WTMemory ガイド

Mac で Ollama のモデルはどこに保存される？ 削除方法まとめ

2026年10月13日更新

Mac の Ollama は、ダウンロードしたモデルを ~/.ollama/models に保存します。削除は ollama rm <model> で行い、容量はすぐに空きます（ゴミ箱には入りません）。ほかのローカル AI ツールはそれぞれ別にモデルを持っています。Hugging Face は ~/.cache/huggingface/hub、LM Studio は ~/.lmstudio/models、ComfyUI はインストール先の models フォルダです。

モデルを数個入れただけで 50〜200 GB に達することも珍しくありません。このガイドでは、各フォルダのサイズを測る方法、モデルを安全に削除する方法、外付けドライブへ移動する方法を紹介します。これらの場所をまとめて1つのウインドウで確認したいなら、WTMemory がメニューバーから無料で調べられます。

Ollama モデルの保存場所（Mac）

デフォルトでは、すべて ~/.ollama/models の下にあります。

環境変数 OLLAMA_MODELS を設定している場合は、そのフォルダが使われます。両方確認しましょう。

echo $OLLAMA_MODELS
launchctl getenv OLLAMA_MODELS
du -sh ~/.ollama/models

インストール済みのモデルとそれぞれのサイズを確認するには：

ollama list      # name, ID, size, last modified
ollama ps        # models currently loaded in memory

同じベースモデルから作られたモデルは blob を共有することがあるため、ollama list のサイズを合計すると du の結果より大きくなる場合があります。実際のディスク使用量は du の数値です。

Ollama モデルの削除方法

マニフェストと blob の整合性を保つため、Ollama 自身のコマンドを使います。

ollama list
ollama stop llama3.1:8b   # unload it first if ollama ps shows it running
ollama rm llama3.1:8b

ollama rm はマニフェストを削除し、他のモデルがもう使っていない blob も削除します。ファイルはゴミ箱を経由せず直接削除されるので、容量はすぐに戻ります。あとで必要になれば ollama pull で再ダウンロードできます。

blobs 内のファイルを手作業で削除するのはやめましょう。blob が1つ欠けると、それを参照しているすべてのモデルが壊れ、そのモデルを pull し直すまでエラーが出続けます。また、自分の Modelfile とウェイトから ollama create で作ったカスタムモデルは pull し直せないので、削除する前に元のファイルを保存しておいてください。

Ollama を完全にアンインストールするには、アプリを終了して /Applications/Ollama.app を削除し、そのあと ~/.ollama を削除します。このフォルダには Ollama の鍵ペアも入っているので、Ollama をもう使わないと決めたときだけ削除してください。

ローカル LLM モデルの容量の目安

サイズは主にパラメータ数と量子化で決まります。以下は一般的な4ビット（Q4）GGUF ビルドのおおよその数値です。正確なサイズはモデルファミリーや量子化の種類によって異なります。

モデルサイズQ4 でのおおよそのディスク容量
1B〜3B約 1〜2 GB
7B〜8B約 4〜5 GB
13B〜14B約 8〜9 GB
30B〜34B約 18〜20 GB
70B約 40 GB

より高精度なビルド（Q8、FP16）はおよそ2〜4倍の大きさです。画像生成モデルも大きく、Stable Diffusion XL のチェックポイントは約 6〜7 GB、フル精度の Flux チェックポイントは 20 GB を超えることがあります。

Ollama モデルを外付けドライブに移動する方法

  1. フォルダへの書き込みが起きないよう、メニューバーのアイコンから Ollama を終了します。
  2. モデルをドライブにコピーします。例：rsync -a ~/.ollama/models/ /Volumes/External/ollama-models/
  3. Ollama に新しい場所を指定します。Mac アプリの場合は launchctl setenv OLLAMA_MODELS /Volumes/External/ollama-models を実行します。ollama serve で自分でサーバーを起動している場合は、代わりに export OLLAMA_MODELS=/Volumes/External/ollama-models を ~/.zshrc に追加します。
  4. Ollama を再び起動して ollama list を実行します。モデルが表示されたら、~/.ollama/models にある古いコピーを削除します。

注意点が2つあります。launchctl setenv の値は再起動すると消えるため、再起動のたびに設定し直す必要があります（またはこのコマンドを実行するログイン項目を使います）。また、Ollama の起動前にドライブがマウントされていないと、Ollama はモデルを見つけられません。最近の Ollama アプリでは設定画面でモデルの保存場所を変えられる場合もあるので、環境変数を使う前に手元のバージョンを確認してください。

