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ローカルLLM ハードウェアガイド 2026

8B・32B・70Bに必要なVRAM、買うべきGPU、買わなくていいもの。

更新日 2026-11-10 約6分で読了

まずモデルを決め、それからGPUを決める

ハードウェア選定で最も多い失敗は、予算から出発してしまうことです。実際に動かしたいモデルを先に決め、必要なメモリを算出し、GPUは最後に選びます。

以下の数値はすべてQ4_K_Mが前提です。重みは1パラメータあたり0.60バイト(理論値0.50ではなく実測値)、KVキャッシュは8Kコンテキストで計算しています。

サイズ別の実際の必要量

モデル規模重み(Q4)KV(8K)合計最低GPU
8B約4.9 GB約0.5 GB約6.9 GB12 GB
14B約8.9 GB約0.7 GB約11.1 GB16 GB
24B約14.2 GB約0.6 GB約16.3 GB24 GB
32B約19.7 GB約2.0 GB約23.2 GB24 GB(8Kのみ)
70B約42.4 GB約2.5 GB約46.4 GB48 GB

最後の行が最も過小評価される部分です。70BはQ4でも24GBには収まらず、設定ではどうにもなりません。このサイトに専用の記事があります。

4つの選択肢

1. 24GBカード1枚(RTX 3090 / 4090)

8B〜24Bモデルのスイートスポットです。中古3090は24GBを得る最安の方法で、936 GB/sあれば8B Q4で約55 tok/s出ます。4090は帯域と低遅延を足しますが、価格は約2倍です。

2. 32GBカード1枚(RTX 5090)

32Bを余裕のあるコンテキストで、あるいは8Bを大きなバッチで動かせます。カードは高速ですが、GB単価は中古3090より悪く、帯域に払っていることになります。

3. Appleシリコン(Mac Studio / Mac mini)

ユニファイドメモリなら48GBのGPUなしで64GBに70Bを載せられます。代償は帯域で、M4 Maxの546 GB/sはRTX 4090の約半分、tok/sは低くなります。バッチ処理・長文書処理・低消費電力には適し、速度重視の対話には向きません。

4. 2枚差し、または48GBのプロ向けカード

70Bの入り口です。中古3090 2枚は48GBカード1枚より安く済みますが、消費電力・騒音・対応マザーボードと電源が必要になります。70Bを時々しか使わないなら、クラウドGPUのレンタルの方が安いことが多いです。

実際にお金を失う3つの誤り

  • 理論値のQ4サイズで買う。 0.50バイトなら32Bは16GBに見えますが、実測0.60では19.7GB、KVを足すと24GBカードの限界です。常に0.60で計算してください。
  • KVキャッシュを無視する。 4Kで収まるモデルが32Kで落ちます。長文を扱うなら購入前にキャッシュを織り込んでください。
  • 不要な帯域に払う。 4090は3090の約2倍の価格で帯域は約8%増。8Bを1日数時間なら元は取れません。

最初に買うべきもの

迷ったら中古24GBカード1枚で8B〜14Bを1か月動かし、実際の使用量を測ってからメモリか速度のどちらが足りないかを決めます。コスト計算で、その使い方での100万トークン単価が分かります。

よくある質問
Q4が0.50ではなく0.60バイト/パラメータなのはなぜですか?
Q4_K_Mは大部分の重みを4ビットにしますが、スケール・ゼロポイント・一部レイヤーは高精度のまま残ります。実測ファイルは概ね0.60バイト/パラメータで、Qwen3-32Bは32.8Bパラメータに対して19.8GBです。0.50で計算すると約20%過小評価になり、買ったGPUに載らない主因になります。
KVキャッシュを別に計算する理由は?
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増え、モデルサイズだけで決まりません。Qwen3-32BはFP16で1トークンあたり256 KiB、32Kコンテキストで8GBです。24GBカードで19.5GBの重みを載せると残り約3GB、実際は8K程度までしか走りません。長文を貼った瞬間にOOMになる理由です。
tok/sは実測値ですか?
いいえ。メモリ帯域からの推定値で、係数0.29は公開されたRTX 4090の実測(Llama 3 8B Q4で約62 tok/s、帯域上限は約214 tok/s)に由来します。実際のスループットはバッチサイズ・バックエンド・量子化で変わります。選定の目安として扱ってください。
70Bは本当に24GBで動かないのですか?
Q4_K_Mで70Bの重みだけでも約42GBです。24GBに収まらない分はシステムRAMに置かれPCIe経由で転送されるため、生成速度は1〜3 tok/sまで落ちます。動くには動きますが、対話用途では使えません。

スループットはメモリ帯域と公開実測に基づく推定値、VRAMはモデル構造と量子化の仮定から算出しています。購入前にご自身の環境で確認してください。