PC でオフライン翻訳：ローカル翻訳モデル 5 種の選び方

77Fox の Windows デスクトップ版は、M2M100、Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B、Index-Translate-2B、Index-Translate-9B の 5 つの翻訳モデルを、お使いの PC の中で動かせます。翻訳は本機で完結し、文字は PC の外に出ず、AI クレジットも使いません。選ぶときは、まず訳したい言語、次にグラフィックボード（GPU）を見てください。モデルは Windows デスクトップ版の中で動き、ブラウザ拡張機能はデスクトップ版を通して使えますが、Web コンソールと Android アプリでは使えません。

契約書、顧客資料、社内文書は、どのクラウドサービスにも送りたくないという人が少なくありません。飛行機の中や、社内ネットワークにしかつながらないサーバールームでは、クラウド翻訳にそもそも接続できません。従量課金の API は、たくさん訳すほど費用がかさみます。ローカルモデルはこうした場面を引き受けられますが、難しいのは選ぶことです。5 つのモデルはダウンロードサイズが 5 倍近く違い、対応言語は 33 から 150 までばらつきます。同じモデルでも、グラフィックボードのメーカーによって GPU で高速化できるかが変わります。

5 つのモデルを一覧で

ダウンロードサイズは 77Fox の設定に表示される数字です。M2M100 には別に Python 環境が必要で、次の節で説明します。

ひとことで言うと、次のとおりです。

• M2M100：約 100 言語。先に Python 環境が必要で、AMD や Intel の GPU では CPU でしか動きません。
• Hy-MT2-1.8B：5 つの中でダウンロードがいちばん小さく、33 言語。
• Hy-MT2-7B：同じ 33 言語で、ファイルは 1.8B の約 4 倍。
• Index-Translate-2B：150 言語に対応し、ファイルは Hy-MT2-1.8B より少し大きいだけ。
• Index-Translate-9B：5 つの中でファイルが最大。こちらも 150 言語。

モデルは「設定 → 77foxAI → ローカル AI」の「ローカルモデル」で、1 つずつ個別にダウンロードします。使わないモデルは、その行を右クリックして「アンインストールしてファイルを削除」を選びます。ダウンロードしただけではメモリには載らず、使うときに初めて読み込まれます。ダウンロードは途中で止められ、次回は続きから再開します。「モデルフォルダー」は「フォルダーを変更」で空きの多いドライブへ移せます。

ダウンロード前に確認したい 2 つのこと

実行環境も必要

Hy-MT2 と Index-Translate は共通の実行環境を使います。画面では「llama.cpp ランタイム」と表示され、これらのモデルを初めてダウンロードするときに一緒に入ります。サイズはグラフィックボードしだいで、NVIDIA 用は約 630 MB、それ以外は数十 MB です。一度入れれば 4 つのモデルで共用します。

M2M100 は別の Python 環境を使います。PC に Python 3.10〜3.13 を先に入れておくと、77Fox が独立した環境に PyTorch などの依存関係を入れます。NVIDIA の GPU を使う経路では約 3.4 GB、CPU の経路では約 950 MB で、入れ済みの部分は飛ばします。NVIDIA のドライバーが古すぎる場合も CPU の経路になります。Python がないと「Python 3.10〜3.13 が見つかりません。先に Python をインストールしてください」と表示され、範囲外のバージョンでも案内が出ます。

ダウンロード元

Hy-MT2 と Index-Translate は Hugging Face からのみダウンロードします。ファイルのバージョンは固定で、ダウンロード後に検証し、検証を通らなければインストール済みとはみなしません。llama.cpp ランタイムは GitHub から取得します。M2M100 は「ダウンロード元」を選べて、初期設定は中国国内のミラーである ModelScope です。そこで失敗すると自動で Hugging Face に切り替わり、最初から Hugging Face を選ぶこともできます。

Hugging Face や GitHub への接続が制限されたネットワークでは、Hy-MT2 と Index-Translate をインストールできないことがあります。M2M100 は ModelScope からダウンロードできます。

GPU で選ぶ

AMD と Intel で Vulkan を使うには、Windows に Vulkan ランタイムが入っている必要があります。入っていなければ CPU を使います。

「翻訳の処理デバイス」の設定

「翻訳の処理デバイス」は「設定 → 77foxAI → ローカル AI」、スクリーンショット翻訳の設定、ブラウザ拡張機能の設定にあり、どれも同じ 1 つの設定です。

• 初期設定では 77Fox が自動で選び、使える GPU があれば GPU を使います。NVIDIA は CUDA、AMD と Intel は Vulkan です。Vulkan が効くのは Hy-MT2 と Index-Translate だけで、M2M100 はこれらの GPU では CPU で動きます。
• CPU か GPU を手動で選ぶこともできます。切り替えは今の翻訳が終わってから反映され、再起動後も保持されます。自動に戻すには「自動選択」をクリックします。このボタンは手動で選んだあとに表示されます。今のモデルが GPU を使えないときは、GPU のボタンは灰色になります。
• この行には、選んだデバイスと実際に動いているデバイスの両方が出ます（例：「GPU で実行中」）。選択翻訳とスクリーンショット翻訳では、終わったあと所要時間の横に、今回 CPU と GPU のどちらを使ったかが表示されます。
• GPU で問題が起きるとそのままエラーになり、黙って CPU に戻ることはありません。GPU を手動で固定したまま、今の GPU で高速化できないモデル（AMD の GPU での M2M100 など）に切り替えると読み込みがエラーになるので、「自動選択」か CPU に戻してください。

