ローカルLLMをPCで動かしたいけれど、「7B・14B・30B・70Bにはそれぞれ何GB必要なのか」「RTX 5060 Ti 16GBでどこまで動くのか」「RTX 5090やEVO-X2のような大容量統合メモリPCを選ぶ意味はあるのか」で迷っていないでしょうか。本記事は動かしたいモデル規模から逆算して必要な構成を選ぶことに絞り、2026年時点で入手しやすい実在モデルを用途別に整理しました。
あわせて、2026年に入って深刻化しているメモリ価格の高騰が構成選びに与える影響も、実際のカスタマイズ費用をもとに解説します。
※本記事はアフィリエイト広告（PR）を含みます。掲載する価格・在庫・構成・キャンペーンは変動するため、購入前に必ず各公式サイトで最新情報をご確認ください。
結論｜迷ったらRTX 5060 Ti 16GB、ただしメモリ構成は必ず確認
動かしたいモデルがまだ明確に決まっていないなら、RTX 5060 Ti 16GB搭載PCが最も選びやすい総合おすすめです。7B〜14Bを扱いやすく、ゲームや画像生成にも使えるため、価格・VRAM容量・用途のバランスを取りやすい構成です。用途がはっきりしている人は、下の3ルートから進んでください。
7B〜14Bならバランス型、30B級は速度、70B以上は容量で分かれます。
小〜中規模LLMとゲーム・画像生成を1台で始めやすいバランス型。
RTX 5060 Ti 16GB搭載GALLERIAの最新価格・構成を確認するまだ迷う場合は、このまま下で容量・速度・価格差を比較できます。
※出典：ドスパラ公式 GALLERIA XPC7A-R56T16G-GD 製品ページ（2026年7月28日確認）。標準構成はCore Ultra 7 265F／RTX 5060 Ti 16GB／16GBメモリ DDR5-5600／1TB Gen4 SSD、本体価格は33万円台。価格・構成・キャンペーンは変動します。
2026年の前提｜メモリ高騰で「構成の正解」が変わった
2026年のPC選びで避けて通れないのが、メモリ価格の高騰です。DDR5は2025年11月頃から急騰し、2026年に入っても上昇が続いています。ローカルLLMでは「システムRAMを増やす」より「VRAMまたは統合メモリに収める」ほうが費用対効果が高くなっています。
BTOでも影響は明確です。前述のGALLERIA XPC7A-R56T16Gでは、16GB→32GBの増設が＋56,100円、64GBが＋154,000円という水準になっています。かつて「とりあえず32GBにしておく」で済んだ判断が、いまは本体価格を大きく押し上げます。
ローカルLLMにとって重要なのは、この状況で「システムRAMを増やす」ことの優先度が相対的に下がったという点です。モデルがVRAMに収まっていればシステムRAMはほとんど使いません。逆にVRAMからあふれてCPUオフロードが発生する運用では、大量のシステムRAMと帯域が必要になり、いまの価格ではその追加費用が跳ね上がります。
つまり「あふれたらRAMで受け止める」より「最初からあふれない容量を選ぶ」ほうが、2026年は圧倒的に合理的です。
予算が合わない場合の現実的な逃げ道
本体価格が想定を超える場合の現実的な選択肢は3つあります。
- 統合メモリのミニPCを選ぶ：LPDDR5Xを最初から大量搭載する設計のため、BTOでRAMを後から積み増すより1GBあたりの負担が軽い
- セール・キャンペーンの多い販売店を併用する：同じGPU構成でも時期によって数万円差が出るため、複数社の実売を比べる
- 中古・リユースPCを検討する：7B〜14B用途ならVRAM 16GBの型落ち機でも十分実用的で、高騰の影響を受けにくい
セール時の実売を比べるなら
FRONTIERのセール対象構成を確認するモデルサイズ別の必要容量早見表｜7B・14B・30B・70B
まず、自分が動かしたいモデル規模から必要メモリの目安を確認してください。下表はGGUF Q4_K_M量子化・短〜中程度のコンテキストを前提とした目安です。
| モデル規模 | 必要メモリの目安（Q4_K_M） | 選ぶべき構成 |
|---|---|---|
| 7B〜8B | 重み約4.5〜5GB＋KVキャッシュ。VRAM 8GBで動作／16GBで余裕 | RTX 5060 Ti 16GBチャット・要約・軽いコード補助 |
| 14B前後 | 重み約8〜9GB＋KVキャッシュ。VRAM 12〜16GBが目安 | RTX 5060 Ti 16GB日常使いの主力 |
