2026年、制限なし（No Restrictions）で利用できる上位10のLLM

2026年版制限なしのLLMトップ10

ChatGPT、Claude、Geminiなどのほとんどの商用LLMには、特定の出力を制限するコンテンツフィルターやセーフティガードレールが備わっています。制限のない言語モデルを必要とする研究者、クリエイティブライター、セキュリティプロフェッショナル、開発者のために、ローカルで検閲なしに実行できるオープンウェイトモデルのエコシステムが拡大しています。

このガイドでは、2026年に利用可能な制限なしのLLMトップ10、それらをローカルで実行する方法、および実用的なユースケースについて解説します。

なぜ制限なしのLLMを使用するのか？

検閲されていないモデルを使用することには、いくつかの正当な理由があります。

セキュリティ研究: レッドチーミング、ペネトレーションテスト、脆弱性分析には、セキュリティのトピックについてオープンに議論できるモデルが必要です。
クリエイティブライティング: 小説家は、対立、道徳的に複雑なキャラクター、または成人向けのテーマの執筆を拒否しないモデルを必要としています。
医学・法学研究: 専門家は、機密性の高いトピックについてフィルタリングされていない情報を必要とします。
学術研究: バイアス、アライメント、モデルの挙動を研究するには、フィルタリングされていない出力へのアクセスが必要です。
プライバシー: モデルをローカルで実行することは、データがマシンから外部に出ないことを意味します。

制限なしのLLMトップ10（2026年）

1. Dolphin Mixtral (8x22B / 8x7B)

Dolphinは、最も有名な検閲なしモデルファミリーの一つです。Mixtralベースのバリアントは、コンテンツフィルターなしで優れた推論能力を提供します。

仕様	Dolphin Mixtral 8x22B	Dolphin Mixtral 8x7B
パラメータ数	141B (active: 39B)	46.7B (active: 12.9B)
必要VRAM	80GB+ (Q4)	24GB (Q4)
最適な用途	複雑な推論	汎用的な目的
ライセンス	Apache 2.0	Apache 2.0

# Ollamaで実行
ollama pull dolphin-mixtral:8x22b
ollama run dolphin-mixtral:8x22b

2. Nous Hermes 2 (Llama 3.1 70B / 8B)

Nous ResearchのHermesモデルは、人為的な拒否を伴わずに「助けになること」を目的としてファインチューニングされています。指示に忠実に従い、複雑なプロンプトもうまく処理します。

ollama pull nous-hermes2:70b
ollama run nous-hermes2:70b

3. WizardLM Uncensored (各種サイズ)

WizardLM Uncensoredは、「アンセンサリング（検閲解除）」と呼ばれるプロセスを使用して、WizardLMモデルからアライメントトレーニングを削除しています。これは、能力を維持しつつ、拒否パターンを除去する手法です。

ollama pull wizardlm-uncensored:13b
ollama run wizardlm-uncensored:13b

4. Midnight Miqu (70B)

流出したMistralの重みをベースにコミュニティで開発されたMidnight Miquは、強力なクリエイティブライティング能力と最小限のコンテンツ制限で知られています。長編小説やロールプレイのシナリオに優れています。

仕様	詳細
パラメータ数	70B
必要VRAM	40GB+ (Q4_K_M)
最適な用途	クリエイティブライティング、小説
コンテキストウィンドウ	32K tokens

5. Command R+ Uncensored

CohereのCommand R+アーキテクチャに基づき、コミュニティが作成したアンセンサード版は、コンテンツフィルターなしで強力な多言語能力を提供します。特に研究や分析タスクに適しています。

ollama pull command-r-plus
# HuggingFaceでコミュニティによるアンセンサード量子化版が利用可能

6. Qwen 2.5 72B (Abliterated)

Abliterated（アブリテレイテッド）モデルは、再学習なしでモデルの活性化空間から拒否の方向性を除去する技術を使用しています。Qwen 2.5のAbliteratedバリアントは、元のモデルの強力な推論能力を維持しつつ、拒否行動を排除しています。

