AIハードウェア実測データベース|GPU別のVRAM・速度・生成時間

このページの数字は、すべて自分の機材で測った値です。表は機材と測り方ごとに分けてあり、context 長のように行ごとに違う条件は「測定条件」の列に出しています。比べられるかどうかは、表ではなく条件で決まります——同じ表の中でも、測定条件の列が違う行はそのまま比べられません。測り方と各列の読み方は表の下にまとめています。

代表値

下の詳細表に出ているのと同じ測定から、規模帯 × 機材ごとに 1 件(画像・動画はワークフロー × 機材ごとに 1 件)を決まった手順で選んだものです。一部の規模帯には、これとは別に「重点実測」の行も出しています。平均や順位付けはしていません。どれも下の詳細表にある数字をそのまま持ってきたものです。「重点実測」と付いた行は、その帯の代表とは測り方が違います。多く測っている主題を別に出しているもので、代表の行と直接は比べられません(測り方はそれぞれの「測定条件」欄に出ています)。

ローカルLLM(規模帯ごとに 1 モデル+重点実測)
規模帯 測ったもの 機材 測定条件 生成速度
tok/s
初 token
ms
VRAM
MiB
目安スペック
VRAM / RAM
BTO 詳細
〜4B gemma3:4b RTX 5080 単体 量子化 Q4_K_M / context 指定なし / 生成上限 512 token / Ollama 0.30.7 / 6 回 / 最終測定日 2026-07-22 154.0 679 5,963 VRAM 8GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
〜4B gemma3:4b RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 指定なし / 生成上限 512 token / Ollama 0.30.7 / 3 回 / 最終測定日 2026-06-18 108.7 355 3,998 VRAM 8GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
7〜9B qwen3.5:9b RTX 5080 単体 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-08 118.0 278 8,362 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
7〜9B qwen3.5:9b RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-08 64.6 563 6,768 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
7〜9B qwen3.5:9b RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-09 72.2 275 6,824 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
12〜16B gemma4:12b RTX 5080 単体 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-08 80.5 369 9,970 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
12〜16B gemma4:12b RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 15 回 / 最終測定日 2026-09-08 46.4 626 11,3008,542〜14,046 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
12〜16B gemma4:12b RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-09 47.4 706 8,600 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B qwen3-coder:30bMoE(動くのは総数の一部) RTX 5080 単体 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-08 76.572.5〜80.6 193 15,346(重みの 74% が GPU) VRAM 32GB〜RAM 64GB〜16GB では不足 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B qwen3-coder:30bMoE(動くのは総数の一部) RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 12 回 / 最終測定日 2026-09-08 65.8 239 14,248(重みの 75% が GPU) VRAM 32GB〜RAM 64GB〜16GB では不足 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B qwen3-coder:30bMoE(動くのは総数の一部) RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q4_K_M / context 8,192 token / 生成上限 512 token / Ollama 0.32.3 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-09 40.9 273 10,222(重みの 53% が GPU) VRAM 32GB〜RAM 64GB〜16GB では不足 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B重点実測 Qwen3.8-27B RTX 5080 単体 量子化 UD-IQ4_XS / context 4,096 token / 生成上限 128 token / llama.cpp b10356 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-10 49.9 106 14,511 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B重点実測 Qwen3.8-27B RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 UD-IQ4_XS / context 4,096 token / 生成上限 128 token / llama.cpp b10356 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-10 27.5 163 13,398 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
22〜35B重点実測 Qwen3.8-27B RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 UD-IQ4_XS / context 4,096 token / 生成上限 128 token / llama.cpp b10356 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-28 3.2 1,496 11,932 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
画像・動画生成(ワークフローごと)
測ったもの 機材 測定条件 生成時間
秒
VRAM ピーク
MiB
目安スペック
VRAM / RAM
BTO 詳細
Anima 3.8B v1.1 (52 blocks) RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 1216x832 40steps / step 40 / ComfyUI 0.31.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-14 73.45 10,182 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
Anima aesthetic v1.1 (28 blocks / base 系) RTX 5080 単体 量子化なし / 1216x832 40steps / step 40 / ComfyUI 0.31.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-14 19.32 8,847 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF RTX 5080 単体 量子化 Q8_0 / 1024x1024 / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 4.19 12,707 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
Flux.1 Dev FP8 RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 FP8 / 1280x720 / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-10-29 23.63 10,902 VRAM 12GB〜RAM 16GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
Flux.1 dev FP8 checkpoint RTX 5080 単体 量子化 FP8 / 1024x1024 / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 18.06 15,158 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax P-H3 Image RTX 5080 単体 量子化 INT8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 11.41 15,412 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax P-H3 Image RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 19.73 14,920 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー RTX 5080 単体 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 25.20 15,232 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 45.27 14,908 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax P-H3 Image 編集 RTX 5080 単体 量子化 W4A8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 28.38 15,068 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
SD 3.5 medium fp8_scaled RTX 5080 単体 量子化 FP8 / 1024x1024 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 8.87 12,778 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
SDXL base 1.0 RTX 5080 単体 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-27 5.78 9,419 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
SDXL base 1.0 RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-27 11.64 7,974 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
SDXL base 1.0 RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-28 8.42 8,028 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
ESRGAN 4x-UltraSharp RTX 5080 単体 1344x768 192frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-09-11 718.52(約 3.74 秒/枚) 未測定 目安なし — 同じ条件の表へ
FastH3 Omni RTX 5080 単体 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 220.27(約 0.91 秒/枚) 15,463 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
FastH3 Omni RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 439.03(約 1.81 秒/枚) 14,902 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
FastH3 Omni RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-02 396.70(約 1.63 秒/枚) 11,802 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
LTX-2 19B distilled Q4 RTX 5080 単体 量子化 Q4 / 512x320 41frames / step 20 / ComfyUI 0.31.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-04 33.77(約 0.82 秒/枚) 15,195 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
LTX-2.5 distilled Q3 RTX 5080 単体 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 40 回 / 最終測定日 2026-09-07 109.1687.73〜230.87(約 1.13 秒/枚) 15,784 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
LTX-2.5 distilled Q3 RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 13 回 / 最終測定日 2026-09-07 219.91197.52〜223.49(約 2.27 秒/枚) 16,030 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
LTX-2.5 distilled Q3 RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-11-02 134.55(約 1.39 秒/枚) 11,896 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (fl2va pruned) RTX 5080 単体 量子化 FP8 / 1344x768 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 171.62(約 3.06 秒/枚) 15,226 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (fl2va pruned) RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 FP8 / 1344x768 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 381.17(約 6.81 秒/枚) 14,914 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA RTX 5080 単体 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 24.66(約 0.44 秒/枚) 15,149 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 44.39(約 0.79 秒/枚) 14,914 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) RTX 5080 単体 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 19.30(約 0.34 秒/枚) 15,450 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 34.67(約 0.62 秒/枚) 14,924 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 ref2va RTX 5080 単体 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 131.34(約 1.06 秒/枚) 15,476 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 ref2va RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 310.18(約 2.50 秒/枚) 14,921 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA RTX 5080 単体 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 45.37(約 0.37 秒/枚) 15,463 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 88.92(約 0.72 秒/枚) 14,918 VRAM 16GB〜RAM 32GB〜 条件でPCを見る 同じ条件の表へ

選び方: まとまりごとに、モデル・測り方・機材以外の条件が同じ測定の組を 1 つ選び、その組の機材ごとの行を出しています。組は機材の数が多い → 条件の記録が揃っている → その測り方で測ったモデルが多い → 合計の測定回数が多い → 測定日が新しい → モデル名の順で選んでいます。機材をまたいで条件を揃えた組だけを並べるので、その組で測っていない機材はここに出ません(詳細表には出ています)。帯の代表は 1 モデルであって、その帯の平均ではありません。規模が名前に書かれていないモデルは帯に入らないため、ここには出ず詳細表にだけ出ます。
「目安スペック」は実測値そのものではありません。購入時に候補を絞るための目安で、実測 VRAM とは別の数字です(実測ピークを超える最小の段。重みの一部が CPU 側へ逃げた条件があるものは、そのカードより上の段にしています)。「条件でPCを見る」は、その目安で BTO の一覧を絞り込んだ状態で開きます。
VRAM は測定した GPU 全体の使用量で、そのとき載っていた他のものを含みます。モデル単体の必要量ではないので、同じモデルでも測った回で動きます。

生成時間の後ろの括弧は、その生成時間を出した枚数で割った計算値です(動画のフレームも 1 枚ずつの絵として数えています)。静止画は 1 枚なので出していません(生成時間がそのまま 1 枚あたり)。枚数の差は外れますが、step 数と解像度の差は残ります。

システムRAMの実測128 件

RAM ピークは VRAM とは別です。VRAM はそのカードにモデルが載るかどうか、RAM はそのPCで足りるかどうかです。16GB の VRAM で動画を回すと、VRAM に収まらないモデルの一部と、出来上がったフレームそのものがホスト側に置かれるので、VRAM が足りていても RAM で詰まります。ここに出しているのは、RAM を記録できた 128 件だけです。

