールだ。ブラウザ上でデバイスの設定を検出し、どのオープンソースモデルがローカルで実行可能かを教えてくれる。

どんな問題を解決するのか

ローカルでのAIモデルデプロイで最も面倒なのは、インストールそのものではなく選択の困難さだ：

従来のやり方では、各モデルのHuggingFaceページでパラメータを調べ、VRAM necessityを手動で計算する必要があった。CanIRun.aiはこのプロセスをワンクリック検出に簡略化する——ページを開くだけで、実行可能な全モデルが一覧表示される。

このサイトは WebGPU 技術を利用してブラウザのGPU能力を検出する。追加ソフトウェアのインストールは不要で、WebGPUをサポートするブラウザ（最新版のChrome/Edge）があれば、即座にデバイス情報を取得できる。

最小の0.8Bから最大の1Tパラメータモデルまで、現在主流のオープンソースエコシステムを網羅している：

各モデルについて 7種類の量子化レベル の詳細データが提供されている：

量子化	精度	品質	代表的VRAM
Q2_K	2-bit	Low	最小
Q3_K_M	3-bit	Moderate	小
Q4_K_M	4-bit	Good	中
Q5_K_M	5-bit	Good	大
Q6_K	6-bit	Excellent	大
Q8_0	8-bit	Excellent	非常大
F16	16-bit	Lossless	最大

例えば DeepSeek R1（671B MoE、37B active）の場合：

これにより、ユーザーはハードウェア条件に応じて柔軟に選択できる。

各モデルページにはワンストップで情報が統合されている：

サイトのインターフェースは非常にシンプルで、主に3つのエリアに分かれている：

任意のモデルをクリックすると詳細ページが表示され、具体的なVRAM necessityテーブルが見られる。設定項目が緑色で表示されていればデバイスで実行可能、赤色であれば不十分を示している。

ハードウェア購入の参考 新しいグラフィックカードやノートパソコンを買いたい？まずCanIRun.aiで目標設定でどのモデルが動くか確認しよう。
モデル選定の意思決定 Llama 3.1 8BとQwen 2.5 7Bのどちらを使うべきか迷っている？VRAM necessityとコンテキスト長を比較しよう。
量子化方案の計画 VRAMが足りない時、適切な量子化レベルのバランスポイントを素早く見つけられる。
初心者向け入門ガイド ローカルデプロイを始めたばかりの初心者は、モデル規模とハードウェア necessityの関係を直感的に理解できる。

CanIRun.aiのデータソースには以下が含まれる：

これらはローカルでの大規模モデル実行に関する主流ツールであり、データの信頼性は高い。

WebGPU検出部分は、現代ブラウザの新標準APIを活用しており、GPUのVRAM推定や計算能力情報を取得できる。

CanIRun.aiの強みはゼロハードルと包括性——ソフトウェアをインストールせず、ページを開くだけで主流モデルの互換性が一目でわかる。

ローカルでAIモデルを頻繁に試す開発者にとって、CanIRun.aiは手間を省く参考ツールだ。分散していたモデルパラメータを明確な互換性リストに統合し、ハードウェア計画とモデル選定をより直感的にしてくれる。

ローカルでの大規模モデルデプロイを検討しているなら、まずcanirun.aiを開いて、自分のデバイスで何が動くか確認してみよう。

プロジェクト情報