| 30B前後 | 重み約18〜20GB＋KVキャッシュ。24GB前後で快適／32GBで余裕 | RTX 5090 32GB高精度な回答を速度重視で |
| 70B前後 | 重みだけで約40〜42GB。VRAM 32GBでも不足 | 統合メモリ64GB以上EVO-X2などRyzen AI Max系 |
| 100B超MoE | 統合メモリ128GBクラスが必要。速度は1桁〜十数tokens/s | 統合メモリ128GBEVO-X2 128GB構成 |
この表から分かるのは、7B〜14BまでならVRAM 16GBで完結し、それ以上を狙うと必要な投資額が一段跳ね上がるということです。
※目安はGGUF Q4_K_M量子化・短〜中コンテキスト前提。70B（Q4_K_M）の重みは代表的なモデルカードで約42GBと公開されています。必要容量はモデル・量子化方式・コンテキスト長・KVキャッシュ設定・使用ソフトにより変動します。
ローカルLLM用PCで最優先すべきパーツ｜容量が先、速度は後
ローカルLLMでもっとも重要なパーツは「モデルの重みを載せられるメモリ容量」です。専用GPUならVRAM容量、Ryzen AI Max系ミニPCならGPUと共有する統合メモリ容量がこれにあたります。モデルの重みがメモリに乗り切るかどうかで、推論速度が桁違いに変わるためです。
なぜ容量不足で急に遅くなるのか
LLMの推論は「モデル重みをGPUがアクセスできるメモリに常駐させ、毎トークン行列演算を回す」処理です。メモリから溢れた分はシステムRAMやSSDへ退避され（CPUオフロード）、これが発生した瞬間にトークン生成速度が大きく落ちます。逆にメモリに収まれば、メモリ帯域幅がほぼそのまま速度に直結します。
必要容量が変わる5つの要因
- 量子化方式：Q4_K_M・Q5・Q8などでメモリ使用量が数倍変わる
- コンテキスト長：長いほどKVキャッシュが増え、追加でメモリを消費する
- KVキャッシュの精度：FP16／8bitなどの設定で消費量が変わる
- CPUオフロード：VRAMに載らない分をシステムRAMへ逃がせるが速度が低下する
- 使用ソフト：Ollama・LM Studio・Llama.cppで扱いや既定値が異なる
量子化は何をしているのか
「量子化」とは、モデル重みをFP16（16bit）から4bitや8bitへ圧縮してメモリ使用量を減らす技術です。GGUFのQ4_K_M形式が現在の定番で、品質低下を抑えつつメモリを大きく削減できます。LM Studio・Ollama・Llama.cppはいずれもGGUFに対応するため、本記事の目安はすべてQ4_K_M前提です。逆にFP16基準で見積もると必要容量が数倍になり、過剰投資につながります。
VRAMと統合メモリの違い｜ここを混同すると失敗する
ローカルLLM選びで最も混同されやすいのが、次の3種類のメモリです。これらは役割も速度も別物で、「システムRAMが128GBあるからRTX 5090より速い」といった比較は成り立ちません。
- GPUのVRAM：専用GPU上の高速メモリ。ここにモデルが載れば最速。RTX 5090はGDDR7 32GBで帯域も広い（容量に上限はあるが速い）
- システムメモリ（CPU用RAM）：VRAMから溢れた分の退避先（CPUオフロード）。GPU上で処理するより大幅に遅く、2026年は増設費用も高い
- Ryzen AI Max系の統合メモリ：CPUとGPUが共有する大容量メモリ。専用GPUでは載らないサイズを「載せて動かせる」が、帯域は専用GPUのVRAMに及ばない
整理すると、RTX 5090は「容量に上限はあるが高速」、Ryzen AI Max系は「大容量を載せやすいが速度は控えめ」、RTX 5060 Ti 16GBは「小〜中規模とゲーム兼用向け」という位置づけです。
おすすめPCの比較｜デスクトップGPU × ミニPC
結論として、14BまでならRTX 5060 Ti 16GBで十分です。30B級を速度重視ならRTX 5090、70B以上を載せたいならEVO-X2が基本の3択になります。RTX 5070 Ti・5080はVRAMが同じ16GBのため、LLM単独目的では優先度が下がります。
| モデル | 狙えるLLM規模（Q4目安） | 向いている人 |
|---|---|---|
| GALLERIA XPC7A-R56T16GRTX 5060 Ti 16GB | 7B〜14B快適／20B級まで実用圏 | はじめてのLLM＋ゲーム兼用 |
