3行でいうと

  • LM Studio は、デスクトップアプリです。公式のシステム要件は、Mac が Apple Silicon で macOS 14.0以降(Intel Mac は非対応)、Windows が x64 か ARM でメモリ16GB以上を recommended と書く、Linux が Ubuntu 20.04以降の AppImage です。インストーラーの画面ごとの手順は、読んだページには書かれていませんでした。
  • 最初の設定で見るのは、モデルの保存場所、モデルごとの既定の読み込み設定(コンテキストの大きさなど)、ログイン時にサーバーを動かすか、ネットワークへの公開の有無です。画面の設定とモデルごとの既定値が中心です。
  • 動作の確かめは、「Discover」で取得 → 「Chat」でモデルを読み込んで会話、の順です。コマンドでは lms ls、lms ps で確かめられます。
  • 同じPCに Ollama も入れる場合、公式の既定のポートは別(Ollama は 11434、LM Studio の例は 1234)です。Ollama の導入は、前の05にあります。

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。手順は、公式の手順を順に並べたものです。コマンドは公式ページに書かれていたものを写しています(取得した要約の中で崩れていたものは写さず、「原文で確認」と書きました)。画面の表記は公式ページの表記なので、手元の画面と照らして読んでください。公式ページは要約の形で取得しているため、長い引用は避けて言い換えています。公式に書かれていない画面や初期値は、「公式で確認できていない」と書きます。

先に結論

前提:用語をそろえる

たとえ話:台所の道具を買って、最初に火をつける

LM Studio を入れる作業も、台所にコンロを据えて、最初に火がつくか確かめるのに似ています。据え付け(インストール)、ガス栓(サーバーやアプリの起動)、火をつけてみる(小さなモデルで1回会話)の順です。コンロの置き場所(保存場所)と、火の大きさの上限(コンテキスト)は、後から変えるより先に決めておく方が楽です。これは僕らのたとえで、公式の表現ではありません。

手順0:入れる前に、この表で自分の場合を決める

見る点 LM Studio
形 デスクトップアプリ。コマンド lms は付属
入手 lmstudio.ai/download。Windows のボタンの表記は「Download LM Studio for Windows 0.4.26」(読んだ日の表示)
Mac Apple Silicon(M1〜M4)、macOS 14.0以降。Intel Mac は非対応
Windows x64かARM(Snapdragon X Elite)。x64はAVX2が必要
Linux x64かARM64。AppImage。Ubuntu 20.04以降
初期のポート 1234(Claude Code と Codex の連携ページは default port と書く。開発者向けのトップは、例で使うだけで既定とは明記していない)

LM Studio:入手から動作の確認まで

B-1:入手

公式のダウンロードページ(lmstudio.ai/download)の内容です(確認日2026-10-25)。

項目 ページに書かれていたこと
デスクトップ版 「Download LM Studio for Windows 0.4.26」というボタンと、「Release notes v0.4.26」のリンク。Mac・Linux のボタンは、読んだ本文では見つからなかった
llmster(画面のない版) Mac / Linux:curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh \| bash。Windows:irm https://lmstudio.ai/install.ps1 \| iex
Bionic 別の製品として、Windows 向けのボタンがある(版の表示なし)。この記事の対象外(03参照)
ベータ・実験版 https://lmstudio.ai/beta-releases に別にある、と書かれている
条件 「利用条件のもとで提供される」と書かれ、利用規約へのリンクがある

B-2:動作条件(公式の表)

OS チップ・CPU メモリ・GPU その他
macOS Apple Silicon(M1〜M4)。Intel Mac は非対応 16GB以上を recommended。8GBでも、小さいモデルと控えめなコンテキストなら使えるかもしれない、と書かれている macOS 14.0以降
Windows x64、またはARM(Snapdragon X Elite)。x64はAVX2が必要 メモリは少なくとも16GBを recommended。専用のVRAM 4GB以上を recommended
Linux x64、またはARM64(aarch64) 数字の記載なし AppImage で配布。Ubuntu 20.04以降。22より新しいUbuntuは十分に試されていない、と書かれている。x64版はAVX2に対応して配られる

B-3:OSごとのインストール

LM Studio のドキュメントには、OSごとのインストールの画面の手順は、読んだ範囲で書かれていませんでした。書かれているのは次のことだけです。

OS 公式に書かれていること 公式で確認できていないこと
macOS Apple Silicon、macOS 14.0以降 インストーラーの形式と、アプリを置く場所の手順
Windows x64とARMの両方がある。ダウンロードのボタンがある インストーラーの画面、インストール先、管理者権限の要否
Linux AppImage で配布 AppImage の実行権限の付け方、起動のしかた、デスクトップへの登録

