軽量なローカルAIチャットを選ぶなら、まず短い日本語の質問に使うモデルを二つに絞ると比較しやすくなります。候補はOllamaの qwen3:0.6b と gemma3:1b。配布ページのサイズ表示はそれぞれ523MB、806MBですが、これは必要なメモリ容量ではありません。
この記事はOllamaで使う具体的なモデルを選びたい人向けです。2026年11月6日に確認した配布情報をもとに、二つの仕様と試し方を整理します。実機の動作、速さ、日本語の回答精度は検証していません。最速モデルのランキングや、特定のパソコンでの動作保証ではありません。
比較する二つのモデル
Qwen3の0.6bタグ
Ollamaの配布ページには、qwen3:0.6b のサイズが523MB、量子化方式が Q4_K_M と表示されています。量子化方式は配布されるモデルを識別する項目として控えておきましょう。同じ名前の別ファイルを比べないための手がかりになります。
開発元のQwenモデルカードでは、名称はQwen3-0.6B、パラメータ数は0.6Bです。一方、Ollamaの詳細表示は752Mとなっています。両方の表示をそのまま記録し、この数字の違いから性能や品質の優劣を判断しないでください。ここでは数え方の違いまでは確認できていません。
Gemma 3の1bタグ
Ollamaの gemma3:1b は806MB、パラメータ数の表示は1000M、量子化方式は Q4_K_M です。同ページのモデル一覧では、1Bはテキスト用として掲載されています。画像を読ませる用途は今回の二候補の比較には含めません。
ページ上部にはGemma 3ファミリー全体を説明する画像対応の案内もありますが、1Bの仕様とは分けて読む必要があります。Googleの開発者向けページは今回取得できなかったため、この記事のGemmaの仕様はOllamaの配布情報に基づきます。
容量と会話の長さ
ダウンロード量と必要メモリ
配布サイズだけを基準に最初の候補を選ぶなら、表示量が小さい qwen3:0.6b から検討する方法があります。これはダウンロードする量についての選び方であり、回答が速い、日本語が正確、手元のパソコンで動くという意味ではありません。
保存するファイルの容量、実行中に使うRAM、GPU側のVRAMは別の項目です。523MBや806MBを、そのまま必要RAMの欄へ転記しないでください。容量の見積もりは既存記事のローカルAIの実行スペックを見積もる計算例でも整理しています。この記事では特定機種の必要容量は提示していません。
モデルごとのコンテキスト
QwenのモデルカードはQwen3-0.6Bのコンテキスト長を32,768と記載しています。OllamaのGemma 3一覧には、1Bは32kとあります。コンテキスト長は会話や入力の長さに関係する仕様ですが、この表示がそのまま実行時の設定値になるとは限りません。
Gemma 3の4B以上に記載された128kを、1Bの欄へ移さないようにしましょう。また、長い入力を受け付ける仕様と、その内容に正しく答えられることは別です。最初の比較は短い共通の入力にそろえ、長文の試験結果と混ぜずに記録する方法を勧めます。
同じ条件で質問する準備
タグと取得日を記録する
2026年11月6日のOllamaの表示では、qwen3:0.6b の識別子は 7df6b6e09427、gemma3:1b は 97558784bdc9 でした。タグ名だけでなく、取得日と表示される識別子も控えると、あとで別の配布内容を比べていないか確かめられます。
配布ページに掲載された起動コマンドは次のとおりです。二つを一つの会話へ続けて入力するのではなく、それぞれのモデルを試すためのコマンドとして扱ってください。インストールから確認したい場合は、Ollamaの使い方とローカル実行前の確認を先に参照できます。
ollama run qwen3:0.6b
ollama run gemma3:1b
短い質問と判定項目
モデルを起動する前に、比較に使う質問と判定項目を決めておきましょう。先に一方の回答を読み、その回答に合わせてもう一方の問題を変えると、同じ条件の比較ではなくなります。出力の長さや形式の指定も共通にします。
次の入力は、読者が試すために作った架空の例です。実在する顧客や社内文書を使わず、本文に書かれた事実を取り出せるか確かめる目的で使います。実際に二つのモデルへ入力して得た結果ではありません。
次のメモだけを使って日本語で答えてください。
A案は月曜に担当者が確認します。
B案の締切はまだ決まっていません。
質問は、確認する案と曜日、B案の締切です。
箇条書き2行で答え、不明な点を推測しないでください。
回答と使い勝手の確認
事実と指定形式の一致
回答を読むときは、日本語が滑らかかどうかだけでなく、メモの内容に合っているかを確かめましょう。この例ではA案と月曜が対応し、B案の締切は未定のまま残っているかが確認項目です。具体的な締切を補っていれば、その箇所を誤りとして記録できます。
形式の指定は箇条書き2行になっているかを別に確認します。内容の一致と形式の一致を一つの印象点にまとめず、「事実は一致、行数は不一致」のように分けて記録すると、使いたい作業に照らして判断しやすくなります。この判定方法は記事内の提案であり、公式の性能評価ではありません。
待ち時間とパソコンの状態
手元で試す場合は、入力した時刻、表示が終わった時刻、入力文、回答全文を一組で記録する方法があります。パソコンの構成や、同時に開いていたアプリも残しておきましょう。別の環境の結果を、そのまま自分の環境の速さとして扱わないためです。
一度の回答が気に入っただけで、日常の作業全体に適すると決める必要はありません。同じ短い質問を試した記録と、別の作業を試した記録は分けてください。この記事では測定していないため、「何秒以内なら快適」といった共通の合格値は設けていません。
試したあとに選ぶ基準
用途に合う結果を選ぶ
ダウンロード量を抑えて短い質問から試したいなら、まず523MB表示の qwen3:0.6b を候補にできます。その回答が用途に合わなければ、gemma3:1b でも同じ質問を試し、事実の一致、形式、待ち時間を見比べる方法があります。どちらかの品質が上だと事前に決める選び方ではありません。
比較記録にはモデルのタグ、識別子、質問、回答、判定、実行環境を残しましょう。期待した回答が得られなかった場合も、その結果を消して成功例だけを残さず、どの用途では使わないかを決める材料にできます。
利用条件と入力内容
Qwenの開発元ページにはApache-2.0の表示があり、Gemmaの配布ページにはGemma Terms of Useの案内があります。同じ条件だとみなさず、仕事への利用や再配布を考える際は、それぞれの利用条件の本文を確認してください。この記事では規約全文や、特定用途への適合性を審査していません。
ローカル向けモデルという名称だけで、すべての関連機能が外部へ通信しないと判断することも避けましょう。実行方式や接続先を確認できるまでは、比較には上の架空メモのような機密性のない入力を使ってください。二つとも必要な確認項目を満たさなければ、無理に採用せず、使う作業や条件を見直す判断も残せます。
参照資料はQwen3-0.6Bのモデルカード、Ollamaのqwen3:0.6b、Ollamaのgemma3:1bです。仕様の表示は確認時点のもので、配布内容の更新後も同じとは限りません。