システムRAMを記録できた測定(機材と測り方をまたいだ抜き出し)
機材 モデル 測定条件 RAM ピーク
GiB
1 本目
GiB
確保量
GiB
詳細
RTX 5080 単体 Anima 3.8B v1.1 (52 blocks) 1216x832 40steps / step 40 / ComfyUI 0.31.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-14 16.7 16.7 59.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 Anima aesthetic v1.1 (28 blocks / base 系) 量子化なし / 1216x832 40steps / step 40 / ComfyUI 0.31.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-14 9.1 9.1 17.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 1344x768 16frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-11 6.2 未測定 14.6 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 864x480 56frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-11 9.6 未測定 16.4 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 1344x768 32frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-11 11.8 未測定 20.4 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 1344x768 64frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-11 25.3 未測定 33.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 1344x768 128frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-11 49.6 未測定 58.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 ESRGAN 4x-UltraSharp 1344x768 192frames / step 記録なし / ComfyUI 0.31.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-09-11 69.2 未測定 83.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 17.0 16.9 32.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 18.2 18.1 32.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 NVFP4 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 19.5 19.3 30.6 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 22.1 21.9 35.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 22.2 22.1 35.8 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 22.4 22.4 35.8 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 23.4 22.9 36.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 23.6 23.5 36.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 24.0 24.0 36.6 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 24.4 24.2 37.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 FP8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 25.5 25.5 38.1 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 29.7 29.7 41.5 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 362frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 31.8 31.9 45.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 362frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 33.1 32.1 48.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 37.0 37.0 51.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2 19B distilled Q4 量子化 Q4_K_M / 512x320 41frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-07 37.4 37.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2 19B distilled Q4 量子化 Q4_K_M / 512x320 41frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-07 54.9 37.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 512x320 41frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-07 8.1 19.1 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 18 回 / 最終測定日 2026-09-07 23.5 22.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 241frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-07 該当なし 31.325.3〜37.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 768x512 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 8 回 / 最終測定日 2026-09-07 33.6 19.9 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 512x320 41frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-07 34.7 19.1 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 721frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-07 該当なし 36.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 721frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 4 回 / 最終測定日 2026-09-07 該当なし 37.036.3〜45.3 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 768x512 241frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-06 45.1 21.8 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 768x512 721frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 4 回 / 最終測定日 2026-09-06 47.1 25.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 241frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 14 回 / 最終測定日 2026-09-07 47.5 24.0 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 40 回 / 最終測定日 2026-09-07 47.633.5〜48.5 22.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1280x704 121frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-08 47.9 22.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 721frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-07 50.6 36.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 10.5 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 608x352 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 12.3 12.3 27.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.0 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 13.2 13.1 28.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 13.3 13.1 28.1 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 13.3 13.2 28.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 13.4 13.3 28.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 13.5 13.2 28.4 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 1344x768 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 15.1 15.0 30.0 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 1344x768 192frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 4 回 / 最終測定日 2026-09-28 23.7 23.7 35.8 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 14.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 14.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 14.2 14.1 29.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 14.2 14.1 29.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 14.3 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 14.3 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.9 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.0 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 ref2va 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 16.2 16.2 30.8 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 ref2va 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 17.2 17.1 31.6 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 ref2va 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 21.1 21.0 34.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 17.6 16.9 32.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 21.8 21.8 36.4 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image 量子化 W4A8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 5.8 5.7 20.3 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 6.1 5.8 20.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image 量子化 INT8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 10.7 10.5 26.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image 量子化 INT8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 10.9 10.7 26.8 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 7.1 6.9 21.9 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 MiniMax P-H3 Image 編集 量子化 W4A8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 5.9 5.7 21.2 同じ条件の表へ
RTX 5080 単体 SDXL base 1.0 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-27 2.6 2.6 12.7 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) Anima 3.8B v1.1 (52 blocks) 1216x832 40steps / step 40 / ComfyUI 0.31.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-14 15.6 15.5 49.9 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 16.6 16.5 32.0 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 NVFP4 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 17.1 17.1 29.7 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 21.5 21.4 35.0 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 21.7 21.3 35.2 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 28.1 28.0 40.4 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 768x512 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-06 32.2 19.8 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 768x512 241frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-06 44.6 20.9 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 241frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-07 46.1 32.2 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 13 回 / 最終測定日 2026-09-07 46.6 20.7 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1280x704 121frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 4 回 / 最終測定日 2026-09-08 47.3 21.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 9.9 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 608x352 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 12.3 12.3 27.7 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 12.6 12.6 28.1 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.6 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 6 回 / 最終測定日 2026-09-25 12.6 12.6 28.0 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 12.6 12.6 28.1 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-10-01 該当なし 13.9 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-01 14.0 14.0 29.4 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 1344x768 56frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 14.6 14.3 29.8 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 1344x768 192frames / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 22.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 FP8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.5 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 13.5 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-01 13.8 13.6 29.3 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-01 13.8 13.6 29.3 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-01 15.7 15.0 31.2 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-01 19.6 19.5 34.8 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) 量子化 INT8 / 864x480 56frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-25 該当なし 12.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 ref2va 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 14.4 14.4 29.8 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 ref2va 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 20 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 19.3 19.2 33.0 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA 量子化 INT8 / 864x480 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 15.9 15.1 31.2 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA 量子化 INT8 / 1344x768 124frames / step 4 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-10-29 20.2 20.1 35.4 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax P-H3 Image 量子化 W4A8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 5.5 5.5 21.0 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax P-H3 Image 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 5.6 5.6 21.1 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax P-H3 Image 量子化 INT8 / 2048x2048 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 10.0 10.0 26.3 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax P-H3 Image 量子化 INT8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 10.2 10.2 26.6 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー 量子化 W4A8 / 2912x2912 / step 8 / ComfyUI 0.44.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-06 6.9 6.9 22.1 同じ条件の表へ
RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) SDXL base 1.0 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-27 2.6 2.6 12.5 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 124frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-02 31.9 31.7 41.5 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) FastH3 Omni 量子化 INT8 / 1376x768 243frames / step 8 / ComfyUI 0.43.0 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-02 36.6 36.4 46.4 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) Flux.1 Dev FP8 量子化 FP8 / 1280x720 / step 20 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-10-29 4.1 4.1 17.1 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 97frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 6 回 / 最終測定日 2026-11-02 46.2 24.7 49.3 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) LTX-2.5 distilled Q3 量子化 Q3_K_M / 1216x672 721frames / step 記録なし / ComfyUI 0.34.5 / 2 回 / 最終測定日 2026-11-02 47.8 33.3 54.9 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 136frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 23.3 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 168frames / step 8 / ComfyUI 0.37.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 24.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 168frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 3 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 24.4 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 200frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 2 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 25.1 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) MiniMax H3 (fl2va pruned) 量子化 FP8 / 864x480 264frames / step 4 / ComfyUI 0.37.1 / 1 回 / 最終測定日 2026-09-28 該当なし 26.7 記録なし 同じ条件の表へ
RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) SDXL base 1.0 量子化なし / 1280x720 / step 30 / ComfyUI 0.37.1 / 5 回 / 最終測定日 2026-09-28 2.6 2.5 12.5 同じ条件の表へ

RAM ピークは回をまたいだ最大で、中央値ではありません(足りるか足りないかを見る数字なので、半分の回で足りない値は代表にしていません)。1 本目を別に測っている条件では、この列は2 本目以降だけの最大です。1 本目はプロセスを立てて最初に回した 1 本だけの値で、両方ある 88 組のうち 78 組で 1 本目のほうが低く出ています。差がいちばん大きいのは LTX-2.5 distilled Q3(1216x672 97frames)の RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) で、1 本目 20.7 GiB に対しピーク 46.6 GiB でした。同じプロセスで続けて回すほど積み上がるので、連続で回すならピークのほうを見てください。RAM はフレーム数で増えます。ESRGAN 4x-UltraSharp の 1344x768 は、同じモデルのままフレーム数だけを変えた測定で、16 フレームで 6.2 GiB、192 フレームで 69.2 GiB(1 フレームあたり 0.3〜0.4 GiB)でした。確保量は確保した量(物理メモリに載っていない分も含む)の最大で、ピークより 3.1〜42.5 GiB 大きく出ています。必要な RAM そのものではありません。単位は GiB(2 の 30 乗)で、PCの「96GB」表記とは直接比べられません(96GB のPCは実測 95.78 GiB)。測定条件の欄にある回数は生成を回した回数で、RAM の値はそのうち記録が残っている回から作っています(一致しないことがあります)。

