重要なポイント
- 最高のコストパフォーマンス（2026年）： RTX 4070 Ti（¥99,000、7–13Bモデルに対応）。
- 予算無制限： RTX 5090またはRTX 4090（¥275,000–310,000、あらゆるシングルGPUモデルに対応）。
- 最高のバランス型： RTX 4080（¥185,000、Q5量子化で任意のモデルに対応）。
- 70Bモデル向け： 2× RTX 4090（¥550,000）またはRTX 6000 Ada（¥750,000）。
- 2026年4月の時点で、NVIDIAが圧倒的です。AMDとIntelは大きく遅れています。
GPU比較表（価格別、性能別）
| カテゴリ | GPU | VRAM | 速度（7B） | 価格 |
|---|---|---|---|---|
| 予算層 | RTX 4070 Ti | 12 GB | 80トークン/秒 | ¥99,000–110,000 |
| 予算中級 | RTX 5070 | 12 GB | 85トークン/秒 | ¥90,000 |
| 中級層 | RTX 4080 | 16 GB | 120トークン/秒 | ¥185,000 |
| プレミアム | RTX 4090 | 24 GB | 150トークン/秒 | ¥275,000 |
| プレミアム | RTX 5090 | 32 GB | 160トークン/秒 | ¥310,000 |
予算層（¥65,000–110,000）
RTX 4070 Ti（推奨）：¥99,000、12 GB VRAM、80トークン/秒。個人用途に最高のコストパフォーマンス。
RTX 5070（新型、2026年初頭）：¥90,000、12 GB。RTX 4070 Tiより若干の速度向上。
RTX 4070（旧型）：¥65,000、12 GB。やや遅い。新規構築には非推奨。
中級層（¥115,000–215,000）
RTX 4080（¥185,000）：16 GB VRAM、120トークン/秒。あらゆる7–13Bモデルに最適。
RTX 5080（新型、2026年初頭）：¥185,000、16 GB。RTX 4080より約15%高速。
RTX 4080 Super：実質的にRTX 4080と同一、同じ価格。
ハイエンド層（¥185,000+）
RTX 4090（¥275,000）：24 GB VRAM、150トークン/秒。最速のコンシューマーGPU。単一GPUであらゆるモデルを実行可能。
RTX 5090（¥310,000）：32 GB VRAM、160トークン/秒。最新フラッグシップ。RTX 4090との速度向上は限定的。
RTX 6000 Ada（¥750,000）：サーバーGPU、48 GB。本番環境の導入向け。
あなたのGPUに最適なローカルLLMモデル
GPUのVRAM層が実行できるモデルサイズを決めます — 逆ではありません。以下の表は、GPU各機種のVRAMガイド全体で参照している同じモデルファミリー（Qwen3、Gemma 4、DeepSeek、Llama）を使い、Q4_K_Mで快適に収まる最大モデルを対応付けたものです。
| GPU（VRAM） | 最適モデル | 量子化 | 速度 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 4070 Ti / RTX 5070（12 GB） | Qwen3 14B（密モデル） | Q4_K_M | ~35-45トークン/秒 | エントリー向けRTX 3060と同じ12 GB層だが3〜4倍高速。Qwen3 8Bなら60トークン/秒以上で動作。 |
| RTX 4080 / RTX 5080（16 GB） | gpt-oss:20bまたはGemma 4 E12B | Q4_K_M | ~55-65トークン/秒 | 16 GBはgpt-oss:20b（総計21B／アクティブ3.6B MoE）の最低要件。長いコンテキストウィンドウにも余裕がある。 |
| RTX 4090 / RX 7900 XTX（24 GB） | 32-34Bの密モデル（Q5）、またはLlama 4 Scout（1.78-bit） | Q5_K_M / IQ1_S | ~90-100トークン/秒（34B）／~20トークン/秒（Scout） | Llama 4 Scout（アクティブ17B／総計109B MoE）はQ4で~55 GBが必要 — 24 GBに収めるには2-bit未満の激しい量子化が必須。 |
| RTX 5090（32 GB） | 34Bの密モデル（Q8）、またはLlama 4 Scout（~2-bit） | Q8_0 / IQ2_XS | ~130-150トークン/秒（34B） | RTX 4090より多い8 GBは、主に同じモデルサイズでより高精度な量子化を可能にするためのもので、より大きなモデルクラスへの移行を意味しない。 |
| 2× RTX 4090（合計48 GB） | Llama 3.3 70B | Q5_K_M | ~100トークン/秒 | 70Bクラスのモデルへの実用的な入り口。単体のRTX 6000 Ada（48 GB）はプロフェッショナル向けの代替案。 |
AMD・Intel GPU：2026年4月のステータス
AMD（ROCm）：改善が進んでおり、価格競争力もあります — RX 7900 XTXはRTX 4080に匹敵します。ROCmドライバーサポートはCUDAよりも設定の手間がかかります（2026年4月時点、ROCm 6.x）— 購入前に最新の互換性リストをご確認ください。AMDエコシステムを好む方には良い選択肢です。
RX 7900 XTX（24 GB）に最適なモデル：RTX 4090と同じ層 — 32-34Bの密モデル（Q5）、またはLlama 4 Scoutの1.78-bit積極量子化 — ただしCUDAではなくROCm経由で、同じVRAM層でも通常10〜20%遅くなります。
Intel Arc A770：実用的なLLM用途には低速です。非推奨。
推奨事項：安定性とエコシステム成熟度のためNVIDIAを選びましょう。
