手元のGPUで、どのモデルがどれだけ動くか
実機(RTX 5080+RTX 5060 Ti 各16GB)でローカルAIを実測し、VRAM・速度・電力をもとに、用途から必要スペックを引けるように整理しています。「とりあえず動く」ではなく、収まる・あふれる・遊ぶの境界まで。
VRAM
モデル別の実測VRAM使用量
tok/s
生成速度(トークン毎秒)
W
消費電力・電力効率
用途別
用途ごとのスペック目安
用途・スペックから探す
実測データのデータベース+GPU選び。4つの入口から。
テーマ別ガイド
AIコーディング
画像・動画生成(ComfyUI)
ローカルLLM
新着記事
- VRAMに収まらないMoEモデルのデコードが約2倍になった|FreeTokenとOllamaをRTX 5080で実測比較
- NVIDIA DGX Sparkは買いか|16GB GPUを実測し公開ベンチと突き合わせて見えた、128GBが効く条件
- 「Qwen3.8-4B」は使えるか|土台のQwen3.5-4Bと同条件でRTX 5080/5060 Ti実測
- 2.6BのローカルLLMで128Kの文脈は張れるか|LFM2.5-2.6Bの必要VRAMを16GB GPUとCPUのみで実測
- ローカルLLM推論時のGPU電力を実測|RTX 5080・5060 Tiの1枚/2枚構成を比較
- ASUS UGen300はローカルLLMに使えるか|Hailo-10H搭載USBアクセラレータで動くモデルの範囲
- Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実測|量子化3種の必要VRAMと起動オプションの差
- MiniMax Music 3をVRAM 16GBで動かす|RTX 5080実測、ピークVRAMは必要量ではない
- TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2枚のGPUで実測すると、動く部分と動かない部分が分かれる
- Muse Glimmer 30BをVRAM 16GBで動かす|全52層が載る条件とDFlashの効き方をRTX 5080・5060 Tiで実測



