RTX 4070 Super vs RTX 5060 Ti

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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 vs 16GBのLLM実測比較

GPUをRTX 4070 SuperからRTX 5060 Ti 16GBに換装したら、14Bモデルの推論速度が14 tokens/secから44 tokens/secへ跳ね上がった。VRAMの差はたった4GB。だが、この4GBがローカルLL...
2026.04.13 AIハードウェア図鑑
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