歴史的比較：GPU性能の進化
背景：GPU性能がいかに急速に進化したかについて：
| GPU | VRAM | 速度（7B） | 価格 |
|---|---|---|---|
| RTX 2080（2019年） | 8 GB | 10トークン/秒 | ¥110,000 |
| RTX 3090（2020年） | 24 GB | 25トークン/秒 | ¥235,000 |
| RTX 4070（2022年） | 12 GB | 60トークン/秒 | ¥99,000 |
| RTX 4090（2022年） | 24 GB | 150トークン/秒 | ¥275,000 |
| RTX 5090（2026年） | 32 GB | 160トークン/秒 | ¥305,000 |
GPU選択時の一般的な間違い
- 2026年にRTX 3090を購入する。 古く、低速です。どの価格でも価値がありません。現行世代（40/50シリーズ）のみを購入してください。
- VRAM容量が多い = より高速という誤解。 VRAM容量は速度に影響しません。RTX 4080（16GB）はRTX 3090（24GB）より高速です。
- 個人用途にRTX 6000が必要と考える。 過剰です。RTX 4090は個人のあらゆるモデルを容易に処理します。
- 2年以上の将来性を考えて購入する。 GPU技術は急速に進化します。現在のニーズに合わせて購入し、2年で升級してください。
よくある質問
ローカルLLMに必要なVRAMはどのくらいですか？
12 GB VRAMは7B・13Bモデル（Q5量子化）を快適に処理します。16 GBは最大20Bモデルに対応。24 GB（RTX 4090）はQ5で34Bを含むあらゆるシングルGPUモデルを実行。70Bモデルの場合、2× 24 GB GPUまたはQ2–Q3への激しい量子化が必要（品質低下）。
RTX 4090はローカルLLMの価値がありますか？
はい、13B–34Bモデルを定期的に実行する場合、または最大推論速度が必要な場合です。¥275,000で、RTX 4090は24 GB VRAMと7Bモデルで150トークン/秒を提供します。7Bモデルのみを実行する場合、RTX 4070 Ti（¥99,000）は80トークン/秒を提供 — 33%のコストで80%の性能。
ローカルLLM向けにAMD GPUを購入すべきですか？
2026年の時点ではいいえ。ただしAMDエコシステムを特に好む場合は例外。NVIDIA CUDA統合はより成熟し、大多数のLLMフレームワーク（vLLM、llama.cpp、Ollama）はまずCUDAに最適化されています。AMDのRX 7900 XTXは価格で競争しますが、ドライバー問題がより頻繁で、フレームワークサポートが矛盾しています。
ローカルで70Bモデルを実行するのに最適なGPUは何ですか？
2× RTX 4090 GPU（¥550,000合計、48 GB VRAM合計）がベストなコンシューマーオプション。これはLlama 3.3 70BをQ5量子化で約100トークン/秒で実行します。単一のRTX 6000 Ada（¥750,000、48 GB）がプロフェッショナルな代替案。単一コンシューマーGPUで70Bを試みるのは避けてください — 必要なQ2量子化は品質を著しく低下させます。
VRAM容量はローカルLLMの性能にどう影響しますか？
VRAM容量は実行可能なモデルサイズを決定します — より多いVRAM = より大きいモデル。VRAMサイズは、フィットするモデルの推論速度に直接影響しません。RTX 4080（16 GB、120トークン/秒）はRTX 3090（24 GB、25トークン/秒）より高速です。メモリ帯域幅とコンピュート・アーキテクチャがより重要だからです。
ローカルLLM向けに新しいGPU世代が必要ですか？
はい — RTX 40シリーズ以上（2026年は50シリーズ）を購入してください。RTX 30シリーズ（3090、3080）は大幅に低速です：3090は今日の同じ価格で25トークン/秒ですが、4090は150トークン/秒を実現。RTX 2080（8 GB）は3Bモデル以上には実用的ではありません。新規構築には現行世代のハードウェアのみをお勧めします。
2026年にローカルLLM向けで32 GB VRAMを搭載したGPUは何ですか？
RTX 5090（32 GB、約¥310,000）は現時点で32 GB VRAMを搭載する唯一の主要なコンシューマーGPUです。24 GBのRTX 4090より多い8 GBは、主に同じモデルサイズでより高精度な量子化（34Bの密モデルでQ5ではなくQ8）を可能にするためのもので、より大きなモデルクラスへのアクセスを意味しません。Llama 4 Scout（アクティブ17B/総計109B MoE）は32 GBに収めるには依然として~2-bitの積極的な量子化が必要です。非圧縮の70Bクラスモデルには、合計48 GB（2× RTX 4090または単体のRTX 6000 Ada）が引き続き必要です。
AMD RX 7900 XTXはローカルLLM推論に適していますか？
はい、RTX 4090と同じモデルサイズに対応します — 24 GBのVRAMは32-34Bの密モデル（Q5）と、1.78-bitの積極量子化を施したLlama 4 Scoutに対応します。トレードオフはソフトウェア面にあります：ROCmはCUDAよりドライバーとフレームワークの設定に手間がかかり（購入前に最新のllama.cpp/Ollama/vLLM互換性リストを確認してください）、推論スループットは同じVRAM層でCUDAより通常10〜20%低くなります。
出典
- NVIDIA GPU仕様 -- nvidia.com/en-us/geforce
- TechPowerUp GPUデータベース -- techpowerup.com/gpu-specs
- LLMパフォーマンス・ベンチマーク -- github.com/vllm-project/vllm/tree/main/benchmarks