重要なポイント
- 総ビルド費用：約$1,010。 RTX 5060 Ti 16GB（$430）、Ryzen 5 7600（$180）、32GB DDR5-6000（$90）、1TB Gen4 NVMe（$70）、B650 mATXマザーボード（$130）、650W 80+ Gold電源（$75）、mATXケース（$65）。
- 目標は16GB VRAM — GPUの生の速度ではありません。 RTX 5060 Ti 16GBはVRAM 8〜12GBの高速カードに勝ります。LLM用途ではシェーダー数ではなくモデルサイズが「そもそも動くか」を決めるからです。
- 7Bモデル：Q4で55〜65 tok/s。 14Bモデルは28〜35 tok/s。32Bモデルはコンテキスト用に1〜2GBの余裕を残してQ4で収まり、12〜15 tok/sで動作します。
- 70Bモデルは収まりません。 Q4での70Bモデルは約40GBのVRAMが必要 — このビルドは32B止まりです。70Bクラスの推論については$2,000デュアルGPUビルドを参照してください。
- システムRAMは16GBではなく32GB。 モデルの読み込み、OSのオーバーヘッド、CPUオフロードされるレイヤーにはGPU分を超える余裕が必要 — 16GBでは14B以上のモデルでスワップが発生します。
- 避けるべき： 8GB GPU（RTX 5060、RTX 4060 Ti 8GB）— 7Bで頭打ちになり、GPUを丸ごと交換しない限り13B〜14Bへ拡張できません。
この予算で実際に何が買えるのか
ローカルLLM推論の速度は、まずVRAM容量、次にメモリ帯域幅、そして計算性能（CUDAコア数）の順にボトルネックとなります。 VRAMに収まらないモデルは読み込みに失敗するか、システムRAMに溢れて、スループットが5〜10倍低下します。予算$1,000の場合、唯一正しい配分はGPUに比重を置き、それ以外を軽くすることです — このビルドのCPUが$180のミドルレンジパーツであり、$350クラスのフラッグシップではない理由はここにあります。
このビルドは単一モデル推論（Ollama、LM Studio、またはllama.cpp経由で一度に1つのモデルを読み込む）を前提としており、同時マルチユーザーサービングは想定していません。複数の同時リクエストを処理する場合、VRAM要件はさらに増大し、$1,000の予算では現実的ではありません。
📍 一文で説明
$1,000のローカルLLM PCビルドは、CPU速度ではなくGPUのVRAM容量にほぼ半分の予算を割くべきです。VRAMがどのモデルをそもそも動かせるかを決めるからです。
💬 簡潔に説明
VRAM＝モデルが実際に置かれるGPU自身のメモリのこと。モデルが収まらないと、すべてが5〜10倍遅くなるか、読み込みに失敗します。
完全パーツリスト
価格は2026年7月時点の実勢価格です。地域や販売店により変動します。
| パーツ | 選択 | 価格 | 理由 |
|---|---|---|---|
| GPU | RTX 5060 Ti 16GB | $430 | 16GB VRAMがこのビルドの核心 — 14Bを快適に、32BをQ4で収める |
| CPU | AMD Ryzen 5 7600 | $180 | 単一モデル推論には6コアで十分。CPUはボトルネックにならない |
| RAM | 32GB DDR5-6000（16GB×2） | $90 | OS、モデル読み込み、CPUオフロードされるレイヤー用の余裕 |
| ストレージ | 1TB NVMe Gen4 SSD | $70 | 高速なモデル読み込み。5モデルのライブラリはQ4で約40〜60GBを使用 |
| マザーボード | B650 mATX | $130 | PCIe 4.0 x16スロット、DDR5対応、不要な機能なし |
| 電源 | 650W 80+ Gold | $75 | RTX 5060 Tiは180Wを消費。650Wは瞬間的な負荷ピークに余裕を残す |
| ケース | mATXミドルタワー | $65 | 持続的な推論負荷に対応するエアフロー。5060 Ti系カードの長さに対応 |
| CPUクーラー | 付属の純正クーラー | $0 | Ryzen 5 7600はこのワークロードでは社外クーラーを必要としない |
安価なGPUではなくRTX 5060 Ti 16GBを選ぶ理由