# HuggingFaceからダウンロードしてOllama用に変換
# HuggingFaceで "qwen2.5-72b-abliterated" を検索
ollama create qwen25-abliterated -f Modelfile

7. DeepSeek V3 (Uncensored Finetunes)

DeepSeekのV3モデル（671B MoE）は、中国政府のアライメントに沿ったコンテンツ制限を取り除くために、コミュニティによってファインチューニングされています。これらのバリアントは、政治的な検閲なしにDeepSeekの強力なコーディングと推論を求めるユーザーに人気があります。

8. Llama 3.3 70B (Abliterated)

MetaのLlama 3.3は、最も強力なオープンウェイトモデルの一つです。Abliteratedバージョンは、モデルの印象的な能力をそのままに、セーフティトレーニングを除去しています。

# コミュニティのGGUF量子化版を通じて利用可能
ollama pull llama3.3:70b
# その後、カスタムModelfileを介してabliteratedウェイトを適用

9. Yi 1.5 34B (Uncensored)

01.AIのYiモデルファミリーもコミュニティによって検閲が解除されています。34Bバリアントは、品質とハードウェア要件のバランスが絶妙で、Q4量子化であれば単一の24GB GPUに収まります。

ollama pull yi:34b

10. Mistral Small (24B) Uncensored Finetunes

MistralのSmallモデルは、無制限の使用のためにコミュニティによってファインチューニングされています。24Bのパラメータ数により、コンシューマー向けハードウェアで良好に動作し、幅広いタスクで堅実なパフォーマンスを提供します。

ollama pull mistral-small:24b
# HuggingFaceでコミュニティによるアンセンサード版が利用可能

Ollamaを使用してローカルで制限なしのLLMを実行する方法

Ollamaは、ローカルモデルを実行する最も簡単な方法です。以下に完全なセットアップガイドを示します。

ステップ1: Ollamaのインストール

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows: ollama.ai からダウンロード

# インストールの確認
ollama --version

ステップ2: モデルのプルと実行

# モデルをプル（一度ダウンロードすれば、それ以降は使い回せます）
ollama pull dolphin-mixtral:8x7b

# 対話型で実行
ollama run dolphin-mixtral:8x7b

# APIサーバーとして実行
ollama serve
# APIは http://localhost:11434 で利用可能になります

ステップ3: APIの使用

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "dolphin-mixtral:8x7b",
        "prompt": "バッファオーバーフロー攻撃の仕組みを詳細に説明してください。",
        "stream": False
    }
)
print(response.json()["response"])

ステップ4: Web UIでの使用

ローカルモデルでChatGPTのようなインターフェースを使用する場合：

# Open WebUI (旧称 Ollama WebUI) をインストール
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

http://localhost:3000 を開き、Ollamaインスタンスに接続します。会話履歴、モデルの切り替えなどが可能なフルチャットインターフェースが利用できます。

ハードウェア要件の比較

モデル	パラメータ数	Q4 VRAM	Q8 VRAM	最小構成GPU
Dolphin Mixtral 8x7B	46.7B	24GB	48GB	RTX 4090
Nous Hermes 2 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060
Nous Hermes 2 70B	70B	40GB	75GB	2x RTX 4090
WizardLM 13B	13B	8GB	14GB	RTX 3070
Qwen 2.5 72B	72B	42GB	78GB	2x RTX 4090
Yi 34B	34B	20GB	36GB	RTX 4090
Mistral Small 24B	24B	14GB	26GB	RTX 4080
Llama 3.3 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060

GPUがない場合: CPU推論を使用してください。OllamaはCPUのみのモードをサポートしています。速度は遅い（7Bモデルで1-5 tokens/sec）ですが、動作します。

# CPUモードを強制
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run nous-hermes2:8b

制限なしモデルを実行するためのクラウドオプション

ハードウェアがない場合は、GPUをレンタルすることができます。

プロバイダー	GPU	料金/時間	最適な用途
RunPod	RTX 4090	$0.44	素早い実験
Vast.ai	RTX 4090	$0.30	予算重視
Lambda	A100 80GB	$1.25	大規模モデル
Together AI	APIアクセス	トークン課金	セットアップ不要