種類
機材
モデルで絞る

RTX 5080 単体157 件

ローカルLLM59 件

測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-11-04測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed 固定 / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
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Ollama
0.40.14
gemma4:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 156.8 6 回 53 905 10,551 313 60 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.40.14
llama3.1:8b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 147.0 6 回 16 4,818 7,296 283 62 記録なし TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 118.0 3 回 278 1,037 8,362 270 66 14,539 記事なし
Ollama
0.40.14
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 117.5 6 回 46 1,049 8,104 256 62 14,656 記事なし
Ollama
0.34.4
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 110.8 3 回 50 965 8,340 260 64 14,502 記事なし
Ollama
0.40.14
Ornith-1.0-35B (Q4_K_M) Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 91.3 6 回 69 632 15,402(重みの 67% が GPU) 119 43 記録なし Ornith-1.0をローカルで動かすには?9…
Ollama
0.34.4
gemma3:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 85.1 3 回 48 985 10,762 275 59 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
gemma4:12b-it-qat Q4_0 context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 84.1 3 回 591 975 9,418 231 53 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.40.14
phi4:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 83.8 6 回 23 4,598 11,826 304 59 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.34.4
Ornith-1.0-35B (Q4_K_M) Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 83.7 3 回 81 537 15,364(重みの 67% が GPU) 121 50 14,680 Ornith-1.0をローカルで動かすには?9…
Ollama
0.40.14
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 83.2 6 回 27 2,534 15,426(重みの 74% が GPU) 110 44 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.32.3
gemma3:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 82.6 3 回 373 977 10,795 264 58 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.40.14
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 81.3 6 回 22 3,422 11,606 285 60 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
gemma4:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 80.5 6 回 369 926 9,970 264 61 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.32.3
phi4:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 80.4 3 回 108 4,613 11,838 317 66 14,668 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 80.2 3 回 151 3,240 11,625 302 64 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.34.4
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 78.5 9 回 30 2,229 15,348(重みの 74% が GPU) 114 5846〜59 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.34.4
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 77.7 3 回 21 3,358 11,568 294 62 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.40.14
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 77.273.5〜81.0 6 回 77 582 15,740(重みの 61% が GPU) 112 46 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.32.3
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 76.572.5〜80.6 6 回 193 1,477796〜2,157 15,346(重みの 74% が GPU) 109 4845〜50 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.40.14
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 76.4 6 回 78 611569〜652 15,758(重みの 63% が GPU) 112 49 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.32.3
gemma4:26b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 72.0 3 回 393 718 15,395(重みの 73% が GPU) 128 54 記録なし RTX 5080でMoEの消費電力が低い理由|…
Ollama
0.32.3
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 65.2 3 回 224 1,378 13,401 95 44 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 65.0 3 回 329 522 15,571(重みの 58% が GPU) 104 48 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.34.4
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 62.1 9 回 83 527462〜546 15,736(重みの 59% が GPU) 106 5749〜57 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.34.4
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 61.955.4〜62.4 9 回 87 485421〜497 15,774(重みの 59% が GPU) 105 5650〜56 14,719 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.32.3
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 55.5 3 回 381 344 15,583(重みの 58% が GPU) 100 48 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.40.14
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 35.0 6 回 42 2,494 15,365(重みの 93% が GPU) 194 56 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.34.4
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 31.6 3 回 39 2,470 15,317(重みの 94% が GPU) 192 61 14,659 コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:27b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 12.011.1〜12.8 6 回 565 185173〜197 15,669(重みの 78% が GPU) 116 62 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
qwen3:32b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 6.96.3〜7.4 6 回 431 277239〜315 15,434(重みの 64% が GPU) 84 44 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
gemma4:31b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 6.86.2〜7.5 6 回 825 114107〜122 15,594(重みの 61% が GPU) 83 5046〜55 記録なし 記事なし
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-10測り方: llama.cpp の llama-server / 生成速度の中央値 / GPU 別の使用量と電力を同時記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
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llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 記録なし 54.3 6 回 106 244 13,651 299 63 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 128 token 52.7 3 回 105 241 13,447 304 64 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 128 token 49.9 3 回 106 236 14,511 277 62 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 記録なし 49.4 6 回 108 238 14,722 275 60 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 記録なし 18.715.9〜21.6 6 回 397 6859〜77 15,674 157149〜165 51 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 128 token 18.6 3 回 379 66 15,679 162 53 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-08測り方: llama.cpp / マルチトークン予測と KV cache 量子化を振って測る (3 回の中央値)GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 83.8 7 回 178 276 15,236 309 61 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 32,768 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 2 token 60.537.5〜83.5 5 回 248 212157〜267 15,344 305 60 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 8,192 token / KV cache f16 / MTP なし 53.4 7 回 165 298 14,524 306 62 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 49.923.9〜75.9 7 回 398 17380〜267 15,627 285 62 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP なし 35.721.8〜49.6 7 回 366 19386〜301 15,413 301 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-07-22測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed の記録なし / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.30.7
llama3.2:3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 235.1 6 回 335 6,994 5,038 234 61 未測定 llama3.2:3bとは?ドラフト生成で最速…
Ollama
0.30.7
phi4-mini:3.8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 198.3 8 回 351 5,855 5,620 248 64 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
gemma3:4b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 154.0 6 回 679 1,4821,400〜1,564 5,963 199 56 未測定 記事なし
Ollama
0.30.7
mistral:7b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 147.5 8 回 74 9,0057,854〜10,157 7,434 275 60 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
llama3.1:8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 132.1 6 回 346 4,305 7,736 265 59 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
gemma4:latest Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 123.7 3 回 748 1,137 6,424 190 55 未測定 VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.30.7
deepseek-r1:8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 112.9105.5〜120.3 8 回 300 3,6693,231〜4,107 8,120 249 58 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:9b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 104.0 6 回 500 1,3781,310〜1,447 8,724 241 58 未測定 記事なし
Ollama
0.30.7
phi4:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 76.0 6 回 205 4,161 11,650 301 62 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
gemma4:12b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 75.9 6 回 510 1,046973〜1,120 9,683 252 6259〜65 未測定 VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.30.7
qwen3:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 75.7 6 回 284 3,005 11,411 284 62 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
gemma3:12b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 75.1 6 回 756 1,005 10,688 247 5853〜63 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
gemma4:26b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 69.365.6〜73.0 8 回 714 638410〜867 15,806(重みの 73% が GPU) 122 49 未測定 RTX 5080でMoEの消費電力が低い理由|…
Ollama
0.30.7
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 67.7 3 回 579 385 15,799(重みの 62% が GPU) 110 48 未測定 Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 63.5 6 回 565 404 15,770(重みの 58% が GPU) 106 4844〜53 未測定 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.30.7
codestral:22b Q4_0 context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 53.5 3 回 85 3,506 15,021 257 59 未測定 コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…

画像・動画生成98 件

測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 20 / 計算精度 bf16_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 3.49 12 回 3.48 7.056.02〜8.07 10,167 49 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 20 / 計算精度 fp8_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 3.78 12 回 3.76 6.25 4,963 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 4.01 6 回 4.00 15.72 13,111 57 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 4.19 6 回 4.19 10.12 12,707 51 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 4.21 6 回 4.21 10.26 12,707 50 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 5.69 6 回 5.69 10.91 9,073 57 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 5.80 6 回 5.80 9.00 8,410 58 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 6.26 6 回 6.26 9.23 6,956 50 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.14.0+cu130 8.84 6 回 8.83 13.93 12,682 56 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.14.0+cu130 8.87 6 回 8.86 11.86 12,778 58 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.14.0+cu130 9.27 6 回 9.27 11.98 13,040 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 17.87 6 回 17.87 20.45 13,376 57 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 18.06 6 回 18.05 20.88 15,158 54 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 18.15 6 回 18.14 25.34 15,110 53 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-11-06測り方: ComfyUI / MiniMax P-H3 Image を、量子化・解像度・編集・アップサンプラーを振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image W4A8 2048x2048 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_4mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 10.70 2 回 該当なし 該当なし 15,378 71 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image INT8 2048x2048 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_int8_4mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 11.41 2 回 該当なし 該当なし 15,412 65 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image W4A8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_8mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 21.49 2 回 該当なし 該当なし 15,410 68 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image INT8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_int8_8mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 21.67 2 回 該当なし 該当なし 15,412 68 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー W4A8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_8mp_up / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 25.20 2 回 該当なし 該当なし 15,232 67 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image 編集 W4A8 2048x2048 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_edit_w4a8_4mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 28.38 2 回 該当なし 該当なし 15,068 68 記事なし
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / 0.25 秒間隔で完了を見て生成時間を測る / VRAM は nvidia-smi のピークGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn (unet・text-enc) / sampler euler / scheduler normal 5.78 5 回 5.77 10.78 9,419 65 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
Anima aesthetic v1.1 (28 blocks / base 系) なし 1216x832 40steps step 40 / 計算精度 記録なし / sampler res_multistep / scheduler beta 19.32 3 回 19.28 23.34 8,847 56 記事なし
ComfyUI
0.31.1
Anima 3.8B v1.1 (52 blocks) — 1216x832 40steps step 40 / 計算精度 記録なし / sampler res_multistep / scheduler beta 39.15 3 回 38.95 51.28 12,918 54 記事なし
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / 2 枚同時と単独を比べた測定のうち、単独で走らせた側GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 bf16 / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --bf16-text-enc --bf16-unet --preview-method=none --reserve-vram=1.5 / 起動フラグの確認 実走で確認 5.17 5 回 5.17 10.25 9,657 62 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 bf16 / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --bf16-text-enc --bf16-unet --preview-method --reserve-vram / 起動フラグの確認 実走で確認 6.47 10 回 6.47 12.72 10,5959,394〜11,796 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-10-29測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 16.70(約 0.30 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,248 71 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 17.58(約 0.31 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,244 68 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 19.07(約 0.34 秒/枚) 3 回 該当なし 19.07 15,451 63 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 19.30(約 0.34 秒/枚) 3 回 該当なし 19.30 15,450 63 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 20.72(約 0.37 秒/枚) 3 回 該当なし 20.72 15,162 62 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 22.88(約 0.41 秒/枚) 3 回 該当なし 22.88 15,167 66 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 24.66(約 0.44 秒/枚) 3 回 該当なし 24.66 15,149 65 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 25.65(約 0.46 秒/枚) 3 回 該当なし 25.65 15,452 66 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 608x352 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 25.71(約 0.46 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,244 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 25.96(約 0.46 秒/枚) 3 回 該当なし 25.96 15,420 66 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 26.07(約 0.47 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,248 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 27.96(約 0.50 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,244 70 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 28.43(約 0.51 秒/枚) 3 回 該当なし 28.43 15,182 66 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 32.91(約 0.59 秒/枚) 3 回 該当なし 32.91 15,160 66 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 35.95(約 0.64 秒/枚) 3 回 該当なし 35.95 15,132 67 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 41.46(約 0.74 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,346 71 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA INT8 864x480 124frames step 4 / 条件の組み合わせ h3turbo_task480 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 45.37(約 0.37 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,463 66 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 864x480 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_480p / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 54.77(約 0.44 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,442 66 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 58.31(約 1.04 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,289 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 58.84(約 1.05 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,273 71 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 60.66(約 1.08 秒/枚) 3 回 該当なし 60.66 15,324 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 63.18(約 1.13 秒/枚) 3 回 該当なし 63.18 15,285 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 864x480 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_480p_dense / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 67.55(約 0.54 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,472 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_refmax / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 102.32(約 0.83 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,322 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_refaudio / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 102.71(約 0.83 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,363 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1344x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_768p / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 103.88(約 0.84 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,456 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_tpl / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 109.46(約 0.88 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,468 71 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni NVFP4 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_nvfp4 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 113.44(約 0.91 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,425 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_ref2img / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 115.55(約 0.93 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,412 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_ref3img / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 127.83(約 1.03 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,482 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va INT8 864x480 124frames step 20 / 条件の組み合わせ h3_task480 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 131.34(約 1.06 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,476 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_novsa / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 132.23(約 1.07 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,410 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA INT8 1344x768 124frames step 4 / 条件の組み合わせ h3turbo_task768 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 133.16(約 1.07 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,491 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni FP8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_fp8 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 135.63(約 1.09 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,456 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va INT8 864x480 124frames step 20 / 条件の組み合わせ h3_tpl / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 139.30(約 1.12 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,460 70 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 171.62(約 3.06 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,226 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 243frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_10s / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 220.27(約 0.91 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,463 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 362frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_15s / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 384.84(約 1.06 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,634 71 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_refvideo / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 428.30(約 3.45 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,684 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va INT8 1344x768 124frames step 20 / 条件の組み合わせ h3_task768 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 519.68(約 4.19 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,490 70 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 362frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_15s_novsa / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 685.86(約 1.89 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,750 72 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 192frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 1,212.32(約 6.31 秒/枚) 4 回 該当なし 該当なし 15,483 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-08測り方: ComfyUI / LTX-2.5(音声つき)のモデル入れ替え費用を条件ごとに測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.34.5
LTX-2 19B distilled Q4 Q4_K_M 512x320 41frames プロンプト 固定 / VAE decode plain 22.92(約 0.56 秒/枚) 6 回 22.84 64.44 15,708 記録なし LTX 1 を 16GB VRAM で量産する…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 512x320 41frames プロンプト 固定 / VAE decode tiled 29.84(約 0.73 秒/枚) 6 回 29.77 45.79 15,750 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2 19B distilled Q4 Q4_K_M 512x320 41frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode plain 31.99(約 0.78 秒/枚) 6 回 31.88 53.17 15,669 記録なし LTX 1 を 16GB VRAM で量産する…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 512x320 41frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 36.25(約 0.88 秒/枚) 6 回 36.23 45.47 15,768 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 97frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 56.5055.36〜70.35(約 0.58 秒/枚) 8 回 55.63 67.7959.58〜85.07 15,848 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 145frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 86.01(約 0.59 秒/枚) 1 回 該当なし 86.01 15,886 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 193frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 93.12(約 0.48 秒/枚) 1 回 該当なし 93.12 15,763 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 241frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 104.4398.23〜110.64(約 0.43 秒/枚) 3 回 88.41 109.34 15,770 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 97frames プロンプト 固定 / VAE decode tiled 105.0588.24〜107.85(約 1.08 秒/枚) 18 回 105.0087.74〜115.79 109.6499.91〜119.09 15,795 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 97frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 109.1687.73〜230.87(約 1.13 秒/枚) 40 回 103.8087.59〜195.52 120.0195.28〜316.79 15,784 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1280x704 121frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 110.45(約 0.91 秒/枚) 6 回 111.90 109.00 15,899 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 337frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 152.09(約 0.45 秒/枚) 1 回 該当なし 152.09 15,884 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 721frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 272.80267.56〜308.04(約 0.38 秒/枚) 4 回 263.63 272.80271.49〜308.04 15,413 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 241frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 288.50272.95〜304.55(約 1.20 秒/枚) 14 回 279.03271.92〜312.14 295.49 15,830 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 241frames プロンプト 固定 / VAE tile 上書きあり / VAE decode tiled 322.85292.39〜353.31(約 1.34 秒/枚) 2 回 該当なし 322.85292.39〜353.31 15,680 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 481frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 354.16300.01〜408.31(約 0.74 秒/枚) 2 回 該当なし 354.16300.01〜408.31 15,852 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 577frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 517.57(約 0.90 秒/枚) 1 回 該当なし 517.57 15,955 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 721frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 716.57(約 0.99 秒/枚) 6 回 707.79 724.89 15,175 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 721frames プロンプト 固定 / VAE decode tiled 773.88(約 1.07 秒/枚) 2 回 該当なし 773.88 15,756 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 721frames プロンプト 固定 / VAE tile 上書きあり / VAE decode tiled 858.38826.68〜1,002.75(約 1.19 秒/枚) 4 回 該当なし 858.38826.68〜1,002.75 15,512 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-11測り方: ComfyUI で動画を ESRGAN 系アップスケーラに通したときの所要 RAM と時間GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 1344x768 16frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 57.92(約 3.62 秒/枚) 2 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 864x480 56frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 73.14(約 1.31 秒/枚) 2 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 1344x768 32frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 112.12(約 3.50 秒/枚) 2 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 1344x768 64frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 219.87(約 3.44 秒/枚) 2 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 1344x768 128frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 436.29(約 3.41 秒/枚) 2 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
ComfyUI
0.31.1
ESRGAN 4x-UltraSharp — 1344x768 192frames アップスケーラ 4x-UltraSharp / 倍率 4x 718.52(約 3.74 秒/枚) 1 回 未測定 未測定 未測定 未測定 記事なし
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 58.36 4 回 58.33 63.53 15,206 52 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 58.43 4 回 58.40 68.12 15,206 52 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 58.58 4 回 58.42 63.28 15,206 53 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-04測り方: ComfyUI / 0.25 秒間隔で完了を見て生成時間を測る / VRAM は nvidia-smi のピークGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
LTX-2 19B distilled Q4 Q4_K_M 512x320 41frames step 20 / 計算精度 記録なし / sampler euler / scheduler 記録なし 34.98(約 0.85 秒/枚) 13 回 34.79 95.75 15,545 50 LTX 1 を 16GB VRAM で量産する…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-04測り方: ComfyUI / 2 枚同時と単独を比べた測定のうち、単独で走らせた側GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
LTX-2 19B distilled Q4 Q4_K_M 512x320 41frames step 20 / 計算精度 bf16 / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --bf16-text-enc --bf16-unet --preview-method --reserve-vram / 起動フラグの確認 実走で確認 33.77(約 0.82 秒/枚) 6 回 33.77 105.1697.23〜113.09 15,195 50 LTX 1 を 16GB VRAM で量産する…

RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続)121 件

ローカルLLM68 件

測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-08測り方: llama.cpp / マルチトークン予測と KV cache 量子化を振って測る (3 回の中央値)GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 4 token 48.1 6 回 269 183169〜197 14,768 180 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 32,768 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 2 token 47.6 6 回 278 178164〜191 14,738 179 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 3 token 47.5 6 回 264 186176〜197 14,618 180 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 32,768 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 3 token 47.0 5 回 282 175159〜191 13,832 180 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 47.0 6 回 272 182164〜199 13,412 179 69 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 32,768 token / KV cache q8_0 / MTP あり / 先読み 2 token 46.9 6 回 270 182 15,250 179 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache q8_0 / MTP あり / 先読み 2 token 46.2 6 回 269 182 14,228 179 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 46.1 6 回 306 162146〜177 14,468 175 67 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 94,208 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 2 token 45.3 5 回 268 183173〜194 15,332 177 67 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 32,768 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 44.1 6 回 273 180166〜195 15,996 172 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 8,192 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 2 token 43.3 7 回 263 188173〜202 16,012 180 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 94,208 token / KV cache q4_0 / MTP あり / 先読み 2 token 42.3 5 回 283 175157〜194 16,038 165 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 8,192 token / KV cache f16 / MTP なし 28.9 6 回 257 190 12,608 176 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache f16 / MTP なし 27.1 6 回 258 190 13,664 164 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / KV cache q8_0 / MTP なし 26.9 6 回 274 180168〜192 13,424 163 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 8,192 token / KV cache f16 / MTP なし 24.5 4 回 228 215 15,612 165 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 8,192 token / KV cache q4_0 / MTP なし 24.3 6 回 222 222207〜237 15,244 162 64 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 8,192 token / KV cache f16 / MTP あり / 先読み 2 token 8.5 7 回 1,845 27 16,032 66 47 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-10測り方: llama.cpp の llama-server / 生成速度の中央値 / GPU 別の使用量と電力を同時記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 128 token 29.1 3 回 166 156 12,342 173 67 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 32,768 token / 生成上限 128 token 29.1 3 回 167 157 14,162 173 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 記録なし 29.0 6 回 198 133110〜155 12,342 174 70 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 32,768 token / 生成上限 記録なし 28.9 6 回 167 154 14,162 172 68 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 128 token 27.5 3 回 163 158 13,398 163 61 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 16,384 token / 生成上限 128 token 27.5 3 回 166 159 14,178 164 63 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / 生成上限 128 token 27.5 3 回 165 152 13,658 163 62 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 記録なし 27.5 6 回 169 154 13,398 165 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 16,384 token / 生成上限 記録なし 27.5 9 回 168 151122〜154 14,178 163 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 24,576 token / 生成上限 128 token 27.4 3 回 168 153 14,698 164 64 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 24,576 token / 生成上限 記録なし 27.4 9 回 166 156 14,698 163 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 8,192 token / 生成上限 記録なし 27.4 9 回 168 149109〜156 13,658 161 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 記録なし 24.5 6 回 165 154 15,346 163 66 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 128 token 24.5 3 回 172 149 15,346 162 63 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 65,536 token / 生成上限 128 token 8.3 3 回 1,124 23 16,030 75 48 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 65,536 token / 生成上限 記録なし 7.7 6 回 1,167 22 16,012 72 50 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-29測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed 固定 / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.34.4
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 67.5 3 回 66 738 6,624 152 65 記録なし 記事なし
Ollama
0.32.3
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 65.8 12 回 239 1,834718〜1,904 14,248(重みの 75% が GPU) 74 4845〜51 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.34.4
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 65.8 9 回 37 1,832 14,272(重みの 75% が GPU) 75 4948〜53 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 64.6 6 回 563 588 6,768 145 62 記録なし 記事なし
Ollama
0.32.3
gemma4:26b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 58.6 6 回 709 525 14,252(重みの 74% が GPU) 86 52 記録なし RTX 5080でMoEの消費電力が低い理由|…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 54.3 6 回 566 415 14,600(重みの 59% が GPU) 67 46 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.34.4
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 53.1 9 回 106 397 14,604(重みの 60% が GPU) 67 4948〜53 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.34.4
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 52.5 9 回 105 394381〜429 14,604(重みの 60% が GPU) 66 48 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.32.3
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 49.9 3 回 417 255 14,612(重みの 59% が GPU) 64 47 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.34.4
gemma3:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 49.4 3 回 73 659 9,430 160 67 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
gemma4:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 46.4 15 回 626 565494〜591 11,3008,542〜14,046 155 66 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.32.3
gemma3:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 45.6 6 回 770 531 9,430 150 63 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.34.4
phi4:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 44.6 3 回 31 2,441 10,356 175 71 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
phi4:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 44.1 12 回 134 2,658 15,98710,368〜16,011 175 7068〜77 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
phi4:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし 44.0 3 回 該当なし 2,656 12,666 175 72 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.34.4
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 43.6 6 回 32 1,911 10,160 165 68 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 43.6 9 回 163 1,947 15,63410,142〜15,634 165 68 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
qwen3:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし 43.5 3 回 該当なし 1,966 12,440 166 70 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_K_M Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし 29.8 3 回 該当なし 2,932 14,464 43 41 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.34.4
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 24.8 3 回 56 1,762 14,184(重みの 95% が GPU) 140 65 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.30.7
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし 14.3 3 回 該当なし 655 15,988(重みの 75% が GPU) 42 42 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.30.7
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし 13.7 3 回 該当なし 1,127 15,998(重みの 95% が GPU) 87 55 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-06-18測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed の記録なし / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.30.7
llama3.2:3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 151.7 3 回 171 5,764 3,098 145 61 未測定 llama3.2:3bとは?ドラフト生成で最速…
Ollama
0.30.7
phi4-mini:3.8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 125.0 3 回 208 3,967 3,664 151 63 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
gemma3:4b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 108.7 3 回 355 1,309 3,998 132 59 未測定 記事なし
Ollama
0.30.7
mistral:7b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 86.1 3 回 44 4,936 5,488 161 64 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
gemma4:latest Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 84.7 3 回 668 835 4,578 123 58 未測定 VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.30.7
llama3.1:8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 75.1 3 回 338 2,717 5,794 153 64 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
deepseek-r1:8b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 70.6 3 回 317 2,352 6,148 150 64 未測定 TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:9b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 67.0 3 回 273 1,118 6,768 152 64 未測定 記事なし
Ollama
0.30.7
gemma3:12b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 47.8 3 回 386 723 9,430 156 65 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
gemma4:12b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 44.5 3 回 394 704 8,542 149 65 未測定 VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.30.7
phi4:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 44.3 3 回 117 2,646 10,358 173 69 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.30.7
qwen3:14b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 43.6 3 回 156 1,938 10,130 165 68 未測定 RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…

