RTX 4070 Super vs RTX 5060 Ti

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F5-TTSをローカルで動かす必要スペック｜RTX 5080・5060 TiでVRAMと生成時間を実測

F5-TTSをローカルで動かすのに要るGPUメモリと生成時間を、RTX 5080とRTX 5060 Tiで実測した。VRAMを一番使うのは生成中ではなくモデルの読み込み中で、既定のチェックポイントでは約1,990 MiB。生成時間は2枚で1.73倍から1.99倍の差がついた。
2026.09.24 AIハードウェア図鑑
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Anima 3.8BをVRAM 16GBで動かす｜52ブロックへの拡張で増えた分と、一式15GBが収まる理由を実測

Anima 3.8B を VRAM 16GB の RTX 5080・5060 Ti で実測した。ファイル合計 15.03GB でもピークは 12,918MiB に収まる。52 ブロックへの拡張で生成時間・VRAM・RAM がどれだけ増えるか、導入に要る 4 ファイルとノードもまとめた。
2026.09.15 AIハードウェア図鑑
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TTFTとは何を測っているのか｜内訳を分けて2枚のGPUで実測すると、動く部分と動かない部分が分かれる

TTFT（Time To First Token）は、リクエストから最初のトークンが返るまでの時間。ただしローカルLLMでは、何を「最初」と数えるか、未ロードから測ったかで値が桁で変わる。RTX 5060 Tiと5080で7モデルを実測すると、初回は95〜99%がモデルの読み込みだった。
2026.08.15 AIハードウェア図鑑
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Muse Glimmer 30BをVRAM 16GBで動かす｜全52層が載る条件とDFlashの効き方をRTX 5080・5060 Tiで実測

Meta の Muse Glimmer 30B を VRAM 16GB クラスで実測。公式想定は24GBだが、表示に使っていない16GB 1枚では全層を載せる指定で毎秒24.61トークン。層数・総コンテキスト指定・DFlash の効き方を llama.cpp b10356 で測った記録。
2026.08.12 AIハードウェア図鑑
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RTX 5060 Ti 16GBでどこまでできる？ローカルLLM・AIコーディングの実用域とVRAM 16GBの選び方

RTX 5060 Ti 16GBでローカルAIはどこまでできるか。7B〜14BのローカルLLMは快適に動き、量子化した中型モデルも16GBにギリギリ収まる。Claude CodeなどクラウドAIはGPU不要。CUDA環境で低コストに16GBを確保できる入門GPUの実用域と選び方を実測ベースで解説します。
2026.06.24 AIハードウェア図鑑
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RTX 4070 12GB VRAMの実力をRedditから読み解く｜ローカルAIとミドルレンジ構成の優先順位

RTX 4070の12GB VRAMはローカルLLM・SDXLでどこまで戦えるか。r/LocalLLaMAやr/buildapcの議論、NVIDIA公式仕様、実機RTX 5080 16GBの計測値を突き合わせ、ミドルレンジ構成のアップグレード優先順位を整理する。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
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RTX 4070 Super vs RTX 5060 Ti 16GB｜VRAM 12GBと16GBで差が出るモデル・出ないモデルを同条件で実測

この記事の要点 モデル全体が GPU に載っている条件では、VRAM 12GB の RTX 4070 Super のほうが RTX 5060 Ti 16GB より速い モデルが載りきらなくなると順番が入れ替わり、RTX 5060 Ti 16...
2026.04.13 AIハードウェア図鑑
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