VRAM 24GBの「RTX 50 SUPER」が出るらしい、という話が定期的に流れてきます。いま16GBのカードで手元のローカルAIを動かしている人ほど、「いま買うべきか、24GBを待つべきか」で手が止まりがちです。ただ、24GBという容量が手元の体験をどれだけ変えるかは、何に使うかでまったく違います。大規模言語モデル（LLM）を回すだけなら効き方は限定的で、ComfyUIで画像や動画を生成する人にとっては「できること」そのものが広がる点です。先に結論を置くと、この差が判断の軸になります。
本記事は、当サイトがRTX 5080とRTX 5060 Ti（どちらもVRAM 16GB）で取ってきた実測をもとに、24GBで何が変わって何が変わらないのかを用途別に整理します。RTX 50 SUPER自体は2026年6月時点でNVIDIAの正式発表がなく、容量も時期もリーク段階です。確定している自前の数字と、確定していない噂を分けて読み進めてください。
結論：24GBの意味は用途で変わる
- LLM・大規模モデル中心なら、24GBは「速度を底上げするカード」です。16GBで容量があふれてCPUに退避していたモデルが丸ごと載るぶん、スループットは上がります。ただしオフロードやデュアルGPUという代替手段があり、必須ではありません。
- ComfyUI（画像・動画生成）中心なら、24GBは「できること・動かせるモデルの幅を広げるカード」です。16GBでは載らなかった構成が現実になり、とくに大きめの動画生成モデルを使いたい場合は、かなり現実的な選択肢になります。
- ただし24GBでも足りない領域があります。本体サイズが26GBを超えるような大型モデルは、量子化やオフロード前提でなければ32GB級（RTX 5090クラス）が現実的な下限になります。24GBは「入口を開ける容量」であって、天井ではありません。
以下、なぜそうなるのかを実測で順に見ていきます。
いま16GBで何が動いて、何で詰まるのか
24GBの価値を測るには、まず手元の16GBがどこで詰まるのかをはっきりさせる必要があります。起きることは、ざっくり3段階に分かれます。「余裕で動く」「ギリギリ収まる」「あふれる（遅くなる、または動かない）」です。どの段にいるかは、モデルを量子化（圧縮）したあとの合計サイズでほぼ決まります。公称16GBのVRAMでも、OSやドライバに取られるぶんを引くと、実際に使えるのはおよそ14.8GBです。圧縮後の合計がこの枠に収まれば動き、超えると一部がVRAMからあふれて遅くなるか、起動すらできません。この詰まり方は、LLMと画像・動画でかなり違います。
ローカルLLM：14B級は余裕、27B以上で壁にあたる
当サイトの実測では、14B級のモデル（phi4 14Bやqwen3 14B）は約11GBで余裕、22〜26B級（codestral 22B、MoE型のgemma4 26B）は約14.2〜14.8GBでギリギリ収まる水準です。一方、qwen3.5 27B・gemma4 31B・qwen3 32Bといった27B以上のdense型は、圧縮後の合計が14.8GBの枠を超えるため、起動の時点で弾かれます（Ollamaの既定圧縮Q4_K_Mでもロードできません）。詳しくはRTX 5080 16GBの壁に関する記事とVRAM 16GBで動かすローカルLLM完全ガイドにまとめています。
ここで紛らわしいのがMoE（混合エキスパート）型です。MoEも重みは全部メモリに置く必要があるので、合計が大きければやはりあふれます。違うのは速度のほうで、生成のたびに使うのは重みの一部だけなので、同じ合計サイズなら動きが軽い、という特徴です。たとえばqwen3.5 35B-a3b（MoE型）は圧縮後でも合計およそ22GBあり、16GBのRTX 5080単体では約37.8%がCPU側のメモリにあふれます。この「載るには載るが、あふれて遅い」状態の生成速度は65.99 tok/sでした。2枚目のGPUを足してあふれを解消した検証では、同じモデルが全部VRAMに収まり125.87 tok/s、約1.9倍に伸びています。16GBには「起動すらできない」モデルと「動くけれど遅い」モデルがあり、後者の遅さの主因が容量あふれだと実測で確認できています。