Hugging Face のキャッシュ保存場所（Mac）

huggingface_hub ライブラリ、transformers、diffusers、mlx-lm など多くの Python ツールでダウンロードしたモデルは、~/.cache/huggingface/hub に保存されます。リポジトリごとに models--meta-llama--Llama-3.1-8B のようなフォルダが作られ、中に blobs、snapshots、refs があります。環境変数 HF_HOME または HF_HUB_CACHE で別の場所に移せます。

du -sh ~/.cache/huggingface/hub
du -sh ~/.cache/huggingface/hub/* | sort -h

Hugging Face CLI を使うと、キャッシュ済みのリポジトリを一覧表示・削除できます。

huggingface-cli scan-cache     # list repos, sizes, last used
huggingface-cli delete-cache   # pick revisions to delete interactively

新しいリリースの huggingface_hub には、huggingface-cli に代わる hf コマンドが含まれています。hf cache --help を実行すると、お使いのバージョンで使えるキャッシュ関連のサブコマンドを確認できます。

~/.cache/huggingface を丸ごと削除してはいけません。親フォルダにはアクセストークン（token と stored_tokens）が入っている場合があります。hub 内の models--... フォルダを1つずつ削除するのは問題ありません。次にスクリプトが必要としたときに再ダウンロードされます。

LM Studio のモデル保存場所

現在の LM Studio は、モデルを ~/.lmstudio/models に配布元とモデル名ごとに整理して保存します。古いバージョンは ~/.cache/lm-studio/models を使っていたため、アップデート後もこのフォルダが残り、同じファイルの重複コピーを気づかないうちに抱えていることがあります。

du -sh ~/.lmstudio/models ~/.cache/lm-studio/models 2>/dev/null

モデルを最も安全に削除するには、LM Studio 内の My Models セクションから行います。モデルの保存ディレクトリもここで変更できます。lms コマンドラインツールがあれば、lms ls でダウンロード済みのモデルを一覧表示できます。古いフォルダを削除する前に、LM Studio を開き、残したいモデルが新しい場所から表示されることを確認してください。

ComfyUI のモデルが使う容量

ComfyUI はモデルを自身のインストール先の ComfyUI/models に保存し、checkpoints、loras、vae、clip、unet または diffusion_models、controlnet、upscale_models などのフォルダに分けています。よくあるインストール先は ~/ComfyUI と ~/Documents/ComfyUI です。

du -sh ~/ComfyUI/models/* ~/Documents/ComfyUI/models/* 2>/dev/null | sort -h

たいていはチェックポイントが一番大きな項目です。自分で学習させた LoRA やマージモデル、あとで公開停止になるかもしれないサイトから入手したモデルには注意してください。二度と手に入らない可能性があります。同じモデルを複数のツールで使っている場合は、extra_model_paths.yaml ファイルを使うと、重複して持たずに共有フォルダから ComfyUI に読み込ませることができます。

削除しても安全な AI モデルファイルは？

これを一度にまとめて確認する方法は？

WTMemory は macOS 12 以降に対応したネイティブのメニューバーアプリです。無料の AI Tools（AIツール）ビューでは、対応している Ollama、Hugging Face Hub キャッシュ、LM Studio（現行版と旧版）、ComfyUI のモデル保存場所を推定サイズ付きで表示し、認識した AI プロセスとそれが使っているメモリやポートも並べて確認できます。独自のモデルフォルダは無料の Disk Explorer（ディスク分析）で調べられます。Pro（買い切り $9 USD、最大3台の Mac、7日間の試用付き）では、個々の場所を選び、削除した場合の影響を読んで確認したうえでゴミ箱に移動できます。自動で削除されるものは何もなく、Hugging Face の親フォルダには一切手を触れません。どのモデルが不要かを WTMemory が判断することはありません。それを決めるのはあなたです。

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よくある質問

Mac で Ollama のモデルはどこに保存されますか？

デフォルトでは ~/.ollama/models です。ウェイトは blobs サブフォルダに、名前の対応情報は manifests にあります。OLLAMA_MODELS が設定されている場合は、そのフォルダが使われます。

ollama rm でディスク容量は空きますか？

はい。ollama rm はモデルのマニフェストと、他のモデルが使っていない blob を削除します。ファイルはゴミ箱に移動されないため、容量はすぐに空きます。

Hugging Face のキャッシュフォルダは削除してもいいですか？

~/.cache/huggingface/hub 内のリポジトリを個別に削除するか、Hugging Face CLI のキャッシュコマンドを使ってください。~/.cache/huggingface を丸ごと削除してはいけません。アクセストークンが入っている場合があるためです。

Mac で Ollama のモデル保存先を変更するには？

Ollama を終了し、models フォルダを新しい場所にコピーして、新しいパスを指定して launchctl setenv OLLAMA_MODELS を実行し、Ollama を再起動します。launchctl の設定は再起動後にもう一度行う必要があります。

7B や 8B のモデルはどのくらいの容量ですか？

4ビット量子化の 7B／8B モデルはおよそ 4〜5 GB です。4ビットの 70B モデルはおよそ 40 GB です。より高精度な版はその数倍の大きさになります。

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