LibreAI / ローカルLLM / Koboldcpp
// local-llm · LostRuins/koboldcpp

Koboldcpp

Koboldcppは、LostRuinsが公開しているオープンソースのローカルLLMプロジェクトです(GitHub: LostRuins/koboldcpp)。GitHubスターは11,931、フォークは787で、AGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月3日です。

KoboldCpp - Run GGUF AI models locally with a KoboldAI UI. One File. Zero Install

★ 11.9k スター⑂ 787 フォークAGPL-3.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
LostRuins/koboldcpp
GitHubスター
11,931
フォーク
787
ライセンス
AGPL-3.0
GitHubでの最終更新
2026年10月3日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Read the docs
// 仕組み

仕組み

  1. Install the runtime

    One-command installers exist for every major OS; servers and engines use Docker or simple binaries.

  2. Download a model

    Pull from a built-in library or point at any GGUF/compatible weights you already have.

  3. Chat or call the API

    Use the bundled chat UI, or point your apps and coding agents at the local OpenAI-style endpoint.

  4. Tune for your hardware

    Pick model sizes that fit your RAM/VRAM; quantization options trade a little quality for a lot of speed.

// 機能

選ばれる理由

Total privacy

Prompts never leave your machine — no accounts, no logging, no training on your data.

Works offline

Once weights are downloaded, everything runs with the network cable unplugged.

OpenAI-style APIs

Local endpoints your existing tools and code can call with minimal changes.

Huge model choice

Llama, Qwen, Gemma, DeepSeek, Mistral and more, in sizes from phone-friendly to workstation-class.

Agent integrations

Coding assistants and automation tools plug straight into the local server.

Quantization support

Run bigger models on smaller hardware via GGUF and friends.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Get the code

    Clone the repository or download the latest release for your OS.

    git clone https://github.com/LostRuins/koboldcpp.git
  2. Step 2 — Follow the install guide

    Every project documents its own setup — the README's install section is the source of truth.

  3. Step 3 — Launch

    Start the app or server as documented and open the interface it provides.

// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

How much RAM do I need?

Roughly the model size in GB plus headroom — 8B models fit comfortably on 16GB machines with quantization.

Local or cloud — which is better?

Local wins on privacy and cost; cloud wins on raw frontier quality. Many people use both.

Who maintains Koboldcpp?

It is an open-source project at LostRuins/koboldcpp with 787 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Which model should I start with?

A recent mid-size open model in the library's recommendations — start small and scale up.

Can my apps use it?

Yes — the local API plus client libraries make it a popular backend for indie apps.

Does it run on Apple Silicon?

Yes — several of these are optimized for it, and unified memory helps a lot.

// さらに探索

似ているツール

ローカルLLM

llama.cpp

LLM inference in C/C++

★ 130.2k スターMIT
ガイドを見る →
ローカルLLM

vLLM

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

★ 93.1k スターApache-2.0
ガイドを見る →
ローカルLLM

Web LLM

High-performance In-browser LLM Inference Engine

★ 19.2k スターApache-2.0
ガイドを見る →
ローカルLLM

kalosm

Run controllable pre-trained AI models locally, written in Rust.

★ 2.2k スターApache-2.0
ガイドを見る →
ローカルLLM

Unsloth

Run and fine-tune LLMs and diffusion models locally — faster training, smaller memory footprint.

★ 77.2k スターApache-2.0
ガイドを見る →
ローカルLLM

node-llama-cpp

Run AI models locally on your machine with node.js bindings for llama.cpp. Enforce a JSON schema on the model output on the generation level

★ 2.2k スターMIT
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: ローカルLLM

LibreAIカタログに掲載されたローカルLLMプロジェクトの中で最もスターの多いもの — Koboldcppが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る local-llm

さらに見る: ローカルLLM

カタログの中でKoboldcppとスター数が近いローカルLLMプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

Koboldcppを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。