ローカルLLM向けグラボの選び方2026｜RTX・Radeon・Arc全比較＆おすすめ

2026/10/08

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ローカル LLM 向けグラボの選び方を完全ガイド。2026 年最新の RTX・Radeon・Arc 全比較＆検証結果をベースに、あなたの環境に最適なグラボを見つけるためのガイドです。

※ 数値は 2026 年 9 月時点の情報を元にしています。メーカー公称値、筆者の実測結果、市場価格を明確に区別して記載しています。価格は時期や在庫状況によって変動します。

グラボの選び方がわからない？

ロボ小職

VRAM容量が最重要ポイントです！

ロボ小職

管理人の小職さん

ロボ小職、グラボってゲーム以外にも使えるの？ローカル LLM って聞いたことあるけど、どんなグラボを選べばいいのかさっぱりなんだよね。

なるほど、そういうことなんですね。ローカル LLM とは、自前の PC で AI モデルを動かす技術です。ChatGPT のような外部サービスを使わずに、プライバシーを守りながら AI を使えます。

VRAM容量で選ぶのがコツです！

ロボ小職

はい、10GB以上が目安ですよ！

ロボ小職

ローカル LLM では、グラボ（GPU）が最も重要なパーツになります。AI モデルの計算は GPU の並列処理能力に大きく依存するため、CPU やメモリよりも GPU の選択が結果を左右します。特に重要なのがVRAM（ビデオメモリ）の容量です。VRAM が大きいほど、大きなモデルを丸ごと載せて高速に動かせます。

この記事では、ローカル LLM 向けグラボの選び方の基本（VRAM・電力効率・コスト）から、2026 年時点の主要モデルの比較表、導入時の注意点、構築手順までを順番に解説します。最後のよくある質問もあわせてご覧ください。

向いている人：

ChatGPT や Copilot の月額料金を節約したい人
プライバシーを重視し、データを外部に出したくない人
カスタムモデルを試してみたい研究者・開発者
AI コーディング（Cursor, Continue 等）をローカルで使いたい人
FreeToken のような MOE（専門家混合）アーキテクチャを活用したい人

向いていない人：

「とりあえず試してみたい」程度の関心（まず無料のクラウドサービスがおすすめ）
PC に空きスロットがない（外部 GPU ボックスは非推奨）
電気代が気になる人（GPU 負荷時は 200〜350W 消費）

VRAM 容量はローカル LLM において最も重要なスペックです。グラボを選ぶ際は、まず VRAM 容量を最優先に検討してください。

VRAM 容量の目安は、動かしたいモデルのサイズで決まります。8GB なら Qwen3.6 8B 級、16GB なら Qwen3.6 32B 級（Q4 量子化）や Gemma 3 27B 級、24GB なら Qwen3.6 32B 級を Q4 量子化で動作させる候補になります。まず「どのサイズのモデルを動かしたいか」を決めてから、逆算して VRAM 容量を選ぶのが失敗しないコツです。

2026 年現在、Qwen3.6 や Gemma 3 のような次世代モデルが登場し、MOE（専門家混合）アーキテクチャが主流になりつつあります。FreeToken のようなプラットフォームでは、複数の小規模専門家を組み合わせる MOE モデルにより、パラメータ数が大きくなっても必要な計算量が抑えられています。このため、VRAM 容量が同じでも、MOE 対応の GPU 環境ではより大規模なモデルを効率的に実行できる場合があります。

GPU選びのおすすめ：必要なVRAM容量で選ぶ

ローカル LLM 向けグラボの選び方をまとめます。

まずは動かしたいモデルのサイズを決めることが重要です。8B 級なら 8GB VRAM、14B 級なら 16GB VRAM、32B 級なら 24GB VRAM が目安になります。モデルが決まれば、逆算して VRAM 容量が決まります。

VRAM 容量で選ぶ：

8GB：Qwen3.6 8B 級。入門用に最適。新品約 3 万円台から
16GB：Qwen3.6 32B 級（Q4 量子化）や Gemma 3 27B 級。RTX 5060 Ti/5080、Radeon RX 7800 XT、Intel Arc A770 が候補
24GB：Qwen3.6 32B 級。RTX 4090 や中古 RTX 3090 が検討候補に
32GB：70B 級モデル。RTX 5090 が唯一の選択肢

メーカーで選ぶ：