2026年のローカルLLM事情は、半年前から大きく変わりました。MoE（Mixture of Experts）＋4bit量子化が主流化し、Qwen3.6-35B-A3Bのようなモデルが「Active 3B」という軽量な計算量で27B dense級の品質を出しています。GPUを選ぶ際の最重要ポイントはVRAM容量。ここでは、RTX・Radeon・Arc全比較を通じて、ローカルLLMに最適なグラボの選び方を解説します。
たとえばGeForce RTX 4090 24GBなら14Bモデルが快適に動作し、Radeon RX 7800 XT 16GBでも7B〜12Bクラスなら十分实用に耐えます。自環境の目的と予算に合った1台を見つけましょう。
🎮 ローカルLLM向けグラボおすすめ
VRAM容量別おすすめモデルをまとめました
※ 価格は執筆時点のものです。購入前に最新価格を確認してください
管理人の小職さん
ロボ小職
向いている人・向いていない人
向いている人
- ChatGPTやCopilotの月額料金（約2,100円/月）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
- 既存のゲーミングPCにグラボを追加してAI環境を構築したい人
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ボックスは帯域が bottleneck で非推奨）
- 電気代が気になる人（GPU負荷時は200〜350W消費）
2026年夏のローカルLLM事情
2026年夏のローカルLLM環境は、半年前から大きく進化しました。 DevelopersIO の森茂氏の実測データによると、MoE＋4bit量子化が主流化し、投機デコード（MTP）が実用段階に入りました。
・アーキテクチャ: dense中心 → MoE中心（Qwen3.6-35B-A3B, Gemma 4 26B-A4B等）
・量子化: 4bitはユーザー側の節約術 → 配布側が最初から4bit版を用意
・投機デコード: 研究寄り → MTPが実用化（vLLMで1.4〜2.4倍高速化）
・ツール: Ollama 0.32系で+28%高速化、コーディングエージェント連携も拡大
2026年夏の主要モデル比較表です。
| モデル | 規模 | ライセンス | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 35B（Active 3B） | Apache 2.0 | 日本語・速度・品質のバランスで現在の本命 |
| Gemma 4 26B-A4B | 26B（Active 4B） | Apache 2.0 | 画像入力対応、QAT版あり |
| DeepSeek V4 Flash | 284B（Active 13B） | MIT | V4世代の軽量版、1M ctx対応 |
| Nemotron 3 Nano | 30B（Active 3B） | NVIDIA独自 | 素のdecodeが速い。日本語特化版あり |
| gpt-oss-20b | 20B（MoE） | Apache 2.0 | 16GBで動く定番 |
Decode速度は「Activeパラメータ数×量子化バイト数」に反比例します。つまり、総パラメータ数ではなく「Active何Bか」を見るのが重要です。118BのLaguna S 2.1（Active 8.5B）が27B denseのQwen3.6-27Bより速い、という逆転が普通に起きます。
VRAM容量別：おすすめグラボ比較表
ローカルLLMにおいてVRAM容量は最も重要なスペックです。VRAM容量ごとに、動作するモデルとおすすめグラボをまとめました。
| VRAM | 動作するモデル | おすすめNVIDIA | おすすめAMD/Intel | 目安価格 |
|---|---|---|---|---|
| 8GB | 7B〜8B（Q4量子化） | RTX 4060 8GB | – | 4〜5万円 |
| 12GB | 7B〜12B（Q4-Q6） | RTX 5070 12GB | Arc B580 12GB | 5〜7万円 |
| 16GB | 12B〜14B（Q4-Q8） | RTX 4060 Ti 16GB | Radeon RX 7800 XT 16GB | 7〜11万円 |
| 24GB | 14B〜30B（Q4-Q8） | RTX 3090 24GB（中古） | – | 9〜15万円 |
| 32GB | 30B〜35B MoE | RTX 5090 32GB | – | 80〜90万円 |
NVIDIA GeForce：定番モデル徹底比較
NVIDIAのGeForceシリーズは、CUDA対応でローカルLLM環境が最も充実しています。2026年夏時点で注目すべきモデルを比較します。
コスパ最強：GeForce RTX 3090 24GB（中古）
中古市場で9万円台から入手できるGeForce RTX 3090 24GBは、ローカルLLM用途のコスパ最強モデルです。24GBのVRAMで14B〜30Bモデルが動作し、帯域は約936GB/sと十分高速。電源は750W以上が必要で、消費電力は最大350Wとやや高いのが欠点ですが、価格を考慮すると十分な選択肢です。
ロボ小職
省エネ・最新アーキテクチャ：GeForce RTX 4060 Ti 16GB
GeForce RTX 4060 Ti 16GBは、Ada Lovelaceアーキテクチャの省エネ性能と16GB VRAMを兼ね備えたモデル。消費電力は最大160Wと抑えめで、7B〜12Bモデルなら快適に動作します。ただし、VRAM帯域は288GB/sとRTX 3090の約3分の1のため、大規模モデルの速度は落ちます。
