Pixel 11でローカルLLMは動くのだろうか〜発売直後に調べて分かったこと

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スマートフォンの中でAIを動かす、という話をよく見かけるようになりました。パソコンに大きなGPUを積まなくても、手元の端末だけで文章を書かせたり要約させたりできる、というものです。

2026年8月20日に、Googleの新しいスマートフォンが発売されました。Pixel 11です。「端末の中のAI処理が最大3.5倍速くなった」と説明されています。

3.5倍と聞くと、期待したくなります。手持ちのモデルを持ち込めば、その分だけ速く動くのでしょうか。

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この記事で調べたこと

自分で用意したモデルを Pixel 11 に載せたとき、実際に速くなるのか。そして、どのくらいの大きさまで載るのか。

ここでいう「自分で用意したモデル」とは、GGUF（ジーガフ）という形式で配られているファイルのことです。llama.cpp（ラマシーピーピー）という道具で動かします。スマートフォンでは Termux（タームックス）というアプリの中で使うのが一般的です。

Googleが端末に最初から入れているAI（Gemini Nano）とは別物です。この違いが、今回いちばん大事な点でした。

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調べ方

当サイトは Pixel 11 を持っていません。そのため、次のものを読んで突き合わせました。

  • Googleの発表と、報道各社が伝えた仕様
  • 第三者による測定（Geekbench・3DMark）
  • ARM社の公式資料（llama.cppの高速化について）
  • 端末別の速度をまとめた比較記事

手元で測った数値は1つもありません。そこは正直に書きます。

Pixel 10 から Pixel 11 で、何が変わったのか

搭載されている頭脳（SoC）が Tensor G5 から Tensor G6 に変わりました。

Pixel 10（G5）Pixel 11（G6）
製造—2nm
CPU8コア（Cortex-X4 ほか）7コア（ARM C1シリーズ）
GPUPowerVR DXT-48-1536PowerVR CXTP-48-1536
TPU—演算 50%増（Google公称）
RAMPro/Pro XLは容量に関係なく16GB256GBモデルは12GB

第三者の測定では、CPUは シングルで約18%、マルチで約21% 速くなったと報告されています。コアを1つ減らしたうえでの伸びです。

3.1 GPUは、世代が前に戻っています

見落とされがちですが、GPUの型番に注目すると妙なことが起きています。

Pixel 10 の DXT に対し、Pixel 11 は CXTP です。C系列はD系列より前の世代で、この部品自体は2021年に発表されたものだと報じられています。

測定でも、ピーク性能は7〜10%増に留まり、数分のストレステストでは前世代のGPUを下回ったと報告されています。

ゲーム目的で見れば、後退です。ただし、ローカルLLMの話としては、ここはもともと期待していない部分でした。理由は後で書きます。

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「AIが3.5倍速い」は、誰の話なのか

ここが今回の核心でした。

3.5倍という数字は、Gemini Nano をTPUで動かしたときの話です。TPUは、Googleが自社のAI処理のために積んでいる専用の回路です。

そして、端末別の比較記事には、こう書かれていました。

Tensorはサードパーティアプリに NPU を公開しない

同記事では6つのアプリで測定していますが、Pixelでは全部がCPU実行になっていました。

つまり、自分で持ち込んだモデルは、TPUに触れません。3.5倍という数字は、そのまま当てはめられません。

4.1 経路が3つあり、混同すると話が合わなくなる

Pixelでモデルを動かす3つの道
A. Termux + llama.cpp（自分でGGUFを持ち込む）
TPU 使えない ／ GPU 期待薄 ／ CPUで動く
B. Google AI Edge Gallery（Googleが配るモデル）
Gemma 3n E2B（2GB）／ E4B（3GB）
C. LiteRT / Tensor SDK（自分のモデルを変換して載せる）
TPU を使える ／ ただし変換の手間がかかる
「3.5倍」はBとCの世界の話。Aには届かない

では、Aの道に追い風はないのか

ありました。GPUでもTPUでもなく、CPUの中です。

Tensor G6 が採用した ARM C1 シリーズには、SME2 という機能が入っています。行列の掛け算を速くするための命令です。

LLMの処理は、その大半が行列の掛け算です。ここが速くなれば、推論そのものが速くなります。

前世代の Tensor G5 は Cortex-X4 という2023年の設計を使っており、この機能はありませんでした（当サイトの推定です。Googleは明示していません）。

5.1 llama.cpp が、そのまま使えます

ARM社の公式資料に、こう書かれています。

CPUにSME2があれば、KleidiAI が llama.cpp 内部の汎用実装を置き換える

同資料には、SME2 を有効にした場合としない場合の測定も載っています。

Llama-3.2-3B・Q4_0読ませる速さ書く速さ
SME2 あり12.3 tok/s9.1 tok/s
SME2 なし7.9 tok/s5.9 tok/s
+56%+54%