画像・動画生成：16GBはもう上限ぎりぎりで回している
画像生成では、軽いワークフローはまだ余裕の範囲です。SDXL（1280×720）はVRAMピークが約11.7GBで、16GBに収まります。一方、Flux.1 Dev FP8になるとピークは約15.4GBに達し、16GBのほぼ全部を使い切ります。FLUX.2 Klein 9BをQ8_0で16GBに収めた実測でも、VRAMピークは総量で14GB前後に達し、余白は薄いという結果でした。配布元のモデルカードではfp8でおよそ29GB、BFL公式の一覧では蒸留9Bの目安が19.6GBとされており、いずれも素のままでは16GBに届きません。量子化とオフロードを重ねて、ようやく16GBに押し込んでいるのが実態です。
言い換えると、画像生成の主力クラスは16GBの「上限付近」で回っています。ここに時間軸（フレーム数）が加わる動画生成は、必要なVRAMがさらに膨らみ、16GBでは構成によって詰まります。軽量な2BクラスのLTX 1なら16GBで量産可能ですが、これは「軽量モデルだから」収まっているのであって、より大きな動画モデルは話が変わります。
| 動かすもの（例） | 16GBでの実測VRAM | 判定 | どうなるか |
|---|---|---|---|
| LLM 14B級（phi4 14B / qwen3 14B） | 約11GB | ◎ | 余裕で動く |
| LLM 22〜26B級（codestral 22B / gemma4 26B MoE） | 約14.2〜14.8GB | ○ | ギリギリ収まる |
| LLM 35B級MoE（qwen3.5 35B-a3b） | 合計 約22GB | △ | 約38%があふれて遅い |
| LLM 27〜32B dense（qwen3 32B など） | 14.8GB超 | × | 起動できない |
| 画像 SDXL | 約11.7GB | ◎ | 余裕で動く |
| 画像 Flux系（Flux.1 Dev FP8 / FLUX.2 Klein Q8_0） | 約14〜15.4GB | ○ | 16GBをほぼ使い切る |
| 動画 軽量（LTX 1 / 2B） | 16GB内 | ○ | 量産できる |
| 動画・大型画像モデル | 16GB超 | × | 詰まりやすい |
判定の見方：◎=余裕／○=収まる（余白は薄め）／△=動くが遅い（あふれ）／×=動かない。VRAMはRTX 5080・5060 Ti（16GB）での実測値です。
リークで分かっている24GBと、分かっていないこと
ここで前提を正しておきます。RTX 50 SUPERは、2026年6月時点でNVIDIAの公式発表がありません。NVIDIA公式のGeForce RTX 50シリーズ一覧に並んでいるのはRTX 5090・5080・5070 Ti・5070・5060 Ti・5060・5050で、「SUPER」を冠したモデルは載っていません。基板メーカー（AIC）にも最終仕様が渡っていないと複数の媒体が報じています。
そのうえで、リークとして報じられている内容は次のとおりです。あくまで噂であり、確定情報ではありません。
| モデル（噂） | VRAM（噂） | 現行からの変化 |
|---|---|---|
| RTX 5070 SUPER | 18GB（噂） | 12GB→18GB |
| RTX 5070 Ti SUPER | 24GB（噂） | 16GB→24GB |
| RTX 5080 SUPER | 24GB（噂） | 16GB→24GB |
増量の仕組みは、2GBのGDDR7チップを3GBチップに置き換えることで容量を5割増やす、というものだと報じられています。時期については報道が割れており、2026年内説に加えて、直近ではCES 2027前後／2027年初頭説も出ています。NVIDIAの公式発表はまだなく、発売時期は読めません。要するに、容量も時期も「出るとすればこのあたり」という域を出ていません。買い時そのものの考え方はAI用GPU・PCはいつ買うべきかに整理しているので、価格全体の判断はそちらと合わせて読むのが実用的です。
