重要なポイント
- RTX 4060 Ti 16GBが多くのユーザーに最適：16GBで14B Q8対応、約4万2000円、165W
- 中古RTX 3090（24GB）は500ドル以下で30Bモデルを動かす唯一の選択肢
- RX 7800 XT 16GBは約3万7000円、Ollama ROCm対応のAMD選択肢
- Intel Arc B580 12GBは約2万8000円のバジェット選択肢—7Bモデルのみ
- RTX 4070 12GBは最速だが13B Q4までがVRAM上限
- 5機種すべてOllama・LM Studio・llama.cppで動作
500ドル以下LLM推論GPUランキング
📍 一文で説明
RTX 4060 Ti 16GBが500ドル以下のローカルLLM推論で最良のGPUです。16GB VRAMが14BモデルのQ8品質を無理なく収容するためです。
💬 簡潔に説明
GPU VRAMはどのAIモデルをローカルで実行できるかを決定します。16GBで14Bモデル対応。24GB（中古RTX 3090）で30Bモデル対応。12GB未満だと7Bモデルのみです。
8GB VRAMはローカルLLMに十分ですか？
8GB VRAMはQ4量子化で7Bモデルに限定されます。13Bモデルは完全にVRAMに収まらず、14BモデルはCPU RAMへのオフロードが発生し速度が80〜95%低下します。2026年の実用的なローカルLLM利用には12GBが最低限、16GBが推奨です。
中古RTX 3090と新品RTX 4060 Ti 16GBのどちらを買うべきですか？
RTX 3090（中古24GB）は4060 Tiが動かせない30B以上のモデルを実行できます。RTX 4060 Ti 16GB（新品）は省エネ（165W対350W）で保証付き。14Bが最大モデルサイズなら4060 Ti 16GBを新品購入。30B能力が必要なら信頼できる販売者から3090中古品を購入してください。
AMD GPUはローカルAIに使えますか？
はい、条件付きで。Linux上のOllama（ROCm）はRX 7800 XTでうまく動作します。WindowsのROCmサポートは改善中ですが手動設定が必要です。LoRAファインチューニングはほとんどのツールでAMDをサポートしていません。Linux上の推論専用なら、RX 7800 XT 16GBは本物のNVIDIA代替です。