安全性と法的考慮事項

制限なしのモデルを実行することはほとんどの管轄区域で合法ですが、その使用方法についてはユーザー自身が責任を負います。いくつかのガイドラインを以下に示します。

違法なコンテンツを生成しない: 制限なしのモデルであっても、有害な出力を生成する可能性があります。出力内容をどう扱うかについては、法的に自己責任となります。
正当な目的に使用する: セキュリティ研究、クリエイティブライティング、学術研究はすべて正当なユースケースです。
機密データを扱う際はモデルをローカルに保つ: ローカルモデルの主な利点の一つは、プロンプトがマシンから外部に送信されないことです。

まとめ

オープンソースのLLMエコシステムは、商用APIが提供する以上の柔軟性を必要とするユーザー向けに、強力で制限のないモデルを提供しています。OllamaやOpen WebUIのようなツールを使用すれば、コンシューマー向けハードウェア上でもこれらのモデルをローカルで実行することは非常に簡単です。

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2026年版制限なしのLLMトップ10

このガイドでは、2026年に利用可能な制限なしのLLMトップ10、それらをローカルで実行する方法、および実用的なユースケースについて解説します。

なぜ制限なしのLLMを使用するのか？

検閲されていないモデルを使用することには、いくつかの正当な理由があります。

セキュリティ研究: レッドチーミング、ペネトレーションテスト、脆弱性分析には、セキュリティのトピックについてオープンに議論できるモデルが必要です。
クリエイティブライティング: 小説家は、対立、道徳的に複雑なキャラクター、または成人向けのテーマの執筆を拒否しないモデルを必要としています。
医学・法学研究: 専門家は、機密性の高いトピックについてフィルタリングされていない情報を必要とします。
学術研究: バイアス、アライメント、モデルの挙動を研究するには、フィルタリングされていない出力へのアクセスが必要です。
プライバシー: モデルをローカルで実行することは、データがマシンから外部に出ないことを意味します。

制限なしのLLMトップ10（2026年）

1. Dolphin Mixtral (8x22B / 8x7B)

仕様	Dolphin Mixtral 8x22B	Dolphin Mixtral 8x7B
パラメータ数	141B (active: 39B)	46.7B (active: 12.9B)
必要VRAM	80GB+ (Q4)	24GB (Q4)
最適な用途	複雑な推論	汎用的な目的
ライセンス	Apache 2.0	Apache 2.0

# Ollamaで実行
ollama pull dolphin-mixtral:8x22b
ollama run dolphin-mixtral:8x22b

2. Nous Hermes 2 (Llama 3.1 70B / 8B)

ollama pull nous-hermes2:70b
ollama run nous-hermes2:70b

3. WizardLM Uncensored (各種サイズ)

ollama pull wizardlm-uncensored:13b
ollama run wizardlm-uncensored:13b

4. Midnight Miqu (70B)

仕様	詳細
パラメータ数	70B
必要VRAM	40GB+ (Q4_K_M)
最適な用途	クリエイティブライティング、小説
コンテキストウィンドウ	32K tokens

5. Command R+ Uncensored

ollama pull command-r-plus
# HuggingFaceでコミュニティによるアンセンサード量子化版が利用可能

6. Qwen 2.5 72B (Abliterated)

# HuggingFaceからダウンロードしてOllama用に変換
# HuggingFaceで "qwen2.5-72b-abliterated" を検索
ollama create qwen25-abliterated -f Modelfile