LLM視点：24GBは「速度を底上げするカード」
LLMだけを見ると、24GBの効き方は明確ですが、優先度は高くありません。
効くのは、先ほどの「動くが遅い」帯です。qwen3.5 35B-a3bのような22GB前後の量子化モデルは、24GBなら短めのコンテキストではCPU退避なしで載る可能性が高くなります。ただしKV cacheや実行環境の予約分を含めると余白は薄く、24GB単体での実測値とは分けて見る必要があります。16GBで37.8%をCPUに退避して65.99 tok/sだったものが、退避が起きにくくなります。デュアルGPU化で約1.9倍になったのと同じ「収まることの効果」を、2枚を用意せずに1枚で得られる、という位置づけです。なお当サイトは24GB単体のカードを所有していないため、これは16GBのオフロード実測とデュアルGPUの実測からの見込みで、24GB単体の生成速度を測った数字ではありません。
ただし、ここには代替手段があります。16GBで遅くなっているモデルは、2枚目のGPUを足してVRAMプールを広げることでも、CPUへ退避させて速度を妥協することでも回せます。当サイトはOculink接続のRTX 5060 Tiを足したデュアル構成で、Oculink x4越しでも約1.9倍を実測しています。さらに言えば、多くの用途で主力になる14B級のモデルは16GBに余裕で収まるため、そもそも24GBは関係ありません。
もうひとつの効き方が、量子化の選択肢が広がることです。16GBではQ4_K_Mまで落とさないと載らなかった中型モデルを、24GBならQ8_0で回せる場面が出てきます。量子化ごとのVRAMと速度の比較のとおり、同じモデルでもQ4とQ8では必要VRAMがはっきり変わります。16GBでは「載せるために精度を一段落とす」場面がありましたが、24GBはその妥協を一段減らせます。
デュアルGPUと24GB単体、どちらが現実的か
16GBのあふれを解消する手段としては、24GB単体への乗り換えと、2枚目を足すデュアルGPU化が並びます。ここで押さえておきたいのは、24GBという容量帯そのものは新しい話ではない点です。前世代のRTX 4090が24GB（GDDR6X）で、すでにこの帯に該当します。ただしRTX 4090は生産が終了しており、いまは中古や残りの在庫が中心で、ローカルAIの需要もあって価格は高止まり気味です（2026年6月時点）。裏を返せば、「24GB単体を今すぐ」という道は、噂のSUPERを待たなくても一応あるということです。なお現行世代でその上の容量を狙うと、32GBのRTX 5090が選択肢になります。デュアルは手元のカードを活かしたまま合計VRAMを32GB（16GB＋16GB）まで広げられますが、2枚目のスロットやOculinkなどの外付け接続、電源、設置スペースが必要になります。24GB単体は1枚で完結し、GPU間の分割転送も発生しません。手元に拡張の余地があり追加投資を抑えたいならデュアル、構成をシンプルに保ちたいなら単体、という住み分けになります。なおOllamaのデュアル運用では2枚目が遊んでしまう設定上の落とし穴もあるため、デュアルにするなら配分の確認が要ります。
したがってLLM視点での結論は、「27B以上のdenseや大型MoEを1枚で快適に回したい人には待つ価値がある。ただしデュアルGPUという確実な手がいまあり、14B級で足りる人には24GBは過剰」になります。
ComfyUI視点：24GBは「できることを広げるカード」
画像・動画生成では、24GBの意味が変わります。速くなるかどうかではなく、そもそも動かせるかどうかが変わるからです。これが本記事でいちばん伝えたい点です。
画像生成：余裕が「常駐・高解像度・バッチ」に効く
