2026年にローカルLLMを実行するのに必要なVRAMはどのくらい?

VRAM = (十億パラメータ × 重みあたりビット) ÷ 8 + KVキャッシュ + オーバーヘッド

Q4: 32ビット→4ビット (8倍削減)。

Q8: 32ビット→8ビット (4倍削減)、ほぼ完全精度。

量子化はモデル重みを低精度に圧縮します。Q4が標準。

VRAMはモデルサイズを決定しますが、プロンプトの設計が出力品質を決定します。Chain-of-ThoughtやFew-Shotプロンプティングなどのテクニックは、小さなモデルと大きなモデルの品質差を縮めることができます。お使いのハードウェアがサポートするモデルから最大限を引き出すには、プロンプトエンジニアリング完全ツールキットをご覧ください。VRAM が 12–16 GB あり、このツールキットを試す具体的なコーディングワークロードを探しているなら、GitHub Copilot をローカル LLM で置き換えるで Continue.dev + Ollama + Qwen3-Coder のスタックがちょうどこれらの VRAM 帯にフィットする様子を解説しています。

シングルユーザー推論はbatch=1です。

KVキャッシュ、アクティベーション、ランタイムが追加メモリを消費。

日本 (METI): ローカルLLM推論は主権データ管理として重要。

VRAM ≠ モデルサイズ。常に5 GB以上の余地が必要。

モデルサイズと量子化を選択してVRAM要件を推定します。