画像・動画生成53 件

測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-11-06測り方: ComfyUI / MiniMax P-H3 Image を、量子化・解像度・編集・アップサンプラーを振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image INT8 2048x2048 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_int8_4mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 19.73 2 回 該当なし 該当なし 14,920 74 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image W4A8 2048x2048 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_4mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 20.01 2 回 該当なし 該当なし 14,910 75 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image W4A8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_8mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 41.27 2 回 該当なし 該当なし 14,920 78 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image INT8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_int8_8mp / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 42.96 2 回 該当なし 該当なし 14,908 76 記事なし
ComfyUI
0.44.0
MiniMax P-H3 Image + プロンプトアップサンプラー W4A8 2912x2912 step 8 / 条件の組み合わせ ph3_t2i_w4a8_8mp_up / sampler euler / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 45.27 2 回 該当なし 該当なし 14,908 77 記事なし
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / 0.25 秒間隔で完了を見て生成時間を測る / VRAM は nvidia-smi のピークGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn (unet・text-enc) / sampler euler / scheduler normal 11.64 5 回 11.64 14.42 7,974 58 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal 36.5636.20〜43.03 19 回 36.32 42.70 14,404 5047〜53 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 記録なし / sampler euler / scheduler normal 36.57 18 回 36.56 42.94 11,140 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
Anima 3.8B v1.1 (52 blocks) — 1216x832 40steps step 40 / 計算精度 bf16 / sampler res_multistep / scheduler beta 73.45 3 回 73.37 97.41 10,182 62 記事なし
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / 2 枚同時と単独を比べた測定のうち、単独で走らせた側GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 bf16 / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --bf16-text-enc --bf16-unet --preview-method=none --reserve-vram=1.5 / 起動フラグの確認 実走で確認 10.73 5 回 10.73 13.47 11,206 50 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 bf16 / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --bf16-text-enc --bf16-unet --preview-method / 起動フラグの確認 実走で確認 11.46 5 回 11.46 17.39 9,252 49 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --fp8_e4m3fn-text-enc --fp8_e4m3fn-unet --preview-method / 起動フラグの確認 実走で確認 11.70 5 回 11.70 17.66 6,020 51 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 bf16_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 35.13 12 回 35.11 37.41 14,760 49 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 fp8_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.14.0+cu130 36.03 12 回 36.02 38.34 12,200 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-10-29測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 34.67(約 0.62 秒/枚) 3 回 該当なし 34.67 14,924 74 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 34.73(約 0.62 秒/枚) 3 回 該当なし 34.73 14,924 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 36.98(約 0.66 秒/枚) 3 回 該当なし 36.98 14,924 74 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / 条件の組み合わせ tpl_turbo_56f / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --use-ck-attention / 起動 続けて 38.94(約 0.70 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,914 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 41.69(約 0.74 秒/枚) 3 回 該当なし 41.69 14,914 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 44.39(約 0.79 秒/枚) 3 回 該当なし 44.39 14,914 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / 条件の組み合わせ tpl_turbo_56f / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 46.53(約 0.83 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,910 74 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 48.94(約 0.87 秒/枚) 3 回 該当なし 48.94 14,924 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 48.98(約 0.87 秒/枚) 3 回 該当なし 48.98 14,924 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 52.85(約 0.94 秒/枚) 3 回 該当なし 52.85 14,924 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 608x352 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 56.64(約 1.01 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,910 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 62.98(約 1.12 秒/枚) 3 回 該当なし 62.98 14,912 77 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 67.36(約 1.20 秒/枚) 3 回 該当なし 67.36 14,914 77 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 85.52(約 1.53 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 14,924 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA INT8 864x480 124frames step 4 / 条件の組み合わせ h3turbo_task480 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 88.92(約 0.72 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,918 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 864x480 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_480p / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 94.84(約 0.76 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,907 74 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 124frames step 8 / 条件の組み合わせ tpl_turbo / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 117.82(約 0.95 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,914 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 120.72(約 2.16 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,914 77 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 121.08(約 2.16 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 14,914 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 122.94(約 2.20 秒/枚) 3 回 該当なし 122.94 14,908 77 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 127.07(約 2.27 秒/枚) 3 回 該当なし 127.07 14,914 77 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 124frames step 20 / 条件の組み合わせ tpl_default / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --use-ck-attention / 起動 続けて 172.70(約 1.39 秒/枚) 1 回 該当なし 172.70 14,914 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni NVFP4 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_nvfp4 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 188.80(約 1.52 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,921 77 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_tpl / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 225.30(約 1.82 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,908 76 記事なし
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1344x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_768p / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 231.20(約 1.86 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,918 76 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 124frames step 20 / 条件の組み合わせ tpl_default / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 257.16(約 2.07 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,920 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va + Turbo LoRA INT8 1344x768 124frames step 4 / 条件の組み合わせ h3turbo_task768 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 296.98(約 2.39 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,918 72 記事なし
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va INT8 864x480 124frames step 20 / 条件の組み合わせ h3_task480 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 310.18(約 2.50 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,921 72 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 381.17(約 6.81 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,914 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 243frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_10s / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 439.03(約 1.81 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,902 77 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 1344x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ tpl_turbo_098mp / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 474.67(約 3.83 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,917 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.43.0
MiniMax H3 ref2va INT8 1344x768 124frames step 20 / 条件の組み合わせ h3_task768 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 1,265.19(約 10.20 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 14,849 72 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 192frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 2,662.07(約 13.86 秒/枚) 1 回 該当なし 2,662.07 14,918 78 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-08測り方: ComfyUI / LTX-2.5(音声つき)のモデル入れ替え費用を条件ごとに測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 97frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 137.15(約 1.41 秒/枚) 2 回 132.19 142.10 15,972 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 97frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 219.91197.52〜223.49(約 2.27 秒/枚) 13 回 219.45171.66〜223.27 228.03206.90〜247.01 16,030 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 768x512 241frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 263.70(約 1.09 秒/枚) 2 回 259.24 268.16 16,021 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1280x704 121frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 294.44(約 2.43 秒/枚) 4 回 294.50 280.93 15,930 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 241frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 670.12(約 2.78 秒/枚) 3 回 517.21 4,144.69 15,998 記録なし LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-04測り方: ComfyUI / 2 枚同時と単独を比べた測定のうち、単独で走らせた側GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
LTX-2 19B distilled Q4 Q4_K_M 512x320 41frames step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / 走らせ方 単独 / 起動フラグ --fp8_e4m3fn-text-enc --fp8_e4m3fn-unet --preview-method / 起動フラグの確認 実走で確認 52.20(約 1.27 秒/枚) 6 回 52.20 119.25 14,820 46 LTX 1 を 16GB VRAM で量産する…

RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続)56 件

ローカルLLM45 件

測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-28測り方: llama.cpp の llama-server / 生成速度の中央値 / GPU 別の使用量と電力を同時記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 記録なし 7.3 3 回 1,072 24 11,892 87 61 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 4,096 token / 生成上限 128 token 7.3 3 回 1,191 24 11,934 80 49 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 131,072 token / 生成上限 記録なし 7.1 3 回 1,090 24 11,894 83 50 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 49,152 token / 生成上限 記録なし 7.1 3 回 1,076 24 11,894 83 50 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 65,536 token / 生成上限 記録なし 7.1 3 回 1,082 24 11,894 82 50 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 32,768 token / 生成上限 記録なし 7.1 3 回 1,096 24 11,922 82 48 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 65,536 token / 生成上限 128 token 7.0 3 回 1,135 24 11,934 79 51 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 128 token 3.2 3 回 1,496 17 11,932 59 47 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS context 4,096 token / 生成上限 記録なし 3.1 3 回 1,484 17 11,868 62 47 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 128 token 1.5 3 回 2,321 11 11,930 51 45 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 記録なし 1.4 3 回 2,282 11 11,888 55 44 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-28測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed 固定 / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.32.3
llama3.2:3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 165.5 3 回 165 6,609 3,317 178 65 記録なし llama3.2:3bとは?ドラフト生成で最速…
Ollama
0.32.3
phi4-mini:3.8b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 134.1 3 回 176 4,602 3,883 182 64 記録なし TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.32.3
gemma3:4b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 117.6 3 回 341 1,185 4,056 162 63 記録なし 記事なし
Ollama
0.32.3
gemma4:latest Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 96.4 3 回 352 968 4,454 157 64 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.32.3
mistral:7b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 93.7 3 回 39 5,944 5,548 197 69 記録なし TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.32.3
llama3.1:8b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 84.8 3 回 177 3,351 5,852 195 70 記録なし TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.32.3
deepseek-r1:8b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 78.9 5 回 142 2,660 6,210 190 69 記録なし TTFTとは何を測っているのか|内訳を分けて2…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:9b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 72.2 3 回 275 693 6,824 184 68 記録なし 記事なし
Ollama
0.32.3
Ornith-1.0-9B (Q4_K_M) Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 67.2 3 回 454 731 5,512 180 70 記録なし 記事なし
Ollama
0.32.3
Ornith-1.0-35B (Q4_K_M) Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 54.1 6 回 482 413 10,092(重みの 48% が GPU) 7470〜77 4743〜51 記録なし Ornith-1.0をローカルで動かすには?9…
Ollama
0.32.3
gemma3:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 48.9 3 回 715 626 9,206 187 79 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
gemma4:12b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 47.4 3 回 706 572 8,600 176 65 記録なし VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 47.1 3 回 301 2,113 10,050 201 72 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 45.9 3 回 564 402 10,482(重みの 41% が GPU) 55 45 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:35b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 45.8 3 回 525 395 10,482(重みの 41% が GPU) 52 42 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.32.3
gemma4:26b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 45.4 6 回 618 423398〜447 10,368(重みの 51% が GPU) 77 48 記録なし RTX 5080でMoEの消費電力が低い理由|…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 44.7 3 回 359 395 10,482(重みの 41% が GPU) 49 47 記録なし 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.32.3
phi4:14b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 41.8 3 回 177 2,585 10,142(重みの 95% が GPU) 185 71 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 40.9 3 回 273 1,277 10,222(重みの 53% が GPU) 36 41 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.34.4
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 27.1 3 回 41 2,588 10,186(重みの 81% が GPU) 46 41 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 26.9 6 回 188 2,557 10,186(重みの 81% が GPU) 50 4643〜49 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 18,432 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 25.6 3 回 287 1,172 10,048(重みの 82% が GPU) 109 54 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
phi4:14b Q4_K_M context 16,384 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 24.9 6 回 198 1,537 9,978(重みの 81% が GPU) 106 57 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_K_M Q4_K_M context 16,384 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 24.0 3 回 189 2,322 10,128(重みの 68% が GPU) 49 52 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 32,768 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 16.5 3 回 294 858 10,100(重みの 69% が GPU) 58 44 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
qwen3:14b Q4_K_M context 40,960 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 12.9 3 回 298 643 9,996(重みの 63% が GPU) 37 39 記録なし RTX 5080 16GBで12B〜14B級ロ…
Ollama
0.32.3
codestral:22b Q4_0 context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 11.9 3 回 142 817 10,180(重みの 71% が GPU) 50 46 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 4,096 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 11.3 3 回 132 907 10,026(重みの 71% が GPU) 60 59 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 10.0 6 回 150 771710〜832 10,172(重みの 68% が GPU) 52 4942〜56 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 16,384 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 8.1 3 回 168 616 10,026(重みの 59% が GPU) 34 62 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
codestral:22b-v0.1-q4_K_M Q4_K_M context 32,768 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 6.9 3 回 191 531 10,096(重みの 49% が GPU) 28 45 記録なし コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:27b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 4.9 6 回 778 9489〜99 10,386(重みの 54% が GPU) 28 4840〜56 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
qwen3:32b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 4.1 6 回 508 200 10,230(重みの 47% が GPU) 28 5449〜59 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
gemma4:31b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 3.9 3 回 1,182 59 10,238(重みの 42% が GPU) 26 59 記録なし 記事なし

画像・動画生成11 件

測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-10-29測り方: ComfyUI / 0.25 秒間隔で完了を見て生成時間を測る / VRAM は nvidia-smi のピークGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn (unet・text-enc) / sampler euler / scheduler normal 8.42 5 回 8.42 12.30 8,028 68 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 Dev FP8 FP8 1280x720 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn (unet・text-enc) / sampler euler / scheduler simple 23.63 3 回 23.54 27.37 10,902 62 記事なし
測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-11-02測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 136frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 88.10(約 0.65 秒/枚) 2 回 該当なし 88.10 10,920 78 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 168frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 113.02(約 0.67 秒/枚) 3 回 該当なし 113.02 10,920 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 200frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 139.34(約 0.70 秒/枚) 2 回 該当なし 139.34 10,932 80 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 124frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_tpl / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 140.78(約 1.14 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 10,923 82 記事なし
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 168frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 181.36(約 1.08 秒/枚) 1 回 該当なし 181.36 10,920 80 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 264frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ なし / 起動 1 本ごと 201.39(約 0.76 秒/枚) 1 回 該当なし 201.39 10,920 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.43.0
FastH3 Omni INT8 1376x768 243frames step 8 / 条件の組み合わせ fh_10s / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ なし / 起動 続けて 396.70(約 1.63 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 11,802 80 記事なし
測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-11-02測り方: ComfyUI / LTX-2.5(音声つき)のモデル入れ替え費用を条件ごとに測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 97frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 134.55(約 1.39 秒/枚) 6 回 134.13 158.71 11,896 75 LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…
ComfyUI
0.34.5
LTX-2.5 distilled Q3 Q3_K_M 1216x672 721frames プロンプト 回ごとに変える / VAE decode tiled 3,407.36(約 4.73 秒/枚) 2 回 3,682.30 3,132.42 11,928 79 LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す…

デュアルGPU(RTX 5080 × RTX 5060 Ti)24 件

ローカルLLM24 件

測定条件: デュアルGPU(RTX 5080 × RTX 5060 Ti) / 最終測定日 2026-09-27測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed 固定 / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.34.4
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 161.1 3 回 19 3,097 21,351 114 57 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.32.3
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 158.2 6 回 152 2,8392,670〜3,008 25,192 100 52 記録なし qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.32.3
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 128.5 6 回 327 594 29,804 94 52 記録なし Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.32.3
qwen3.5:27b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 30.3 6 回 408 316 19,532 133 56 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
qwen3:32b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 25.9 6 回 186 1,192 23,728 145 5854〜63 記録なし RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.32.3
gemma4:31b Q4_K_M context 8,192 token / 生成上限 512 token / 思考モード なし 25.9 6 回 484 361 24,108 139 62 記録なし 記事なし
測定条件: デュアルGPU(RTX 5080 × RTX 5060 Ti) / 最終測定日 2026-09-10測り方: llama.cpp の llama-server / 生成速度の中央値 / GPU 別の使用量と電力を同時記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 262,144 token / 生成上限 128 token 36.4 3 回 134 189 30,175 257 57 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 131,072 token / 生成上限 128 token 36.4 3 回 135 193 22,576 257 56 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 131,072 token / 生成上限 記録なし 35.9 6 回 157 169144〜195 23,184 250 56 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
llama.cpp
b10356
Qwen3.8-27B UD-Q3_K_XL context 262,144 token / 生成上限 記録なし 35.8 6 回 161 181161〜201 30,592 253 56 未測定 Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実…
測定条件: デュアルGPU(RTX 5080 × RTX 5060 Ti) / 最終測定日 2026-07-05測り方: Ollama / 3回計測の中央値 (5回になった回だけ IQR で外れ値除外) / 思考モードなし / seed の記録なし / VRAM と常駐率も記録GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
Ollama
0.30.7
qwen3-coder:30b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 145.3 3 回 273 2,318 記録なし 111 55 未測定 qwen3-coder:30bをローカルで動か…
Ollama
0.30.7
Ornith-1.0-35B (Q4_K_M) Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 125.9 3 回 248 1,086 記録なし 105 58 未測定 Ornith-1.0をローカルで動かすには?9…
Ollama
0.30.7
qwen3.6:35b-a3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 123.8 3 回 272 1,013 記録なし 104 54 未測定 Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:35b-a3b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 122.4 3 回 408 950 記録なし 107 59 未測定 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:35b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 120.2 3 回 494 945 記録なし 104 55 未測定 16GB VRAMで38%あふれる qwen3…
Ollama
0.30.7
gemma4:26b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 101.3 3 回 690 1,015 記録なし 104 54 未測定 RTX 5080でMoEの消費電力が低い理由|…
Ollama
0.30.7
codestral:22b Q4_0 context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 40.2 3 回 57 2,699 記録なし 131 54 未測定 コーディング用ローカルLLM 5モデルをVRA…
Ollama
0.30.7
qwen3.5:27b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 29.2 3 回 318 523 記録なし 134 61 未測定 RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.30.7
qwen3:32b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 26.0 3 回 172 1,213 記録なし 142 61 未測定 RTX 5080 16GB VRAMの壁に関す…
Ollama
0.30.7
gemma4:31b Q4_K_M context 指定なし / 生成上限 512 token / 思考モード なし / 初 token の基準 記録なし 25.7 3 回 414 515 記録なし 138 60 未測定 記事なし
測定条件: デュアルGPU(RTX 5080 × RTX 5060 Ti) / 最終測定日 2026-09-09測り方: llama-bench / 2 枚への分け方 (レイヤー分割・テンソル並列) を比べるGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)
ソフト モデル 量子化 測定条件 生成速度
tok/s
計測 初 token
ms
プロンプト処理
tok/s
VRAM
MiB
消費電力
W
GPU 温度
°C
測定開始時の空き VRAM
MiB
最終測定日 関連記事
llama.cpp
b10092
Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL UD-Q4_K_XL context 指定なし / split mode layer 118.2 6 回 未測定 3,354 24,166(最大) 84 56 未測定 Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
llama.cpp
b10092
Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL UD-Q4_K_XL context 指定なし / split mode tensor 113.7 6 回 未測定 2,907 24,961(最大) 86 56 未測定 Qwen3.6-35B-A3B とは?MoE型…
llama.cpp
b10092
Qwen3-32B Q4_K_M Q4_K_M context 指定なし / split mode tensor 33.8 6 回 未測定 1,003 22,029(最大) 89 57 未測定 記事なし
llama.cpp
b10092
Qwen3-32B Q4_K_M Q4_K_M context 指定なし / split mode layer 25.6 6 回 未測定 1,182 21,874(最大) 225 56 未測定 記事なし