同価格帯GPUの8GB・12GBバリアントは、ローカルLLM用途では見せかけの節約です。 RTX 5060 Tiには8GBと16GBの2モデルがあり、価格差は約$100 — LLM推論用に購入する価値があるのは16GBモデルだけです。8GB版は実用的なコンテキスト長を伴う7Bモデルより先には快適に収まりません。
VRAMの余裕はコンテキスト長にも影響します。7Bモデル自体はQ4で約4〜4.5GBを必要としますが、16Kトークンのコンテキストはさらに1〜2GBのKVキャッシュを追加します。8GBカードではほとんど余裕が残りませんが、16GBカードならモデルと長いコンテキストウィンドウの両方に余裕があります。
- RTX 5060 Ti 8GB（$330）: Q4での7Bのみ、それもぎりぎり — 長いコンテキストウィンドウはVRAMを超過します。非推奨。
- RTX 4060 Ti 16GB（旧世代、中古約$450）: 5060 Tiと同じVRAMを同等かそれ以上の価格・低い計算性能で提供 — 新品で選ぶ理由はない。
- RTX 5060 Ti 16GB（$430、本ビルド）: 2026年7月時点で16GB帯域における最高のVRAM単価。
- 中古RTX 3090 24GB（約$650〜750）: VRAMが多く（低30B帯モデルにより快適に対応）ますが、総ビルド費用は$1,300を超え、消費電力も大幅に増加します。
モデルサイズ別の期待パフォーマンス
すべての数値はQ4_K_M量子化で、RTX 5060 Ti 16GB上でllama.cpp/Ollamaを用いて計測されています。実際の速度はプロンプト長、量子化方式、推論エンジンにより変動します。
| モデルサイズ | VRAM使用量（Q4） | トークン/秒 | 快適に収まるか？ |
|---|---|---|---|
| 7B〜8B | 約4.5〜5GB | 55〜65 | はい — コンテキストに十分な余裕 |
| 13B〜14B | 約8〜9GB | 28〜35 | はい — コンテキスト用に8GB以上の余裕 |
| 20B（MoE、アクティブ約4B） | 約12GB | 35〜45 | はい |
| 32B | 約14.5〜15.5GB | 12〜15 | ぎりぎり — 短いコンテキストのみ（4K〜8K） |
| 70B | 約40GB | N/A | 収まらない — $2,000デュアルGPUビルドを参照 |
組み立てに関する注意点
- GPUのクリアランス： 注文前に、RTX 5060 Tiカードの長さ（ベンダーにより210〜270mmの幅）をmATXケースの最大GPUクリアランスに対して確認してください。
- BIOSでのRAM速度： DDR5-6000キットはデフォルトでJEDEC 4800で動作していることが多い — BIOSでEXPO/XMPを有効にして定格の6000速度を得てください。レイヤーがオフロードされる場合、CPU側のトークン生成速度にも影響します。
- ドライバのインストール順序： OllamaやLM Studioをインストールする前に、最新のNVIDIAドライバとCUDAツールキットをインストールしてください — どちらもインストール時にGPU性能を自動検出します。
- 電源ケーブル： RTX 5060 Tiはシングル8ピン（一部モデルは12VHPWR）のPCIe電源コネクタを使用します — ビルド前にPSUのモジュラーケーブルキットに正しいコネクタが含まれているか確認してください。
アップグレードパス
このビルドは、後で交換する価値があるパーツがGPUだけになるよう設計されています。B650マザーボードは2本目のPCIeスロット（通常x4動作）をサポートし、将来的に2枚目のGPUを追加できますが、テンソル分割によるマルチGPU推論にはPCIe帯域幅のボトルネックを避けるため少なくともx8/x8が必要です — その点を考慮したボードについては$2,000ビルドを参照してください。
このビルドからの分かりやすいアップグレードは、予算が許すときにRTX 5060 Ti 16GBを中古RTX 3090 24GBに交換することです。これにより快適な32B推論と軽い70Bオフロードが可能になります。Ryzen 5 7600、32GB RAM、650W電源はいずれもこの交換をそのまま支える余裕があります。
この予算でよくある失敗
