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whatcanirun

whatcanirunは、fiveoutofnine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: fiveoutofnine/whatcanirun)。GitHubスターは247、フォークは23で、MIT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8月26日です。

Find the best local models for your hardware — and how to run them.

💎 隠れた名作★ 247 スター⑂ 23 フォークMIT更新 2026年8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

GitHubスター
247
フォーク
23
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年8月26日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
隠れた名作 — あまり知られていないプロジェクトのための短めのページ
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Get the project

    Clone the repo or visit the official site to get started.

  2. Follow the setup guide

    The README documents install requirements and configuration.

  3. Add your keys if needed

    Connect your own API keys where the project requires them.

  4. Run it

    Launch the app and start using it.

// 機能

選ばれる理由

Hardware-matched picks

Recommends models that fit your RAM and chip — no VRAM guesswork.

llama.cpp and MLX

Focused on the two stacks that run best on consumer hardware.

Copy-paste commands

Get the exact run command for each recommended model.

Apple Silicon first

Tuned for M-series Macs where most local inference happens.

Honest speed notes

Sets expectations on tokens-per-second before you download gigabytes.

MIT licensed

Free and open — fork it or self-host the picker.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/fiveoutofnine/whatcanirun.git
    cd whatcanirun
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Is whatcanirun free?

Yes — MIT licensed and free to use.

Which hardware is supported?

Built primarily around Apple Silicon Macs and llama.cpp-compatible setups.

Does it download models for me?

It recommends and gives commands; you run them yourself.

llama.cpp or MLX — which is better?

MLX is fastest on Apple Silicon; llama.cpp runs almost anywhere. The tool covers both.

Can I contribute model data?

It is open source — check the repo for contribution notes.

// さらに探索

似ているツール

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llama.cpp

LLM inference in C/C++

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代替候補: ローカルLLM

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