| GALLERIA XDC7A-R57TRTX 5070 Ti 16GB | 7B〜20B級＋画像生成（容量上限は16GB） | ゲーム・画像生成も重視 |
| GALLERIA XUC9A-R58RTX 5080 16GB | 7B〜20B級＋4K・動画編集（容量上限は16GB） | 4Kゲーム＋クリエイティブ兼用 |
| GALLERIA SMR9E-R59-GLRTX 5090 32GB／標準64GB | 30B〜32B級が快適／70Bは強い量子化前提 | 速度重視・長コンテキスト |
| GMKtec EVO-X2Ryzen AI Max+ 395 | 70B〜100B超MoEまで載る（速度は控えめ） | 大型モデルを容量優先で・省スペース |
RTX 5060 Ti 16GB搭載PC｜入門・ゲーム兼用の本命
型番のとおりRTX 5060 Ti 16GBを搭載し、ミドルレンジ価格でVRAM 16GBを確保できるモデルです。RTX 5060 Tiには8GB版と16GB版がありますが、LLM用途では16GB版一択です。7B〜8Bは余裕、14B前後（Q4）が主戦場で、日常使いの主力として実用的に使えます。
| GPU | GeForce RTX 5060 Ti 16GB |
| CPU | Core Ultra 7 265F |
| メモリ（標準） | 16GB（16GB×1）DDR5-560032GB化は＋56,100円（2026年7月28日時点） |
| SSD | 1TB Gen4 |
| 狙えるLLM | 7B〜14Bが主戦場／20B級まで実用圏 |
| 価格 | 公式サイトで確認メモリ高騰で変動幅が大きいため掲載していません |
この構成で動かしやすいモデル
- 7B〜8B（Llama系・Qwen系など）：快適。KVキャッシュ込みでも余裕
- 14B前後（Q4）：VRAM 16GBの主戦場。日常使いの主力として実用的
- 20B級（Q4／MoE含む）：短〜中コンテキストなら実用圏
- 27B〜30B級：Q4でもKVキャッシュ込みで16GBをはみ出しやすい
- 70Bクラス：量子化を強めても収まらない
- 長コンテキスト（32k以上）：VRAMが逼迫しやすい
ここを超える用途が最初から明確なら、無理にこのクラスを選ぶ必要はありません。30B級以上を狙うなら、後述のRTX 5090やEVO-X2を検討してください。
メモリ・ストレージの注意点
RTX 5060 Ti 16GBで、小〜中規模LLMとゲーム・画像生成を1台にまとめやすい構成。 7B〜14Bを中心に始めたい人が、価格とVRAM容量のバランスを取りやすい本命候補です。
※RTX 5060 Tiは16GB版であること、システムメモリの容量・枚数、キャンペーン適用後の総額を注文時に確認してください。
ローカルLLM以外の用途
1440p帯のゲームが快適に動き、消費電力も控えめです。Stable Diffusionなどの画像生成もVRAM 16GBで実用的にこなせます。RTX 5060の位置づけを知りたい人はRTX 5060搭載ゲーミングPCもあわせてどうぞ。
RTX 5070 Ti・RTX 5080を選ぶ意味｜VRAMは16GBのまま、上がるのは速度
結論は「VRAMは16GBのままなので、動かせるモデルの上限はRTX 5060 Ti 16GBと同じ。違うのはメモリ帯域幅とコア数による速度と、ゲーム性能」です。つまりローカルLLMだけが目的なら、この2つを積極的に選ぶ理由は薄いということです。
- 「動かせるモデルの上限」を決めるのはVRAM容量 → 5060 Ti・5070 Ti・5080はいずれも16GBで同じ
- 「応答速度（tokens/sec）」を決めるのは主にメモリ帯域幅 → 5070 Ti・5080が有利
- 4Kゲームや動画編集などLLM以外の重い用途も並行する人にとっては価値がある
| モデル | LLM用途での位置づけ | 公式 |
|---|---|---|
| XDC7A-R57TRTX 5070 Ti 16GB | 容量上限は5060 Tiと同じ。ゲーム・画像生成も重視する人向け | RTX 5070 Ti構成を見る |
| XUC9A-R58RTX 5080 16GB | 容量上限は16GBのまま。4Kゲーム・動画編集と兼用する人向け | RTX 5080構成を見る |
