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)。
| 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 |
| 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。
| 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)。
モデルで絞る
RTX 5080 単体157 件
ローカルLLM59 件
| 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 0.40.14 |
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 |
| 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 | 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… |
| 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… |
| 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
| 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… |
| 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 |
| 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 |
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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 |
| 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… |
| 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… |
| 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
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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
| 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 |
| 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 |
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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
| 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… |
| 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
| 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 |
| 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 |
| 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
| 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 |
| 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… |
| 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 |
| 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
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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 | 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… |
| 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) | 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… |
| 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 | 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
| 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… |
| 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… |
| 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… |
| 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
| 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。
- 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。