ただし、この測定に使われた端末は公開されていません。Pixel 11 の数値ではない、という点は押さえておく必要があります。

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ここに落とし穴があります

SME2の恩恵を受けられるのは、Q4_0 と Q8_0 という形式だけです。

配布されているGGUFで最も見かけるのは Q4_K_M という形式です。品質と大きさの釣り合いが良いため、多くの人がこれを選びます。

ところが、K系列やIQ系列の形式では、何も言わずに従来の処理に切り替わります。エラーも警告も出ません。

良かれと思って Q4_K_M を選ぶと、Pixel 11 の新しい機能が働かないまま使い続けてしまいます。しかも、気づく手がかりがありません。

Q4_0 を選ぶ、というだけの話ではありますが、知らなければ選べません。

どのくらいの速さになりそうか

Pixel 11 で実際に動かした報告は、調べた範囲では見つかりませんでした。発売から4日ですので、まだ誰も出していないようです。

そこで、既存の測定から見当をつけます。

土台にした数値

  • Pixel 9 Pro で Phi-4 Mini（3.8B）Q4_K_M をCPUで動かした場合 … 10〜18 tok/s
  • SME2 の有無による差（ARM測定） … 約1.54倍
  • Tensor G5 から G6 へのCPU向上（Geekbench 6） … 約1.2倍

掛け合わせると

10〜18 tok/s × 1.35（世代分） × 1.54（SME2分） ＝ 約21〜37 tok/s

ただし、もう一つの土台と食い違います。ARM の測定では3Bで 9.1 tok/s でした。Pixel 9 Pro の3.8Bのほうが速い、という逆転が起きています。

測定端末が公開されていないため、理由は分かりません。両方を採ると、3〜4B級で「おおよそ 10〜35 tok/s」という幅が残ります。

倍以上の幅です。これ以上は、実際に測らないと詰められません。

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どのくらいの大きさまで載るのか

速さよりも、RAMのほうが厳しく効きます。

モデルの大きさQ4_0でのファイル12GB機16GB機
1B約0.8GB余裕余裕
3B約1.9GB余裕余裕
4B約2.5GB入る入る
8B約4.7GBぎりぎり入る
12B約7.0GB入らない厳しい

Androidは本体とアプリでRAMを使うため、12GBの端末で自由に使えるのは6〜7GB程度です。複数の記事が「7Bあたりが上限、3B以下なら安定」という見方で一致していました。

文章のやり取りが長くなると、モデル本体とは別に記憶領域を食います。表の数字は、短いやり取りを前提としたものです。

8.1 買うなら、どの構成か

ここで、Pixel 11 の構成が効いてきます。

256GB512GB1TB
Pixel 1112GB12GB—
Pixel 11 Pro12GB16GB16GB
Pixel 11 Pro XL12GB16GB16GB
Pixel 11 Pro Fold16GB16GB16GB

Pixel 10 の Pro と Pro XL は、容量に関係なく16GBでした。256GBモデルは 16GB から 12GB へ下がりました。しかも Pro XL の最も安い構成は前年より100ドル高い、と報じられています。

前の世代と並べると、こうなります。

RAMSME2載せられる大きさ
Pixel 10 Pro（256GB）16GB無し8B級まで届く
Pixel 11（256GB）12GBあり3〜4B級が安全圏
Pixel 11（512GB以上）16GBあり8B級まで届く

新しいほうが必ず有利、という並びではありません。Pixel 11 の安い構成は、載せられる量では前の世代の下に来ます。速さでは SME2 のぶん上に来るはずですが、そもそも載らなければ動きません。

ローカルLLMを目的にするなら、512GB以上を選ぶ理由はストレージではありません。RAMが16GBになるからです。

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確かめていないこと

  • 当サイトは Pixel 11 も Pixel 10 も持っていません。すべて調査に基づく内容です
  • TPUの「50%増」「3.5倍」は Google の公称で、第三者による測定は見つかりませんでした
  • ARM の測定に使われた端末が公開されていないため、絶対値の当てはめができません
  • PowerVR のGPUで llama.cpp のGPU処理が動くかは不明です。Vulkan の対応が古いという指摘もあります
  • Tensor G5 に SME2 が無いことは、採用コアの世代からの推定です
  • LiteRTでモデルを変換する手間と、変換後の速さは調べていません
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まとめ

「AIが3.5倍速い」は、自分で持ち込んだモデルの話ではありませんでした。Googleのモデルを、Googleの経路で動かしたときの数字です。

それでも、追い風はありました。Pixel 11 のCPUに入った SME2 という機能は、llama.cpp が自動で使います。ARM の測定では、有無で 1.5倍前後の差が出ています。

ただし条件があります。Q4_0 か Q8_0 の形式でなければ働きません。よく使われる Q4_K_M では、何も言わずに従来の処理に戻ります。

大きさの上限は、RAMで決まります。12GBの端末なら3〜4B級が安全で、8Bは綱渡り。16GBあれば8Bも視野に入ります。

そして、Pixel 11 で実際に動かした報告は、まだ見当たりません。

GPUの世代が戻り、RAMが減り、値段は上がった——スマートフォンとしての評価は厳しいものが多いようです。ただ、手元でモデルを動かす道具として見ると、評価が一致しません。下がった部分と上がった部分が、別の場所にあるためです。

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298llama.cpp,Pixel 11,SME2,Tensor G6,ローカルLLM