LLM単独目的でVRAMを増やしたいなら、この2つではなくRTX 5090（32GB）を選ぶべきです。5070 Tiと5080の性能差はRTX 5070 Ti vs RTX 5080 徹底比較を参照してください。
RTX 5090搭載PC｜30B級を高速に回す速度の本命
RTX 5090はGDDR7 32GB・512bitバス・帯域約1.79TB/sという、コンシューマー最大級のVRAMと帯域を両立したGPUです。この「容量」と「速度」を同時に満たせる点が、ローカルLLMで替えのきかない強みになります。30B〜32B級（Q4）がVRAMに収まり高速に動作するほか、14B〜20B級を長コンテキストで回す、複数モデルを切り替える、画像・動画生成と並行させるといった使い方に余裕があります。
| GPU | GeForce RTX 5090 32GB（GDDR7） |
| CPU | Ryzen 9 9950X3D |
| メモリ（標準） | 64GB DDR5オフロード併用時の余力も確保できる |
| SSD | 2TB Gen5 |
| 狙えるLLM | 30B〜32B級（Q4）が快適／長コンテキストにも余裕 |
| 価格 | 公式サイトで確認在庫・納期の変動が大きい構成です |
標準で64GBのシステムメモリを備えるため、メモリ高騰下でも追加投資なしで始められる点は実質的な強みです。ただし70BクラスはQ4だと重みだけで約40〜42GBあり、VRAM 32GBには収まりません。Q3など強い量子化と一部CPUオフロードが前提になり、速度は落ちます。14Bまでで足りる人には明確な過剰投資です。
RTX 5090構成の納期と価格を見るなら
RTX 5090搭載GALLERIAの納期と価格を確認するRTX 5090単体でのBTO選びはRTX 5090搭載ゲーミングPCでも解説しています。
EVO-X2などRyzen AI Max系｜70B以上を載せる容量の本命
専用GPUでは載らない大型モデルを動かす第三の選択肢が、Ryzen AI Max+ 395を搭載したミニPCです。CPUとGPUが共有する統合メモリ（LPDDR5X 8000MHz）を最大128GBまで積めるため、専用GPUのVRAMでは絶対に載らない70B超〜100B超クラスでも「容量だけは確保して動かせる」のが他にない強みです。メモリを後から高値で買い足す必要がない点も、2026年の価格環境では見逃せない利点になります。
| プロセッサ | Ryzen AI Max+ 395（Radeon 8060S内蔵） |
| 統合メモリ | 最大128GB LPDDR5X-8000オンボード実装・増設不可 |
| ストレージ | M.2 SSD ×2スロット（増設・換装可） |
| 狙えるLLM | 70B〜100B超MoEまで搭載可能 |
| 速度の目安 | Qwen3 235Bでメーカー公表 平均約11tokens/s |
| 価格 | 公式サイトで確認64GB版と128GB版で差があります |
20B級MoE（gpt-oss 20B等）や30B級MoE（Qwen3 30B-A3B等）は実測で数十tokens/s程度と、日常のチャットやコード補助には十分な速度が出ます。128GB版ならgpt-oss 120BやQwen3 235Bといった巨大MoEも「載せて動かせる」段階に入ります。一方で密（dense）な大型モデルは全パラメータを毎回使うため統合メモリの帯域がネックになり、速度が落ちやすい点は理解しておく必要があります。30B級までしか使わず速度を重視するなら、専用GPUのほうが快適です。
64GB版と128GB版の価格差を見るなら
GMKtec EVO-X2の64GB版と128GB版の価格を確認する同じRyzen AI Max+ 395の他機種と比べる
Ryzen AI Max+ 395を採用したミニPCはEVO-X2だけではありません。GEEKOMからも同じプロセッサを搭載する上位機（A9 Mega）が登場しており、統合メモリ128GB・大容量SSDといった構成で選べます。基本的な考え方は同じで、「速度は専用GPUに劣るが、容量では専用GPUが到達できない領域に届く」という位置づけです。価格と保証・サポート体制で比較するとよいでしょう。
同じRyzen AI Max+ 395機を比較したい人向け
GEEKOMのAIミニPCラインアップを見る詳しい実機の傾向はGMKtec EVO-X2レビュー、上位のRyzen AI 400系デスクトップはRyzen APU・AI 400デスクトップおすすめで解説しています。ミニPC全般の実用性はミニPCでゲームはできる？もあわせてどうぞ。