参考値(主表と条件が揃わない測定)154 件

ここにあるのは、上の表と条件が揃っていない測定です。おもな理由は PyTorch の版で、CUDA 13 未満の PyTorch(cu128 など)では、ComfyUI の量子化形式向けの高速化が働きません。上の表の値とは並べて比べず、「その環境ではこうだった」という記録として読んでください。代表値とホスト RAM の表には入れていません。

RTX 5080 単体98 件

測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: PyTorch 2.9.1+cu128(CUDA 13 未満)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 20 / 計算精度 bf16_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 3.58 12 回 3.57 6.95 8,225 48 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1280x720 step 20 / 計算精度 fp8_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 3.77 12 回 3.77 7.11 4,975 51 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 3.88 6 回 3.88 16.13 13,720 52 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 4.05 8 回 4.04 14.1311.18〜17.09 12,968 62 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 4.07 6 回 4.07 11.23 12,376 48 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 4.10 6 回 4.10 10.98 12,376 48 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 4.12 6 回 4.11 9.78 12,736 50 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 4.12 6 回 4.12 10.02 12,737 50 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.37.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 4.17 6 回 4.16 10.63 12,760 48 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 5.04 8 回 5.04 11.12 14,283 50 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
FLUX.2 Klein 9B Q8_0 GGUF Q8_0 1024x1024 step 4 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 5.04 8 回 5.04 11.62 14,282 48 FLUX.2 Klein 9BをVRAM 16…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 5.32 6 回 5.32 11.07 8,142 49 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 5.38 6 回 5.38 9.37 8,142 50 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 5.70 6 回 5.69 11.46 10,217 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 5.81 6 回 5.79 9.17 8,360 53 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 5.82 6 回 5.81 9.74 5,678 52 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 6.05 8 回 6.05 10.07 10,7149,555〜11,872 5450〜57 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 6.06 8 回 6.06 10.5910.08〜11.11 10,6649,464〜11,864 50 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 6.24 6 回 6.24 9.59 5,877 50 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SDXL base 1.0 なし 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 7.05 8 回 7.04 11.07 7,492 48 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 8.27 6 回 8.27 14.79 13,198 51 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 8.35 6 回 8.35 12.31 13,182 51 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 8.66 6 回 8.64 12.64 12,659 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 8.86 6 回 8.86 13.86 12,682 56 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 8.95 6 回 8.94 12.05 12,714 56 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler sgm_uniform / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 9.28 6 回 9.27 12.48 10,790 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 10.06 7 回 9.81 13.58 15,059 55 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 10.07 7 回 10.07 14.12 11,98711,268〜12,706 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
SD 3.5 medium fp8_scaled FP8 1024x1024 step 30 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 10.08 7 回 10.07 13.11 14,425 50 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 17.00 6 回 17.00 22.22 15,431 56 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 17.15 6 回 17.14 21.50 15,640 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 17.67 6 回 17.66 24.91 15,519 55 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 18.46 6 回 18.45 21.27 13,222 53 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 18.48 6 回 18.45 21.48 15,122 53 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.37.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 19.42 6 回 19.19 24.79 15,075 54 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 20.3518.08〜22.62 7 回 18.8717.63〜20.11 28.20 15,545 51 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 21.1618.20〜24.12 7 回 21.6418.16〜25.12 24.7723.12〜26.41 15,645 52 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
ComfyUI
0.31.1
Flux.1 dev FP8 checkpoint FP8 1024x1024 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 24.1220.11〜28.12 7 回 20.34 32.1629.11〜35.22 15,584 54 精度を落とすと何が変わるか|SDXL・Flux…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-11測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: CUDA 13 未満の PyTorch(cu128)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 条件付け 保存 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 4.69(約 0.08 秒/枚) 1 回 該当なし 4.69 14,667 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 18.22(約 0.33 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,393 67 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 24.33(約 0.43 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,643 69 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 26.85(約 0.48 秒/枚) 3 回 該当なし 26.85 15,502 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 33.0226.73〜39.31(約 0.59 秒/枚) 5 回 該当なし 該当なし 15,381 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 38.18(約 0.68 秒/枚) 3 回 該当なし 38.18 15,552 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 39.08(約 0.70 秒/枚) 3 回 該当なし 39.08 15,651 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 42.04(約 0.75 秒/枚) 3 回 該当なし 42.04 15,646 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 43.78(約 0.78 秒/枚) 3 回 該当なし 43.78 15,582 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 44.50(約 0.79 秒/枚) 3 回 該当なし 44.50 15,612 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 45.15(約 0.81 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,434 70 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 58.26(約 1.04 秒/枚) 3 回 該当なし 58.26 15,221 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 60.5360.26〜69.14(約 1.08 秒/枚) 13 回 該当なし 該当なし 15,642 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 61.13(約 1.09 秒/枚) 3 回 該当なし 61.13 15,677 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 64.1463.56〜103.74(約 1.15 秒/枚) 13 回 該当なし 該当なし 15,643 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 64.22(約 1.15 秒/枚) 7 回 該当なし 65.50 15,589 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 65.31(約 1.17 秒/枚) 3 回 該当なし 65.31 15,590 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 70.42(約 1.26 秒/枚) 3 回 該当なし 70.42 15,493 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 71.21(約 1.27 秒/枚) 7 回 該当なし 70.78 15,599 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: PyTorch 2.9.1+cu128(CUDA 13 未満)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 条件付け 保存 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 6.59(約 0.12 秒/枚) 1 回 該当なし 6.59 14,676 52 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 17.85(約 0.32 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,240 69 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 23.78(約 0.42 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,246 69 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 25.44(約 0.45 秒/枚) 3 回 該当なし 25.44 15,442 65 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 28.40(約 0.51 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,240 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 608x352 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 28.75(約 0.51 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,525 69 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 608x352 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 29.19(約 0.52 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,238 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 34.86(約 0.62 秒/枚) 3 回 該当なし 34.86 15,178 67 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 35.47(約 0.63 秒/枚) 3 回 該当なし 35.47 15,462 68 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 35.87(約 0.64 秒/枚) 3 回 該当なし 35.87 15,462 67 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 36.94(約 0.66 秒/枚) 3 回 該当なし 36.94 15,442 68 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 40.32(約 0.72 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,239 70 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 41.52(約 0.74 秒/枚) 3 回 該当なし 41.52 15,462 68 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 54.55(約 0.97 秒/枚) 3 回 該当なし 54.55 15,340 69 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 59.40(約 1.06 秒/枚) 3 回 該当なし 59.40 15,478 69 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 59.99(約 1.07 秒/枚) 3 回 該当なし 59.99 15,357 69 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 61.16(約 1.09 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,566 73 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 61.85(約 1.10 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,357 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 63.26(約 1.13 秒/枚) 3 回 該当なし 63.26 15,431 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 64.81(約 1.16 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,542 71 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 66.03(約 1.18 秒/枚) 3 回 該当なし 66.03 15,373 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 67.59(約 1.21 秒/枚) 3 回 該当なし 67.59 15,565 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 70.80(約 1.26 秒/枚) 3 回 該当なし 70.80 15,502 69 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 78.35(約 1.40 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,585 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 79.13(約 1.41 秒/枚) 3 回 該当なし 79.13 15,573 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 119.65(約 2.14 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,467 70 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 122.77(約 2.19 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,654 71 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 184.78(約 3.30 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,450 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: 主表と測定条件が揃わないため参考にした回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
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ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --disable-dynamic-vram / 起動 1 本ごと 47.38(約 0.85 秒/枚) 3 回 該当なし 47.38 15,536 64 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --disable-dynamic-vram / 起動 1 本ごと 58.20(約 1.04 秒/枚) 3 回 該当なし 58.20 15,538 67 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: 比較のため、主表と別の PyTorch(2.9.1+cu130)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
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ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 38.64(約 0.69 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,423 73 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu130 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 59.19(約 1.06 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 15,354 72 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5080 単体 / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: PyTorch 2.9.1+cu128(CUDA 13 未満)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
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ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 59.70 4 回 59.66 76.01 15,690 53 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 59.82 4 回 59.81 71.04 15,630 54 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 60.07 4 回 59.89 66.16 15,370 53 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 60.88 4 回 59.86 71.30 15,550 54 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 64.43 4 回 64.42 75.34 15,198 52 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 64.53 4 回 64.44 70.47 15,197 52 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp8_e4m3fn / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 65.3760.35〜70.38 7 回 64.8259.33〜70.32 77.88 15,526 55 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 fp16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 66.85 7 回 62.3659.37〜65.36 87.0473.38〜100.70 15,572 54 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 step 20 / 計算精度 bf16 / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 69.86 7 回 66.13 77.4073.39〜81.41 15,541 56 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…

RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続)45 件

測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / 精度 (fp16・bf16・fp8) を振って生成時間と VRAM を測る / 各条件 3 回GPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: PyTorch 2.9.1+cu128(CUDA 13 未満)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 bf16_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 35.63 12 回 35.63 38.75 14,746 49 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
ComfyUI
0.37.1
SDXL base 1.0 なし 2048x1408 step 30 / 計算精度 fp8_te / sampler euler / scheduler normal / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 35.91 12 回 35.90 38.97 12,186 53 ComfyUI用の画像モデルGGUFをgguf…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-09測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: CUDA 13 未満の PyTorch(cu128)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 条件付け 保存 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 5.05(約 0.09 秒/枚) 1 回 該当なし 5.05 15,330 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 44.95(約 0.80 秒/枚) 3 回 該当なし 44.95 15,524 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 46.84(約 0.84 秒/枚) 3 回 該当なし 46.84 15,492 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 64.67(約 1.15 秒/枚) 3 回 該当なし 64.67 15,628 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 65.78(約 1.17 秒/枚) 3 回 該当なし 65.78 15,588 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 68.08(約 1.22 秒/枚) 3 回 該当なし 68.08 15,556 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 68.22(約 1.22 秒/枚) 3 回 該当なし 68.22 15,492 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 70.19(約 1.25 秒/枚) 3 回 該当なし 70.19 15,556 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 71.88(約 1.28 秒/枚) 3 回 該当なし 71.88 15,428 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 80.18(約 1.43 秒/枚) 3 回 該当なし 80.18 15,844 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler euler / scheduler beta / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 97.86(約 1.75 秒/枚) 2 回 該当なし 該当なし 15,253 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 103.39(約 1.85 秒/枚) 3 回 該当なし 103.39 15,492 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 108.93(約 1.95 秒/枚) 3 回 該当なし 108.93 15,588 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 109.66(約 1.96 秒/枚) 3 回 該当なし 109.66 15,460 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 110.50(約 1.97 秒/枚) 3 回 該当なし 110.50 15,492 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 132.71(約 2.37 秒/枚) 3 回 記録なし 記録なし 15,236 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 132.89(約 2.37 秒/枚) 3 回 記録なし 記録なし 15,302 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 134.87(約 2.41 秒/枚) 4 回 該当なし 134.89 15,460 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 137.03129.94〜144.13(約 2.45 秒/枚) 4 回 該当なし 137.03129.94〜144.13 15,596 記録なし MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 141.63(約 2.53 秒/枚) 3 回 該当なし 記録なし 15,556 記録なし MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-25測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: PyTorch 2.9.1+cu128(CUDA 13 未満)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 条件付け 保存 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 5.73(約 0.10 秒/枚) 1 回 該当なし 5.73 14,722 51 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 46.17(約 0.82 秒/枚) 3 回 該当なし 46.17 14,914 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 63.62(約 1.14 秒/枚) 3 回 該当なし 63.62 14,922 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 608x352 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 64.02(約 1.14 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,926 73 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 66.02(約 1.18 秒/枚) 3 回 該当なし 66.02 14,924 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 66.12(約 1.18 秒/枚) 3 回 該当なし 66.12 14,924 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 69.63(約 1.24 秒/枚) 3 回 該当なし 69.63 14,914 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 76.72(約 1.37 秒/枚) 3 回 該当なし 76.72 14,914 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 101.36(約 1.81 秒/枚) 3 回 該当なし 101.36 14,922 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 109.66(約 1.96 秒/枚) 3 回 該当なし 109.66 14,924 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (refdelta r1024 turbo8) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA 焼き込み / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 109.67(約 1.96 秒/枚) 3 回 該当なし 109.67 14,924 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 129.18(約 2.31 秒/枚) 3 回 該当なし 129.18 14,914 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 132.35(約 2.36 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 14,914 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 132.43(約 2.36 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,914 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 135.45(約 2.42 秒/枚) 3 回 該当なし 135.45 15,364 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 再利用 / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 135.61(約 2.42 秒/枚) 3 回 該当なし 135.61 14,922 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 140.10(約 2.50 秒/枚) 3 回 該当なし 140.10 14,914 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 済み / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 141.08(約 2.52 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 15,430 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / 読み込み 含む / 条件付け 毎回作る / sampler res_multistep / scheduler 記録なし / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 記録なし 143.43(約 2.56 秒/枚) 3 回 該当なし 143.43 15,620 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 232.24(約 4.15 秒/枚) 6 回 該当なし 該当なし 14,914 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1344x768 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.9.1+cu128 / 比較用の起動環境 / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 続けて 408.86(約 7.30 秒/枚) 3 回 該当なし 該当なし 14,914 74 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
測定条件: RTX 5060 Ti 16GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-27測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: 主表と測定条件が揃わないため参考にした回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --disable-dynamic-vram / 起動 1 本ごと 68.01(約 1.21 秒/枚) 3 回 該当なし 68.01 14,728 75 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…
ComfyUI
0.37.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) + LoRA FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA あり / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 2.14.0+cu130 / 追加の起動フラグ --disable-dynamic-vram / 起動 1 本ごと 91.59(約 1.64 秒/枚) 3 回 該当なし 91.59 14,728 76 MiniMax H3 Turbo LoRA(s…

RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続)11 件

測定条件: RTX 4070 SUPER 12GB 単体 (OCuLink 接続) / 最終測定日 2026-09-09測り方: ComfyUI / MiniMax H3 を、LoRA・読み込み・条件付け・step 数を振って測るGPU 温度は室温とファンの状態で動く目安 (同じ回の中の比較用)参考の理由: CUDA 13 未満の PyTorch(cu128)で測った回
ソフト モデル 量子化 解像度 測定条件 生成時間
秒
計測 2回目以降
秒
初回
秒
VRAM ピーク
MiB
GPU 温度
°C
最終測定日 関連記事
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 40.62(約 0.73 秒/枚) 3 回 該当なし 40.62 11,268 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1024x576 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 45.29(約 0.81 秒/枚) 1 回 該当なし 45.29 11,532 75 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 72frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 51.07(約 0.71 秒/枚) 1 回 該当なし 51.07 11,108 76 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 55.08(約 0.98 秒/枚) 3 回 該当なし 55.08 11,468 77 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 88frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 57.08(約 0.65 秒/枚) 1 回 該当なし 57.08 11,756 78 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 57.61(約 1.03 秒/枚) 3 回 該当なし 57.61 11,300 78 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 104frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 70.90(約 0.68 秒/枚) 1 回 該当なし 70.90 11,660 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 1280x720 56frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 75.26(約 1.34 秒/枚) 1 回 該当なし 75.26 11,564 79 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) INT8 864x480 56frames step 8 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 89.82(約 1.60 秒/枚) 3 回 該当なし 89.82 11,500 78 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 136frames step 4 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 90.34(約 0.66 秒/枚) 1 回 該当なし 90.34 11,564 80 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…
ComfyUI
0.31.1
MiniMax H3 (fl2va pruned) FP8 864x480 56frames step 20 / LoRA なし / sampler res_multistep / scheduler simple / PyTorch 記録なし / 追加の起動フラグ 記録なし / 起動 1 本ごと 107.77(約 1.92 秒/枚) 3 回 該当なし 107.77 11,350 80 MiniMax H3をVRAM 16GBで動か…

測定方法と、表の読み方

  • 値に幅が併記されている所は、まとめた測定の間で値にばらつきがあった所です。
  • 「計測」の列は、同じ条件で何回測ったかです。
  • 量子化は、その回のモデル実体の記録から取っています(計測時の記録、記録済みダイジェストとの照合、モデル名・タグ・重みファイル名の表記の順)。「なし」は、量子化していない重みをそのまま読んだ回です(読み込んだファイル名が記録に在り、そこに量子化の表記が無い回)。計算精度(bf16 など)は量子化とは別のもので、表の見出しの条件に書いています。
  • ソフトは、その値を出したソフトと Ver です。
  • 初 token までは、読み込み済みの回と未読み込みからの初回で桁が変わるため、同じ列に混ぜていません。両方が混ざる表では読み込み済みの回だけを出し、どちらの回か記録していない測定は、測定条件の列に「初 token の基準 記録なし」と書いています。
  • VRAM は測定した GPU 全体の使用量(常駐分を含む)。VRAM の後ろに(重みの ○% が GPU)と付いている所は、モデルの重みの一部が GPU に載らず CPU 側へ逃げた状態です。この数字は Ollama で測った回にしかありません(Ollama が返す値で、KV cache や、ドライバが専用 VRAM から共有メモリへ逃がした分は含みません)。llama.cpp や ComfyUI で測った回には同じ意味の値が無いため、付いていないことは「載りきった」という意味ではありません。
  • 2 枚とも使える状態で測っても、モデルが 1 枚に収まれば実際には片方しか動きません。その回は GPU ごとの消費電力と VRAM の記録から判定して、そのカード 1 枚の表に入れています。2 枚に分かれて動いた回だけを「デュアルGPU」の表にしています(その表の VRAM は 2 枚の合計です)。
  • 生成時間の後ろの括弧(約 ○ 秒/枚)は、その生成時間を出した枚数で割った計算値です(動画のフレームも 1 枚ずつの絵として数えています)。静止画は 1 枚なので出していません。枚数の差は外れますが、step 数と解像度の差は残ります。フレーム数を記録していない回にも出していません(1 枚と見なすと 56 倍に化けるため)。
  • 画像・動画の表は生成 1 回にかかった秒数で、数字が小さいほど速いという読み方になります(LLM の表とは逆)。「初回」はモデルの読み込みを含む 1 回目です。
  • 同じ条件を何度か測っている所は、その全部を畳んだ 1 行にしています。古い測定も捨てていないので、行の数字はいちばん新しい回の値とは限りません。測定日には最後に測った日を書いています。
  • ソフトの Ver は測定時に動かしていた Ver です。同じモデル・同じ機材でも Ver によって速度が動くため、Ver が違う所の差は Ver の差を含みます。Ver を記録していない測定はこのページに載せていません。
  • 関連記事はそのモデルを扱った記事へのリンクで、その測定をそのまま解説しているとは限りません。
  • 値が入っていない項目は 3 つに書き分けています。未測定=その測り方がその指標を取っていない(例: llama-bench は初 token までを返さない)。記録なし=その測り方では取れている指標だが、この行の記録に値が無い。該当なし=その条件では成り立たない(例: 毎回モデルを読み込み直した条件に「2 回目以降」は無い)。カーソルを合わせるとその項目の詳しい理由が出ます。どれも 0 という意味ではありません。
  • 測定日はそれぞれ別に出しています。機材の構成は検証環境にまとめています。
この表で測っていないこと

  • 特定の 1 台での値です。同じ型番でも冷却・電源・ドライバの Ver で動きます。「この GPU の上限」ではありません。
  • 速度と使用量だけで、出力の品質は測っていません。
  • 同じタグでも配布側が中身を差し替えると値は変わります。測定日より後に更新されたモデルについては古い中身の値です。
  • 1 度に複数の依頼を投げたとき(同時実行)は範囲外です。どの測定も 1 本ずつ投げています。
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