RTX 5080

Strata

Strataで動かせるモデルと必要なメモリ|VRAM 12GB・16GBのGPUでどれを選ぶか

Strataで動かせるQwen3.8-Flash-Next・Gyro・Coder・DeepSeek V4.1-Flashを、メインメモリの量とVRAM 12GB・16GBで選ぶ早見表で整理。DeepSeekに要るメモリとディスク、2枚目のGPUを足したときの測定結果も載せた。
PC構成

生成AI向けパソコンの選び方|GPUの次に決めるメモリとSSDは用途ごとに何GBを目安にするか

生成AI用のパソコンで、GPUの次にメインメモリとSSDを何GBにするか。96GBの測定機で画像・動画生成が使ったメモリ、Ollamaの報告によるLLMの配置、2TBのSSDの使われ方から目安を読み、電源と、BTOか自作かの決め方も示す。
GPU・グラフィックボード

生成AI用グラボの選び方|画像生成・動画生成・LLMの用途別にVRAMは何GBあれば足りるか

画像生成・動画生成・LLMをPCで動かすとき、グラボのVRAMは何GBあればよいか。12GBと16GBの実機で、SDXL・Flux.1 Dev・動画生成・14B〜35B級のLLMがどこまで動いたかを用途別に比べ、選ぶ手順と電源の目安を示す。
AI画像生成

MOSS-ImageをVRAM 16GBで動かす|テンプレートと配布元の推奨設定を比較

MOSS-ImageをComfyUIとVRAM 16GBのRTX 5080・5060 Tiで実測。テンプレートの設定と配布元の推奨設定では1枚の時間が約1.9倍違い、構図の大枠は同じだった。プロンプト拡張で増える秒数、日本語の文字、本体のint8とbf16の違い、2048×2048の共有GPUメモリもまとめた。
Strata

Strataのアップデートで変わったこと|VRAM 12GB・16GBのGeForceは更新すべきか

Strata の 0.2.13 までの更新を、VRAM 12GB・16GB の GeForce と Windows で使う人向けにリリースノートから整理した。0.2 系への上げ方、更新で変わる既定値と戻し方、RTX 5080・5060 Ti で 0.1.41 と 0.1.45 の速さを測った結果を載せている。
AI画像生成

FLUX.3 Image KleinをVRAM 16GBで動かす|int8・nvfp4・bf16の速さとプロンプト拡張で増える時間を実測

FLUX.3 Image KleinをRTX 5080とRTX 5060 Ti (VRAM 16GB) のComfyUIで実測。int8・nvfp4・bf16の速さ、プロンプト拡張で増える秒数、FLUX.2 Klein 9Bとの比較、4Kと4096×4096でVRAMを超えた分の行き先をまとめた
AI画像生成

Qwen-Image-2.1-TurboをVRAM 16GBで動かす|8ステップでベースの25ステップより何倍速いか、ComfyUIの刻みと公式の刻みの違いも実測

メインメモリ96GB・Windows 11 の測定機では、測った組み合わせ (Turbo 本体 int8_convrot、Turbo 本体 bf16、ベース+Turbo の LoRA) はどれも RTX 5080 と RTX 5060 Ti (どちらも VRAM 16GB) で最後まで生成できた。
Strata

Claude Code・Codex・OpenCodeをStrataのローカルLLMにつないで比較|VRAM 16GBのRTX 5080でつなぐ設定と、かかった時間・テスト結果

Claude Code・Codex CLI・OpenCode を Strata のローカル LLM につなぎ、VRAM 16GB の RTX 5080 1枚で小さな関数の修正を同じ課題文で解かせた。つなぐ設定、所要時間とテストの合否、Codex の失敗例と直し方をまとめた。
Strata

Strataで2枚目のGPUをどう使うか|層を分ける方式と補助キャッシュの違いをRTX 5080+5060 Tiで検証

Strata で2枚目の GPU を使う3つの方法の違いを整理し、RTX 5080 に OCuLink 外付けの RTX 5060 Ti を足して 0.1.39〜0.1.41 で測った。試した構成では入力の読み込みがどれも1枚より遅かった。起動ログで見えた割り当てと、確かめる手順を載せている。
Strata

Strataの思考設定none・low・medium・highを比べる|Qwen3.8-Flash-NextをVRAM 16GBのRTX 5080で検証、noneとmediumは240Kトークンの長文でも

Strata で Qwen3.8-Flash-Next を使うときの思考設定 none・low・medium・high を、RTX 5080 で同じ問題を5回ずつ出して比べた。none が外した問題、high が出力の上限に達して答えを出さなかった回、約240K トークンの長文での値探しと計算の結果を載せている。