B-4:最初の起動

B-5:最初に見ておく設定

設定 公式に書かれていること
モデルの保存場所 「My Models」で、モデルを置くフォルダを変えられる(ダウンロードのページ)。メニューの階層と、初期の場所は、ダウンロードのページには書かれていない。インポートのページは、インポートしたモデルの置き場所として ~/.lmstudio/models/ を挙げ、その下に「提供元/モデル名/ファイル名.gguf」の順で置く構造を示している(フォルダを変える方法は、そのページには書かれていない)
モデルごとの既定の読み込み設定 「My Models」で、そのモデルの歯車のアイコンを押し、既定のパラメーターを決める。GPUオフロード、コンテキストの大きさ(ページの表記は context size)、Flash Attention を使うか、などが例に挙がる。決めた設定は、lms load で読み込むときにも使われる
会話の保存場所 ~/.lmstudio/conversations/(Mac・Linux)、%USERPROFILE%\.lmstudio\conversations(Windows)。JSONで、手で編集しないよう勧められている。会話を右クリックして「Reveal in Finder」(Mac)か「Show in File Explorer」(Windows)で開ける
ログイン時にサーバーを動かす 設定(Cmd / Ctrl + ,)の中の、ログイン時にLLMサーバーを動かすチェックボックス。オンにすると、アプリを閉じるとシステムトレイに最小化され、サーバーは動き続ける
ランタイム(llama.cpp など) Ctrl+Shift+R(Windows・Linux)、⌘+Shift+R(Mac)で、LMランタイムの入れ方・管理の画面に入る、と LM Studio Docs のトップ(/docs/app)が書いている(「Get started」のページには、このショートカットの記述は見つかりませんでした)。ランタイムのダウンロードは、ネットワークを使う(オフラインのページ)
更新 起動時に、更新の有無を確かめるネットワークのリクエストを出す。ネットがないとアプリ内の更新はできない(オフラインのページ)。Linux のアプリ内の更新は準備中("in the works" と書かれている)。更新の確認の画面の選択肢(「今すぐ」「あとで」など)は、読んだページに書かれておらず、公式で確認できていない
同時に処理する数 モデルの読み込みの画面で、「Manually choose model load parameters」→モデルを選ぶ→「Show advanced settings」→「Max Concurrent Predictions」。既定は4で、llama.cpp のエンジンで使える。MLX は「coming soon」と書かれている(08で扱います)
ネットワークへの公開と認証 ローカルサーバーの設定。10で扱います

B-6:動作を確かめる

公式の「Get started」と「Download an LLM」の順です。

  1. LM Studio を起動します。
  2. 「Discover」タブへ移ります。ショートカットは、Mac が ⌘ + 2、WindowsとLinuxが ctrl + 2(どこからでも有効、と書かれています)。
  3. 検索窓に、キーワード(例:llama、gemma、lmstudio)、ユーザー名/モデル名、またはHugging FaceのURLを入れます。
  4. 結果に、Q3_K_S や Q_8 のような種類(バリアント)が並びます。同じモデルを、忠実さの違う形にしたものです。公式は「自分のマシンで動かせるなら、4ビットかそれ以上を選ぶ」と書いています。
  5. ダウンロードします。ダウンロードのボタンの表記や、進み具合の表示は、読んだページには書かれていません。
  6. 「Chat」タブへ行き、モデルの読み込み(モデルローダー)を開いて、取ってきたモデルを選びます。読み込み設定は、ここで選べます(任意。具体の項目は、このページには書かれていません)。
  7. 読み込みが終わったら、会話を始めます。公式は、読み込みは、モデルの重みなどを、PCのRAMに置く処理、と説明しています。
  8. コマンドで確かめるなら、LM Studio を一度起動したあと、ターミナルで次を実行します。lms は、LM Studio に付属で、別のインストールは要らない、と書かれています。
lms --help
lms ls
lms ps

B-7:画面のない版(llmster)を入れる(任意)

B-8:つまずいたとき(LM Studio)

症状 公式に書かれていること
Intel Mac で動かない Intel Mac は非対応、とシステム要件が書いている
8GBのMacで重い 小さいモデルと控えめなコンテキストに、と書かれている
モデルが検索できない・ダウンロードできない モデルの検索、ダウンロード、ランタイムの取得、更新の確認は、ネットワークが必要(オフラインのページ)
オフラインで使いたい ダウンロード済みのモデルでの会話、文書とのチャット、ローカルサーバーは、ネットなしで動く
lms が見つからない LM Studio を一度起動してから使う、と書かれている
ほかに困ったとき 各ページが、LM Studio の Discord を案内している。公式のトラブルシューティングの専用ページは、読んだ範囲では見つかっていない

Ollama と同じPCに入れるとき

気をつけること

出典