ローカルLLMとクラウドLLM(Claude/ChatGPT)の違いと性能差は?選び方ガイド[2026]
自分のPCで動かすローカルLLMと、クラウド経由のClaude・ChatGPT・Geminiなどサービス型LLMの違い・性能差・選び方を整理する記事。本記事は、本質(ローカル=自前主義で自由とプライバシーを取り性能と手間を払う/クラウド=預け主義で最高性能と手軽さを取り課金と依存を払う=優劣でなくトレードオフ)、7観点の比較表(性能/コスト/プライバシー/速度/手間/オフライン/マルチモーダル)、2026年の性能差の現在地(SWE-bench 公式リーダーボードの同条件測定で、オープンウェイト最上位と商用最上位の差は1ポイント〔2026年2月〕、オープンウェイト最上位は最先端に平均4か月遅れ〔Epoch AI〕、家庭用GPU 1枚で動くモデルは6〜12か月遅れ、ローカルはサイズで性能が激変)、コストの違い(クラウド=従量・少量なら割安/ローカル=初期投資後トークン無料・大量利用ほど得・回収日数=ハード代÷1日のクラウド料金・隠れコストは時間)、プライバシー・データ主権(ローカルはデータが一切外に出ず規制/エアギャップ向き)、必要ハード早見(重み=パラメータ数×ビット数÷8で4ビットなら1Bあたり0.5GB、速度の上限=メモリ帯域÷重み、7B=VRAM8〜12GB・32B=24GB・70B=40〜48GB以上)、向き不向き、決定ガイド(機密→品質→使用量の順、多くの人はハイブリッドが最適でクラウド停止時のフォールバックにも)までを2026年9月時点の情報で解説する。