画像生成の主力はすでに16GBの上限付近にいます。Flux.1 Dev FP8で約15.4GBを使い切っている状態では、より高い精度（FP16）で回す、解像度を上げる、複数枚をまとめて生成する、複数のモデルやLoRAを同時に載せておく、といった操作のたびに余白の薄さが効いてきます。24GBあれば、こうした「もう少し」をVRAMの心配なく積めるのが利点です。可否というより快適さの話で、無くても回りますが、あれば作業が素直になります。
4K化・アップスケールでVRAMはどう動くか
近ごろは仕上がりを4Kまで引き上げる使い方が一般的になり、ここでVRAMの効きがはっきり出ます。生成や拡大で扱う画像が大きくなるほど、途中で抱える中間データ、とくに最後に画像へ戻す工程（VAEデコード）が画素数に比例して膨らむためです。フルHDから4Kにすると画素数はおよそ4倍、720pを基準にすると約9倍になり、その分だけVRAMのピークが上がります。16GBでは、まず標準的な解像度で生成するところは通っても、そのまま一気に高解像度へ引き上げる段で足りなくなる、という詰まり方をしがちです。
対処は大きく2通りです。ひとつは画像をタイルに分割して少しずつ処理する方法で、VRAMのピークは抑えられますが、処理の回数が増えて時間がかかり、つなぎ目の調整も要ります。もうひとつは分割せずに高解像度を一度に通す方法で、速くて素直なぶんVRAMを多く使います。24GBは、この「分割せずに通せる」幅を広げます。タイルを切らずに4Kまで上げられれば、手数も生成時間も減ります。
ただし、4K化の重さはVRAMだけの話ではありません。VRAMとシステムRAMは別物で、ここはツールの組み方でも大きく変わります。ComfyUIでのアップスケールを実測した検証では、ComfyUI内で拡大処理を回すとシステムRAMを最大67GBほど消費した一方、同じ拡大をComfyUIの外でESRGANとして動かすとRAM消費は約1.4GB、速度も約2倍になりました。24GBのVRAMは高解像度を一度に通す助けになりますが、本体メモリの余裕と処理の組み方もあわせて見ておくのが安全です。
動画・大型モデル：ここで可否が分岐する
動画生成は時間軸ぶんのテンソルを抱えるため、必要VRAMが画像より大きく膨らみます。軽量な2BクラスのLTX 1は16GBで量産できますが、より大きな動画モデルや高解像度・長尺になると、16GBでは載せきれず詰まる構成が増えます。24GBになって初めて、量子化やオフロードに頼らず単体で回せるモデルの幅が出てきます。大規模な動画モデルを手元で使いたいなら、24GBはかなり現実的な選択肢になります。
動画モデルで効いているのは、1枚絵に比べて同時に保持するものが多い点です。複数フレームの潜在表現や、時間方向のつながりを保つための中間データを抱えるため、解像度やフレーム数を上げるほどVRAMの必要量が伸びます。16GBではフレーム数や解像度を絞れば動くモデルでも、素の設定に近づけた途端に詰まる、という挙動になりがちです。24GBはこの「絞らないと動かない」状態を緩め、設定の自由度を取り戻します。
同じことは大型の画像生成モデルにも言えます。ComfyUIの推奨スペックでも触れているとおり、ここ最近のモデルは素の要求が上がっており、16GBでは量子化が前提、24GBで素に近い構成、という段差が生まれています。
ただし24GBでも足りない領域がある
24GBを「動画の入口」と書いたのは、天井ではないからです。本体（無量子化BF16）のサイズが大きいモデルは、24GBに載せるにも量子化やオフロードが前提になり、素に近い構成で回すなら32GB級が現実的な下限です。
たとえば画像生成モデルのKrea 2は、無量子化BF16の本体がおよそ26.3GBあります。FP8に落とせば拡散モデル本体は約12GiBまで下がり、RTX 5080の16GBでもサンプル生成は可能でしたが、素に近い構成を望むなら32GB（RTX 5090クラス）が現実的な下限になります。同系統のIdeogram 4.0も、FP8の実行一式でおよそ27.5〜30GBに達し、24GBを超える水準です。巨大オープンモデルが手元で動くかの比較と同じで、容量の段が一段上がると、必要なカードも一段上がります。