これらの選択はこの PC にだけ保存され、アカウントとは同期しません。

言語で選ぶ

• 訳したい言語がすべて Hy-MT2 の 33 言語に入っているなら、Hy-MT2 を選びます。1.8B は 5 つの中で最も軽く、7B はファイルがずっと大きくなります。
• 原文に比較的珍しい言語がよく出てくるなら、150 言語に対応する Index-Translate を選びます。
• M2M100 は約 100 言語で、その中間です。制約は実行環境のほうにあり、Python が必要で、GPU は NVIDIA しか使えません。
• 同じシリーズの大小 2 つは、対応言語の数は同じです。違いはファイルサイズとメモリの使用量です。

表の言語数は、モデル自体が対応する範囲です。77Fox でローカルモデルを使う場合、選べる翻訳先は主要な 33 言語です。対応範囲の広いモデルで増えるのは、主に読める原文の言語です。言語数が多くても、どの言語も同じ精度で訳せるとは限りません。ふだん訳している文章を候補のモデルにそれぞれ 1 段落ずつ通してみるほうが、表を眺めるより早く判断できます。

メモリを節約する：読み込むのは 1 つだけ、常駐させるかどうか

5 つのモデルのうち、メモリや VRAM に載るのは同時に 1 つまでです。モデルを切り替えるとき、77Fox は古いモデルが完全に終了したのを確かめてから新しいモデルを読み込みます。

常駐させない場合、モデルは 15 分使われないと自動でメモリから解放され、次に翻訳するときは読み込み直しを待つことになります。「常駐」ではインストール済みのモデルを 1 つ選べます。選ぶとすぐに読み込まれ、77Fox を次に起動したときも自動で読み込みます。「なし」を選ぶとすぐに解放されます。常駐中にほかの機能が一時的に別のモデルを使っても、終われば常駐のモデルに戻ります。この設定は「設定 → 77foxAI → ローカル AI」とスクリーンショット翻訳の設定にあり、トレイメニューにも「ローカル翻訳モデルを常駐」のスイッチがあります。

スクリーンショット、Web ページ、プロンプトの翻訳には、なるべく同じモデルを使いましょう。同時に載るのは 1 つだけなので、ばらばらに使うと読み込みと解放を繰り返すことになります。

ローカルモデルを使える場所

ブラウザでローカルモデルを使うには、77Fox デスクトップ版を起動したまま、ペアリングを保っておく必要があります。デスクトップ版が起動していない、またはペアリングされていないとき、拡張機能は使える翻訳元のうち最初のものに一時的に切り替えます。順番は自分の Key、77Fox クラウド（ログイン済みでプランのクレジットが残っている場合）、Google の無料チャネル（制限を受けていない場合）です。ページには「77Fox が起動していないため、ローカルモデルの代わりに一時的に○○を使用しています」のような通知が一度出ます。その間、ページの文字はその翻訳元に送られ、77Fox クラウドならクレジットも消費します。デスクトップ版が戻れば、自動でローカルモデルに切り替わります。3 つとも使えないときは、デスクトップ未接続と表示されます。スクリーンショット翻訳とプロンプト翻訳はもともとデスクトップ版の中で動くので、この切り替えは起きません。

拡張機能側の設定はブラウザ拡張機能のローカル翻訳モデル、翻訳元の違いはページ翻訳エンジンの選び方、スクリーンショットでの使い方はWindows でスクリーンショット翻訳・画像の文字をコピーにまとめています。

よくある質問

完全にオフラインで使えますか？

モデルと実行環境のダウンロードにはネットが必要で、そのあとの翻訳は本機の中だけで計算します。スクリーンショット翻訳とプロンプト翻訳でローカルモデルを選べば、ネットを切っても使えます。ページ翻訳では拡張機能とデスクトップ版の間が本機内の接続なので、こちらも外部のネットはいりません。ただし、デスクトップ版が起動していてペアリング済みであることが前提で、そうでなければ拡張機能は一時的にほかの翻訳元に切り替えます。

専用 GPU のないノート PC でも使えますか？

使えます。5 つのモデルはすべて CPU で動きます。Intel や AMD の内蔵 GPU しかない PC でも、自動選択なら Vulkan で Hy-MT2 と Index-Translate を動かすことがあります。実際に GPU と CPU のどちらを使っているかは、設定に表示されます。メモリに余裕がなければ、まず Hy-MT2-1.8B か Index-Translate-2B を選ぶと、ダウンロードも読み込みも小さく済みます。

GPU でエラーが出たとき、なぜ自動で CPU に切り替えないのですか？

実際に何で動いているのかを、はっきりわかるようにするためです。黙って CPU に戻っても訳文は出てきますが、それでは GPU が動いていないことにも、ドライバーを直すべきか設定を変えるべきかにも気づけません。エラーが出たら「翻訳の処理デバイス」を CPU にして試してください。以前に GPU を手動で固定していた場合は、「自動選択」でもかまいません。

これらのモデルは商用利用できますか？

ここではライセンス名だけをお伝えします。M2M100 は MIT、Hy-MT2 と Index-Translate は Apache-2.0 です。あなたの業務で使えるかどうかは、各公開元のライセンス本文で確認してください。ここでの説明は法的な助言ではありません。

ローカルモデルにお金はかかりますか？

AI クレジットは使いません。クレジットで課金されるのは 77Fox クラウドの翻訳だけです（料金ページを参照）。ローカルモデルのコストは、ディスクの空き容量、一度のダウンロード、そして PC 自身の計算時間です。