RTX 4060 vs RTX 3060 12GB: Ollamaとローカルllmに良いのはどちら?
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クイック回答
RTX 3060 12GBは標準のRTX 4060 8GBよりOllamaとローカルLLMに優れています — 追加の4GB分のVRAMにより、4060では全く収まらない14Bモデルが動作します。
- ▸RTX 3060 12GBはPhi-4 14BやQwen3 14BなどのOllama 14BモデルをQ4_K_M(約9-10GB)で動かせますが、RTX 4060 8GBは読み込みすらできません。
- ▸RTX 4060は両カードが収まる7B-8B範囲内でのみ高速です — そこでは新しいアーキテクチャが3060を上回ります。
- ▸RTX 4060 Ti 16GB(標準の4060とは別のカード)はどちらよりも優れています — 600ドル以下GPUガイドを参照してください。
重要なポイント
- ✓VRAMが勝敗を決める: RTX 3060 12GBはRTX 4060 8GBが全く読み込めない14Bモデルを収める
- ✓両カードが収まるモデル(7B-8B)の範囲内では、RTX 4060の新しいアーキテクチャがわずかに高速
- ✓標準のRTX 4060(8GB)とRTX 4060 Ti 16GBを混同しないこと — VRAMの異なる別のカード
- ✓ローカルLLM専用に絞るなら、まずVRAM、次に世代の順で購入すること
ベストピック: RTX 3060 12GB(ローカルLLM専用として)
ローカルLLMを動かす目的では、RTX 3060 12GBが標準のRTX 4060 8GBより優れた買い物です。なぜなら、そもそもどのモデルが読み込めるかを決めるのはGPU世代ではなくVRAM容量だからです。14BモデルはQ4_K_Mで約9-10GBのVRAMが必要です。RTX 3060の12GBは余裕を持ってこれをクリアしますが、RTX 4060の8GBはアーキテクチャがギガバイトあたりどれほど高速でも単純に収まりません。
これはよくある混乱点です。ゲーマーはRTX 4060をゲーミング向けの優れたカードとして正しく評価します。一般的な解像度でのゲーミングワークロードは8GB以上を必要とすることが稀だからです。ローカルLLM推論は事情が異なります — 速度が問題になる前に、モデル全体がVRAMに収まる必要があります。モデルを読み込めない高速カードは、そのモデルに関しては無価値です。
RTX 4060が勝る場面が一つあります: 8GBに収まるモデル(Q4で約7Bまで)のみを使う場合、新しいアーキテクチャとわずかに高いクロックにより、同じモデルサイズで3060に対して実質的な(ただし控えめな)速度優位があります。
RTX 3060 12GB vs RTX 4060 8GB — スペック比較
RTX 3060 12GBは192bitメモリバスで約360 GB/sの帯域幅を使用します。RTX 4060は新しいAda Lovelaceアーキテクチャにもかかわらず、より狭い128bitバスで約272 GB/sです — NVIDIAの意図的なコスト削減であり、LLM推論のようなメモリ帯域幅に律速されるワークロードには特に不利に働きます。
価格も3060に有利です: 中古約180-280ドル対、4060の新品約300-340ドル(2026年8月時点)、3060はより低価格でより多くの実用VRAMを提供します。3060の中古価格は、そのVRAM 12GBがローカルAI用途で求められるようになるにつれ2026年を通じて上昇傾向にあるため、前四半期の価格を前提とせず現在の出品を確認してください。4060を3060より選ぶ唯一の理由は、保証付きの新品を購入し、8GB未満のモデルしか動かさない場合です。
カード別ベストOllamaモデル
`ollama pull`すべき適切なモデルは、所有するカードによって完全に決まります。以下はVRAM階層ごとの現在よく推奨される選択肢です — 大きなモデルをpullする前に、選んだ量子化での実際のVRAM使用量を必ず確認してください。
- ▸**RTX 4060 8GB — 7B-9B範囲に留める:** Qwen3 8B(一般タスク、Q4で約5GB)、Llama 3.1 8B、または推論負荷の高いプロンプト向けにDeepSeek-R1 7B。
- ▸**RTX 3060 12GB — 最速の体験には7B-9B:** 同じ7B-9Bモデルもここで快適に動作し、より長いコンテキストウィンドウの余裕があります。
- ▸**RTX 3060 12GB — 12B-14Bで追加VRAMが活きる:** Phi-4 14B(Q4_K_Mで約9GB)とQwen3 14B(Q4_K_M)はどちらも収まり、量子化による劣化を抑えたい場合はQwen3 8BのQ8(約9GB)も選べます。いずれもRTX 4060の8GBには完全には収まりません。
- ▸**量子化の指針:** VRAMに余裕があれば7B-8BモデルにはQ5_K_Mを使用してください — Q4よりやや大きくなりますが品質が向上します。RTX 3060の12B-14BモデルにはQ4_K_Mを使用してください。これは選択肢というより、収めるために一般的に必要です。
両カードでOllama、LM Studio、llama.cppを動かす
どのモデルが収まるかはカードが決め、それを収めるためにどれだけ調整できるかはバックエンドが決めます。
- ▸**Ollama:** カードのVRAMに合った大きさのモデルをpullし、読み込み中のGPUメモリを監視してください(Linux/WSLでは`nvidia-smi`、WindowsではタスクマネージャーのGPU専用メモリ)。ディスク上では小さく見えるモデルファイルでも、コンテキストウィンドウとKVキャッシュが加わると実行時には予想以上のVRAMが必要になることがあります。
- ▸**LM Studio:** モデルを読み込む前に表示される推定メモリ要件を確認し、モデルがぎりぎり収まる場合はコンテキスト長を減らしてください。Q4_K_M、Q5_K_M、Q8の量子化レベルは推測せずモデルブラウザで直接比較してください。
- ▸**llama.cpp:** GPUレイヤーのオフロードを明示的に設定し、部分的なCPUオフロードにフォールバックせず、すべてのレイヤーが実際にGPUに配置されているか確認してください。これがどちらのカードでも生成が予想より遅くなる隠れた最大の原因であることが多いです。
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よくある質問
RTX 4060 TiはRTX 4060と同じですか?▾
RTX 4060で何かLLMを動かせますか?▾
12GB VRAMのカードに最適なOllamaモデルは何ですか?▾
なぜNVIDIAは2026年に8GBカードを販売しているのですか?▾
2026年8月時点でどちらかのカードを新品で買うべきですか?▾
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