本体の大きいモデルを本命にするなら、ディスクリートGPUのVRAMを増やす以外に、統合メモリ型のマシンという道もあります。CPUとGPUが大容量メモリを共有する構成では、64GBや128GBといった容量をモデル側に回せるため、VRAMの枚数では届かない大型モデルも載せられるのが強みです。速度面ではディスクリートGPUに譲る場面が多いものの、まず「載るかどうか」を優先するなら候補に入ります。統合メモリで巨大モデルを動かせるかの検証でも、容量を稼ぐ手段としての位置づけを整理しています。24GBのカードを待つか、その先の容量帯まで見据えるかは、動かしたいモデルの素のサイズから逆算すると決めやすいはずです。
| VRAM帯 | LLM | 画像生成 | 動画・大型モデル |
|---|---|---|---|
| 16GB | 14B級は余裕／22〜26Bギリギリ／35B-a3bは退避して遅い | 主力は上限付近（量子化前提） | 軽量モデルのみ |
| 24GB（噂のSUPER） | 35B級MoEが退避なしで載る | 余裕が高解像度・バッチに効く | 中〜大型を素に近い構成で回せる幅が出る |
| 32GB（RTX 5090クラス） | 27〜32B denseも単体で快適 | 大型モデルも素の構成 | 本体26GB超の大型モデルが現実的に |
では「24GB SUPER」を待つべきか
待ちの判断材料を、確定していることから順に並べます。確定しているのは、現行16GBで何が詰まるか（実測）と、NVIDIAがまだSUPERを発表していないこと（公式一覧に不在）です。確定していないのは、24GBの容量・価格・発売時期で、すべてリーク段階です。つまりこの待ちは「いつ終わるか分からない待ち」です。
そのうえで用途別に置くと、判断はこうなります。
| 主に使う用途 | 24GBの効き方 | 現実的な判断 |
|---|---|---|
| LLM（14B級まで） | ほぼ無関係 | いま16GBで買ってよい。待つ理由は薄い |
| LLM（27B以上・大型MoEを1枚で） | 速度が上がる（退避解消） | 待つ価値はあるが、デュアルGPUで今すぐ解決もできる |
| 画像生成中心 | 快適さが上がる | 16GBで足りる。24GBは余裕枠。急がなくてよい |
| 動画・大型画像モデルを使いたい | 可否が変わる | 24GB（または32GB）待ち・狙いに価値あり。用途が本命なら有力 |
| 本体26GB超の大型モデルが本命 | 24GBでも素では足りない | 32GB級（RTX 5090クラス）を視野に |
裏を返すと、いま手が止まっている人の多くは「待たなくていい人」です。14B級で足りているなら24GBは要りませんし、35B級を回したいならデュアルGPUという測定済みの確実な手があります。24GB単体が欲しいだけなら、前述のとおり前世代のRTX 4090（24GB）という既存の選択肢もあります（価格は高めですが）。24GB（やその先の32GB）を待つ価値がはっきり高いのは、大きめの動画・画像生成モデルを単体で回したい人です。そこだけは、容量の世代交代が体験の可否に直結します。
まとめ
RTX 50 SUPERの24GBは、噂が先行していますが、価値の出方は用途で割れます。LLMでは「速くする」カードで、デュアルGPUという代替もあるため必須ではありません。ComfyUIの画像・動画では「できることを増やす」カードで、とくに大規模な動画モデルを使いたいなら現実的な選択肢になります。一方で本体が26GBを超えるような大型モデルは、24GBでも素では足りず32GB級が下限です。
そしてSUPER自体はまだ公式発表がなく、時期も読めません。用途がLLM中心なら、いまの16GBやデュアルGPUで前に進むのが現実的です。動画・大型モデルが本命なら、24GB以上を狙う待ちに意味があります。手元で何を動かしたいか。そこを決めれば、待つか買うかは自然に決まります。なお本記事のリーク情報・価格・モデルの状況は2026年6月時点のもので、最新の状況は各配布元・メーカーの一次情報で確認してください。
