「自分のPCでローカルAIを動かしたい、でもどのモデルが動くか分からない」。そんな悩みを一発で解決してくれる Web サービスが CanIRun.ai だ。インストール不要、登録不要で、サイトにアクセスするだけでハードウェアを自動検出し、数百のモデルに対して動作可否を判定してくれる。
何ができるのか
CanIRun.ai は、ブラウザの WebGPU API を使って以下のハードウェア情報を自動取得する。
- GPU の種類と VRAM 容量（GPU 名を WebGPU/WebGL で取得し、内部 DB から VRAM を割り出す）
- GPU メモリ帯域幅（内部スペックシート DB から参照）
- システム RAM
- CPU コア数
取得した情報をもとに、カタログに登録された全モデルとの適合性を即座に算出する。
6 段階の互換性評価
各モデルに対して、S〜F の 6 段階グレード が色分けで表示される。
| グレード | ラベル | 意味 |
|---|---|---|
| S | Runs great | 余裕で動作 |
| A | Runs well | 快適に動作 |
| B | Decent | まずまず動作 |
| C | Tight fit | ギリギリ動作 |
| D | Barely runs | かろうじて動作 |
| F | Too heavy | 動作不可 |
グレードに加え、アーキテクチャの種類・コンテキストウィンドウサイズ・量子化レベル（Q2_K〜F16 といった精度とサイズのトレードオフを示すレベル）ごとのメモリ要件など、詳細な技術情報も確認できる。
対応モデルの幅広さ
カタログは 1GB 未満の軽量モデルから数百 GB の巨大モデルまで 網羅している。
軽量モデル（〜数 GB）
- Qwen 3 0.6B
- Llama 3.2 1B
- Gemma 3 1B
中規模モデル（8〜70B クラス）
- Llama 3.1 8B
- Mistral Nemo 12B
- Qwen 2.5 32B
- Llama 3.3 70B
大規模・MoE モデル
- DeepSeek R1 671B
- DeepSeek V3.2 685B
- Kimi K2 1T
モデルはタスク種別（チャット・コード・ビジョン・推論）、プロバイダー、ライセンス、性能指標でフィルタリングできる。データソースは llama.cpp、Ollama、LM Studio から取得している。
使い方まとめ
- https://canirun.ai にアクセス（Chrome など WebGPU 対応ブラウザを推奨）
- ハードウェア情報が自動検出される
- モデル一覧に S〜F のグレードが表示される
- タスクやプロバイダーで絞り込んで目当てのモデルを探す
注意点
WebGPU API はブラウザから取得できる情報に限界があるため、検出結果が正確でない場合がある。特に以下のケースでは実際のスペックと若干ずれることがある。
- VRAM と RAM を共有する ノート PC の統合グラフィックス
- VRAM と RAM を統合した Apple Silicon（M シリーズ）
ローカル LLM を試したいが「何が動くか分からない」という段階で詰まっている人には、CanIRun.ai が最初の一歩として有効なツールだろう。