RTX 5060 Ti 16GBを2枚使う構成｜合計VRAMで単純には判断できない
「RTX 5060 Ti 16GBを2枚で合計32GB」という発想は理にかなっていますが、2枚のVRAMがすべてのソフトで自動的に合算されるわけではありません。モデルをレイヤーごとに各GPUへ分割ロードする（テンソル並列／レイヤー分割）といった対応が必要で、使うソフトや設定によって扱いが変わります。
- 単一の32GBカード（RTX 5090）と完全に等価ではない：GPU間はPCIe経由の通信になり、帯域や遅延の影響を受ける
- 分割方法・対応ソフトの理解が必要：Llama.cppなどは対応するが、設定の難易度が上がる
- マザーボード・電源・ケースの要件が厳しくなる：2枚差しに対応するスロット間隔、十分な電源容量、冷却を確保する必要がある
電源・ケースまで自分で指定するなら
SEVENのカスタマイズ項目を確認する初心者には、素直にVRAM 32GBのRTX 5090を1枚選ぶか、容量重視なら統合メモリのEVO-X2のほうが扱いやすいです。デュアル構成を具体的に検討する人はRTX 5060 Ti 16GBを2枚使うLLM構成で詳しく解説しています。マルチGPU対応の完成モデルから選びたい場合はツクモのマルチGPUモデルも候補になります。
デスクトップ・ノート・ミニPC比較｜どれを選ぶべきか
結論は「本格運用はデスクトップかミニPC（Ryzen AI Max系）、持ち運びたいなら上位ノート」です。ノート版GPUは同名でもデスクトップ版より性能が落ち、VRAM上限も16GB前後の個体が多いためです。
| 形態 | 得意なこと | 注意点 |
|---|---|---|
| デスクトップ専用GPU | VRAM容量・速度・拡張性のバランスが最良。30B級までを高速に | 設置スペースと電力が必要 |
| ミニPCRyzen AI Max系 | 統合メモリで大容量を確保。70B超も載る。省スペース・省電力 | 速度は専用GPUに劣る。メモリ増設不可 |
| ノートPC | 持ち運べる。7B〜20B級なら実用的 | 発熱・電力制限で速度が頭打ち。VRAM上限が低め |
移動先でも7B〜20B級を触りたい場合は、VRAM 16GBクラスのGPUを積んだ上位ゲーミングノート、またはRyzen AI Max搭載ノートが候補になります。ノートは同じGPU名でも冷却設計と電力枠（TGP）で実性能が変わるため、複数社を見比べるのが確実です。国内メーカー機はAmazonの在庫と価格、海外メーカーの高性能ノートはAcer公式ストアのラインアップから比較できます。
デスクトップとノートの根本的な違いはゲーミングPCはデスクトップとノートどっち？でも比較しています。
そもそも買うべきか｜クラウドAPIと自前PCの分かれ目
PC価格が上がっている今、「クラウドのAPIで十分では」と迷う人もいるはずです。判断軸はシンプルで、従量課金で足りる使い方ならクラウド、そうでないならローカルです。
| 判断軸 | ローカルLLMが向く | クラウドで足りる |
|---|---|---|
| データ | 社外に出せないデータを扱う | 機密性の低いデータ中心 |
| 頻度 | 毎日長時間、大量に回す | 使うのは週に数回程度 |
| 目的 | モデルや設定を自由に試したい | 最高精度の応答が最優先 |
| 費用・環境 | オフライン環境でも使いたい | 初期投資を避けたい／常に最新モデル |
ローカルは初期費用が先に出る代わりに、動かした分だけ費用が増えることはありません。機密データを扱う、または回す量が多いほど、自前PCの合理性が高まります。逆に「試しに触ってみたい」段階なら、いきなり高額構成を買わず、7B〜14Bが動く入門構成から始めるのが失敗しにくい進め方です。
用途別の最終判断｜あなたはどれを選ぶべきか
選び方は次の3ステップで整理できます。まず動かしたいモデルのサイズを決める（7B〜14Bなら16GBクラス、30B級なら32GB、70B超なら統合メモリ大容量）、次に速度をどこまで求めるか・ゲーム兼用かを決める（速度優先・ゲーム兼用なら専用GPU、多少遅くても大型を載せたいなら統合メモリのミニPC）、最後にメモリ構成と総額を確認して注文するという順番です。
