Ollama を使う上で避けて通れないのが「モデルのダウンロード」です。
ollama run でも自動的にモデルは取得されますが、実際に使っていくなら pull コマンドを理解しておく方が便利です。
この記事では、
- モデルのダウンロード方法
runとの違い- どのモデルを選べばいいか
を、実際の使い方ベースで解説します。
ollama pull とは何か
ollama pull は、モデルを事前にダウンロードするためのコマンドです。
ollama pull モデル名これを実行することで、指定したモデルをローカル環境に保存できます。
run との違い
ollama run と pull の違いはシンプルです。
- run → ダウンロード＋実行
- pull → ダウンロードのみ
run は手軽ですが、pull を使うと「事前にモデルを用意する」という使い方ができます。
実際にモデルをダウンロードする
まずは軽量モデルを試してみます。
ollama pull qwen3.5:0.8bこのモデルは比較的軽く、初めての環境でも試しやすいのが特徴です。
ダウンロードが始まり、進行状況が表示されます。
完了すると、ローカルに保存されます。
モデルサイズについて
モデルはサイズによって必要なリソースが大きく変わります。
目安としては、
- 0.5B 〜 4B → 軽量（試しやすい）
- 7B 〜 9B → バランス型
- 20B 以上 → 高性能だが重い
特に最初は、「軽くて動く」モデルを選ぶのがおすすめです。
重いモデルはあとからでも試せます。
どのモデルを選ぶべきか
最初の1つとしては、
qwen3.5:0.8b
qwen3.5:2b
qwen3.5:4bがおすすめです。
理由は、
- ダウンロードが速い
- メモリ消費が少ない
- とりあえず動かせる
という点です。
その後、
qwen3.5:9b
gpt-oss:20bといったモデルに広げていくと、違いが分かりやすくなります。
モデル一覧の確認方法
どのモデルが使えるのかは、公式サイトで一覧を確認できます。
ここでは、
- モデルの種類
- サイズ
- 特徴
などを一覧でチェックできます。
気になるモデルを見つけたら、そのまま ollama pull でダウンロードできます。
最初は迷うと思いますが、いくつか試してみるのが一番早いです。
※実際にはモデルごとにクセや得意分野があるため、一覧だけで判断するのは難しいです。
このサイトでは、実際に触ったモデルの使用感もまとめていきます。
よくあるつまずき
・ダウンロードが遅い
→ モデルサイズが大きいため時間がかかる
・途中で止まる
→ 再度 pull を実行する
・容量が足りない
→ ストレージを確認する
・どこに保存されているかわからない
→ デフォルトでは ~/.ollama に保存される
次にやること
モデルをダウンロードしたら、次は実際に使ってみます。
ollama run qwen3.5:0.8bすでにダウンロード済みなので、すぐに起動します。
次のステップとしては、
- モデルを切り替えて試す
- よく使うコマンドを覚える
- 用途に合わせてモデルを選ぶ
あたりがおすすめです。
まとめ
ollama pull を使うことで、モデルを事前に準備できます。
- モデル管理がしやすくなる
- 複数モデルを使い分けやすい
- ダウンロードと実行を分けられる
まずは軽量モデルから試し、徐々に自分の環境に合うモデルを見つけていくのがポイントです。