7. DeepSeek V3 (Uncensored Finetunes)

8. Llama 3.3 70B (Abliterated)

# コミュニティのGGUF量子化版を通じて利用可能
ollama pull llama3.3:70b
# その後、カスタムModelfileを介してabliteratedウェイトを適用

9. Yi 1.5 34B (Uncensored)

ollama pull yi:34b

10. Mistral Small (24B) Uncensored Finetunes

ollama pull mistral-small:24b
# HuggingFaceでコミュニティによるアンセンサード版が利用可能

Ollamaを使用してローカルで制限なしのLLMを実行する方法

Ollamaは、ローカルモデルを実行する最も簡単な方法です。以下に完全なセットアップガイドを示します。

ステップ1: Ollamaのインストール

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows: ollama.ai からダウンロード

# インストールの確認
ollama --version

ステップ2: モデルのプルと実行

# モデルをプル（一度ダウンロードすれば、それ以降は使い回せます）
ollama pull dolphin-mixtral:8x7b

# 対話型で実行
ollama run dolphin-mixtral:8x7b

# APIサーバーとして実行
ollama serve
# APIは http://localhost:11434 で利用可能になります

ステップ3: APIの使用

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "dolphin-mixtral:8x7b",
        "prompt": "バッファオーバーフロー攻撃の仕組みを詳細に説明してください。",
        "stream": False
    }
)
print(response.json()["response"])

ステップ4: Web UIでの使用

ローカルモデルでChatGPTのようなインターフェースを使用する場合：

# Open WebUI (旧称 Ollama WebUI) をインストール
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

ハードウェア要件の比較

モデル	パラメータ数	Q4 VRAM	Q8 VRAM	最小構成GPU
Dolphin Mixtral 8x7B	46.7B	24GB	48GB	RTX 4090
Nous Hermes 2 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060
Nous Hermes 2 70B	70B	40GB	75GB	2x RTX 4090
WizardLM 13B	13B	8GB	14GB	RTX 3070
Qwen 2.5 72B	72B	42GB	78GB	2x RTX 4090
Yi 34B	34B	20GB	36GB	RTX 4090
Mistral Small 24B	24B	14GB	26GB	RTX 4080
Llama 3.3 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060

# CPUモードを強制
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run nous-hermes2:8b

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プロバイダー	GPU	料金/時間	最適な用途
RunPod	RTX 4090	$0.44	素早い実験
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Lambda	A100 80GB	$1.25	大規模モデル
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安全性と法的考慮事項

違法なコンテンツを生成しない: 制限なしのモデルであっても、有害な出力を生成する可能性があります。出力内容をどう扱うかについては、法的に自己責任となります。
正当な目的に使用する: セキュリティ研究、クリエイティブライティング、学術研究はすべて正当なユースケースです。
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2026年版 制限なしのLLMトップ10

なぜ制限なしのLLMを使用するのか？

制限なしのLLMトップ10（2026年）

1. Dolphin Mixtral (8x22B / 8x7B)

2. Nous Hermes 2 (Llama 3.1 70B / 8B)

3. WizardLM Uncensored (各種サイズ)

4. Midnight Miqu (70B)

5. Command R+ Uncensored

6. Qwen 2.5 72B (Abliterated)

7. DeepSeek V3 (Uncensored Finetunes)

8. Llama 3.3 70B (Abliterated)

9. Yi 1.5 34B (Uncensored)

10. Mistral Small (24B) Uncensored Finetunes

Ollamaを使用してローカルで制限なしのLLMを実行する方法

ステップ1: Ollamaのインストール

ステップ2: モデルのプルと実行

ステップ3: APIの使用

ステップ4: Web UIでの使用

ハードウェア要件の比較

制限なしモデルを実行するためのクラウドオプション

安全性と法的考慮事項

まとめ

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1. Dolphin Mixtral (8x22B / 8x7B)

2. Nous Hermes 2 (Llama 3.1 70B / 8B)

3. WizardLM Uncensored (各種サイズ)

4. Midnight Miqu (70B)

5. Command R+ Uncensored

6. Qwen 2.5 72B (Abliterated)

7. DeepSeek V3 (Uncensored Finetunes)

8. Llama 3.3 70B (Abliterated)

9. Yi 1.5 34B (Uncensored)

10. Mistral Small (24B) Uncensored Finetunes

Ollamaを使用してローカルで制限なしのLLMを実行する方法

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ステップ2: モデルのプルと実行

ステップ3: APIの使用

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