最高峰：GeForce RTX 4090 24GB
GeForce RTX 4090 24GBは、2026年夏時点でも最高峰のローカルLLM GPUです。VRAM帯域1,008GB/s、消費電力最大450W。14B〜30Bモデルを高速に動作させることができます。価格は30万円前後と高価ですが、ゲーム用途と兼用できるなら十分な選択肢です。
次世代：GeForce RTX 5090 32GB
GeForce RTX 5090 32GBは、Blackwellアーキテクチャ搭載の最上位モデル。32GB VRAMで35B MoEモデルが動作可能。帯域は約1,792GB/sとRTX 4090の約1.8倍に向上。ただし80〜90万円と非常に高価なため、AI専用機として導入する場合に限られます。
AMD Radeon：コスパとLinux環境
AMDのRadeonシリーズは、NVIDIAに比べてCUDA非対応ですが、Linux環境でのROCmが充実してきています。2026年夏時点では、WindowsでのDirectML経由は性能が低下するため、RadeonでローカルLLMを使うならLinuxが前提です。
Radeon RX 7800 XT 16GB
Radeon RX 7800 XT 16GBは、16GB VRAMを搭載しながら9〜11万円とコスパが優秀。Linux + ROCm環境なら12Bクラスのモデルが動作します。NVIDIA製品より安いのが最大の魅力ですが、ROCmの対応モデルが限定的な点は注意が必要です。
管理人の小職さん
ロボ小職
Intel Arc： Allocate による新势力
IntelのArcシリーズは、ローカルLLM用途ではまだ黎明期ですが、16GB VRAMを搭載したIntel Arc A770 16GBは注目できます。Linux環境ならIPEX（Intel Extension for PyTorch）で動作させることができますが、NVIDIA/AMDに比べて対応ツールが限定的です。
(PR)
Intel Arc B580 12GBは12GB VRAMで5〜6万円と安いですが、対応モデルが限られるため、ローカルLLM本格利用にはやや物足りないかもしれません。
グラボ选购時の確認ポイント
グラボを購入する前に確認すべきポイントをまとめます。
1. PCケースのサイズとグラボの長さ・厚さ
RTX 4090やRTX 5090は3スロット占有のため、マイクロATXケースでは収まらない場合があります。購入前にケースの最大グラボ長を確認してください。
2. 電源ユニット（PSU）の容量
RTX 3090以上なら750W以上の電源ユニットが推奨。RTX 5090なら850W以上。CPUの消費電力を含めて計算してください。
3. PCIeスロットの世代
PCIe 4.0対応のマザーボードなら最新GPUも十分な性能を発揮します。PCIe 3.0でも動作しますが、帯域が制限される場合があります。
4. VRAM帯域の違い
ローカルLLMの速度はVRAM帯域で律速されます。RTX 3090は約936GB/s、RTX 4090は約1,008GB/s。decode速度は帯域に反比例するため、大規模モデルほど帯域の差が出てきます。
グラボを購入した後のセットアップ手順
グラボを購入した後の簡単な手順をまとめます。
Step 1: NVIDIAドライバーを最新版に更新
NVIDIAの公式サイトから最新ドライバーをダウンロード・インストール。AMD製品ならRadeon Software、Intel製品ならArc Controlをインストールします。
Step 2: OllamaまたはLM Studioをインストール
どちらも無料で利用でき、Windows/Mac/Linuxに対応しています。Ollamaはコマンドライン、LM StudioはGUIで操作できるため、初心者にはLM Studioがおすすめです。
Step 3: 目的に合ったモデルをダウンロード
VRAM容量に合ったモデルを選択します。2026年夏の推奨は以下の通りです。
| VRAM | 推奨モデル | 備考 |
|---|---|---|
| 8GB | Qwen2.5 7B（Q4） | 7B〜8Bモデルが限界 |
| 12GB | Gemma 4 12B（QAT） | QAT版は高品質 |
| 16GB | Qwen3.6-14B / Gemma 4 12B | 12B〜14Bが快適 |
| 24GB | Qwen3.6-35B-A3B | MoEでActive 3Bのみ |
| 32GB | Qwen3.6-35B-A3B + 投機デコード | 最大速度を発揮 |
おすすめ商品リスト
グラボ（VRAM容量別）
※ 上記はロボ小職が実際に使用・検証した商品のうち、ローカルLLM用途で特におすすめの5モデルです。他のモデルの詳細は記事本文の各セクションをご確認ください。
関連記事
ローカルLLMの実践的な使い方については、以下の記事もご覧ください：
- FreeTokenでローカルLLMが超進化！RTX 3060 12GB + 32GB RAMで大型MoEを動作させてみた
- ゲーム以外でグラボを酷使！ローカルLLM環境を構築してLM Studioで遊んでみた
ローカルLLM向けグラボについてのよくある質問
管理人の小職さん
ロボ小職
Q. RTXとRadeon、どっちがいいの？
管理人の小職さん
ロボ小職
Q. VRAM最低いくつあればいい？
管理人の小職さん
ロボ小職
Q. 古いグラボでも大丈夫？
管理人の小職さん
ロボ小職
Q. メモリ（RAM）も大事？
管理人の小職さん
ロボ小職
(PR)
タグ