- $100節約するために8GB版のRTX 5060 Tiを購入すること — これによって生じるVRAMの上限はソフトウェアでは解決できず、後でGPU交換を強いられ、結果的により多くの費用がかかります。
- 8GBまたは12GBのGPUを使いながらCPUに過剰投資すること（例：Ryzen 5の代わりにRyzen 7）— モデルがVRAMに収まっている限り、CPUの選択はトークン/秒にほとんど影響しません。
- BIOSでEXPO/XMPのRAMプロファイル設定をスキップし、DDR5-6000キットを4800のまま動作させること — 無料で得られる性能を放置しているだけです。
- $20〜30を節約するために電源を過小に選ぶこと — 持続負荷時のGPU消費電力は定格TDPを大きく上回る瞬間的なスパイクを見せることがあり、容量の小さいユニットでは余裕が足りません。
よくある質問
ローカルLLMを$1,000のPCで快適に実行できますか？
はい、7B〜14Bモデルは快適に、32BモデルはQ4量子化でぎりぎり実行できます。本ビルドの核心部品であるRTX 5060 Ti 16GBが決め手です — GPU以上の予算そのものより、VRAM容量の方がはるかに重要です。
なぜこのビルドはCPUよりGPUに多くの予算を割くのですか？
ローカルLLM推論の速度は、ほぼ全面的にGPUのVRAM容量とメモリ帯域幅に依存します。モデルがVRAMに読み込まれた後は、CPUを高速化してもトークン/秒は増えません。そのため、このワークロードではミドルレンジCPU＋強力なGPUの組み合わせが、強力なCPU＋弱いGPUに勝ります。
2026年、ローカルLLMには16GB VRAMで十分ですか？
16GBはQ4量子化で7B〜14Bのあらゆるモデルを長いコンテキストの余裕とともに快適に収め、32Bモデルも短いコンテキストウィンドウでQ4に収まります。70BクラスのモデルはQ4で約40GB必要なため収まりません。
節約のために8GB GPUを使うことはできますか？
可能ですが、コンテキストの余裕がほとんどない7Bモデルに限定されます — カードを交換しない限り引き上げられない厳格な上限です。8GB版のRTX 5060 Tiで節約できる$100は、13B〜14Bモデルへのアクセスを失う代償には見合いません。
16GB VRAMのGPUと組み合わせて実際にどれだけのRAMが必要ですか？
システムRAM32GBです。これはOSのオーバーヘッド、読み込み時のモデルファイルキャッシュ、VRAM容量をわずかに超えるモデルのCPUオフロードレイヤーをカバーします。
このビルドで32Bモデルは快適に動きますか？
Q4量子化で32Bモデルを約12〜15トークン/秒で収めますが、モデル読み込み後にVRAMの余裕がほとんど残らないため、コンテキスト長は約4K〜8Kトークンに制限されます。
このビルドで何のソフトウェアを実行すべきですか？
OllamaまたはLM Studioが最も手軽な出発点です — どちらもRTX 5060 Tiを自動検出し、Q4量子化を自動処理します。llama.cppを直接使うと、量子化フォーマットやコンテキスト設定をより細かく制御できます。
このビルドは後で70Bモデルを実行できるようアップグレードできますか？
単一GPUでは不可能です — Q4での70Bは約40GBのVRAMを必要とします。最も明確なアップグレードパスは、中古RTX 3090 24GBへの交換（それでもフル70Bにはわずかに不足）、または2枚目のGPUを追加してVRAMをプールすることで、後者は$2,000デュアルGPUビルドで直接扱っています。
マザーボードのチップセット（B650かB850か）はローカルLLM推論に影響しますか？
単一GPUビルドでは影響しません。B650はGPUが必要とするPCIe 4.0 x16スロットを提供します。B650と新しいボードとのチップセットの違いは、単一GPUのLLM推論よりもマルチGPUのPCIeレーン割り当てに大きく影響します。
この予算では、新品のRTX 5060 Ti 16GBより中古GPUの方がお得ですか？
中古RTX 3060 12GBは安く済むことがありますが、VRAMとメモリ帯域幅が少なく、対応できるモデルサイズも狭まります。中古RTX 3090 24GBはVRAM面で本物のアップグレードですが、ビルド全体の費用が$1,300を超えます — それはこの予算帯ではなく、より上の予算帯に属します。