2026年はメモリ増設費用が高いため、標準構成のままで足りるかを先に判断してください。
8GB版と16GB版があり、LLM用途では16GB版が前提になります。
確認：型番・仕様欄で「16GB」を確認16GB×1と16GB×2ではチャネル動作が変わり、増設費用も高額です。
確認：標準容量と枚数、増設後の総額モデルファイルは1本あたり数GB〜数十GBあり、複数持つと消費が早いです。
確認：大型モデルを複数持つなら2TB統合メモリは購入後に変更できないため、構成選択が最重要です。
確認：将来まで見据えるなら128GBよくある質問（FAQ）
ローカルLLM用PCはどれを選べば良いですか？
動かしたいモデルのサイズと、求める速度で選びます。7B〜14B中心＋ゲーム兼用ならGALLERIA XPC7A-R56T16G（RTX 5060 Ti 16GB）、30B級を高速に動かすならVRAM 32GBのGALLERIA SMR9E-R59-GL（RTX 5090／標準メモリ64GB）、70B超を容量優先で載せたいなら統合メモリ最大128GBのGMKtec EVO-X2が候補です。価格・構成・在庫は変動するため最新情報は公式でご確認ください。
システムメモリは何GB必要ですか？16GBのままでも大丈夫？
モデルがVRAMに収まっている限り、システムメモリはそれほど使いません。7B〜14BをVRAM 16GB内で完結させる使い方なら、標準の16GBでも始められます。一方、CPUオフロードを多用するなら32GB以上が望ましく、シングルチャネル（16GB×1）よりデュアルチャネル（8GB×2以上）のほうが有利です。ただし2026年はメモリ価格が高騰しており、GALLERIA XPC7A-R56T16Gの32GB化は2026年7月28日時点で＋56,100円です。増設に数万円を払うくらいなら、上位GPUや統合メモリ機と総額で比べたほうが合理的な場合があります。
7B・14B・30B・70Bには、それぞれ何GB必要ですか？
GGUF Q4_K_M量子化・短〜中コンテキストを前提とした目安は、7B〜8Bで重み約4.5〜5GB（VRAM 8GBで動作・16GBで余裕）、14B前後で重み約8〜9GB（VRAM 12〜16GB）、30B前後で重み約18〜20GB（VRAM 24GB前後が快適・32GBで余裕）、70B前後で重みだけで約40〜42GB（VRAM 32GBでは不足）です。コンテキスト長を伸ばすほどKVキャッシュが追加で消費するため、実際にはさらに余裕が必要です。
「メモリが128GBあるからRTX 5090より速い」と考えて良いですか？
いいえ、容量と速度は別物です。RTX 5090はVRAM（GDDR7・帯域約1.79TB/s）に載る範囲であれば高速ですが、載せられる容量は32GBが上限です。一方Ryzen AI Max系は統合メモリ128GBで大型モデルを載せられるものの、メモリ帯域は専用GPUのVRAMに及ばず速度は控えめです。中規模までは専用GPUが速く、大型モデルは統合メモリでないと載らない、という使い分けになります。
EVO-X2のメモリは後から増設できますか？
できません。LPDDR5Xのオンボード実装で、購入後の増設・換装は不可能です。Ryzen AI Max系の統合メモリ設計に共通する仕様で、帯域を確保するための構造上の制約です。メモリ容量は購入時の構成で確定するため、迷うなら128GB版が安全です。なおストレージ（M.2 SSD）は2スロットあり増設・換装が可能です。
まとめ｜ローカルLLM用PCは「容量」最優先で選ぶ
コア性能より「動かしたいモデルが載る容量」を最優先にすれば失敗しません。 専用GPUは容量に上限はあるが高速、Ryzen AI Max系は大容量を載せられるが速度は控えめ、という違いを理解し、モデル規模から逆算して選びましょう。2026年はメモリ価格が高いため「最初からあふれない容量を選ぶ」ことが、そのままコスト最適化にもなります。
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7B〜14B中心のローカルLLM入門に使いやすいVRAM 16GB。ゲーム・画像生成にも兼用でき、価格と容量のバランスがよい1台です。
メモリ構成とキャンペーンを確認する※VRAM 16GB版であること、システムメモリの容量と枚数、SSD容量、キャンペーン適用後の総額を注文時に確認してください。価格・在庫・構成は変更される場合があります。
