RTX 5080

AI画像生成

Z-Image-TurboをVRAM 16GBで動かす|nvfp4・int8・bf16はどれを選ぶか、生成時間と画像の違いをRTX 5080・5060 Tiで比較

Z-Image-TurboをComfyUIでRTX 5080・5060 Ti(VRAM 16GB)に載せて実測。画像モデル本体3種(bf16・int8_convrot・nvfp4)とテキストエンコーダ3種の9通りで、速さ・VRAMとメインメモリの使い方・同じseedでの画像の違いを比べ、目的別の選び方をまとめた。
ローカルLLM

Qwen3.8-27BのNVFP4 GGUFをRTX 5080・5060 Tiで実測|UD-IQ4_XSより速いのか、VRAM 16GBで文脈40Kまで比較

Qwen3.8-27BのNVFP4 GGUF 3本をRTX 5080・5060 Ti(VRAM 16GB)で実測。UD-IQ4_XSと生成・入力処理の速さ、共有メモリへのあふれを文脈40Kまで比べ、選び方をまとめた。RTX 4070 SUPERとClaude Codeでの結果も載せる。
AI画像生成

Ming-Image-0.1-DesignをVRAM 16GBで動かす|透過PNGは2048×2048で抜けやすく、プロンプト拡張は既定のmtp設定のままだと止まる

Ming-Image-0.1-DesignをComfyUIとVRAM 16GBで実測。配布ファイルの4つの組み合わせの所要時間とメインメモリ、背景が透明なPNGが抜けやすい解像度、公式テンプレートのプロンプト拡張を動かす設定をRTX 5080・5060 Tiで確かめた。
GPU・グラフィックボード

ローカルLLM用PCのおすすめスペック|VRAM 16GBの3つの価格帯を構成と速さで比較

ローカルLLM用PCを、VRAM 16GBのRTX 5060 Ti・5070 Ti・5080の3つの価格帯で比べた。生成速度の実測と模擬値、完成品のよくある構成と価格の中央値、大きなモデルを使うならメインメモリを先に決める理由まで、買う前に知りたい点を初心者向けにまとめている。
AI音楽・音声

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。
AI画像生成

Qwen-Image-2.1をVRAM 16GBで動かす|30GiBのbf16も動く、量子化版はPyTorch cu130なら速い実測

Qwen-Image-2.1 のファイル一式は組み合わせで13.27〜30.21GiB。合計30.21GiB の bf16 同士も16GBのカードで生成できた。PyTorch cu130 版では量子化版が bf16 同士より1.7〜2.3倍速く、cu128 版では逆に遅かった理由もまとめた。
AI画像生成

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。
AI動画生成

LTX 2.5 を 16GB VRAM で回す|モデル一式28GiBが収まらない状態の所要・RAM・2段構成を実測(RTX 5080 / 5060 Ti 16GB)

LTX 2.5 を 16GB の GPU で回すと、モデル一式 28.06GiB は VRAM に載らず段ごとに載せ替わる。4秒から30秒まで完走したが、増えたのは VRAM でなくシステムRAM だった。公式の2段構成との比較とデコード分割の痕跡も実測。
AI動画生成

MiniMax H3の条件付けを使い回すと速くなるか|VRAM 16GB実測、縮むのはプロセスを立て直したときだけ

MiniMax H3の条件付けをディスクに保存して使い回すと所要時間がどう変わるかを、RTX 5080とRTX 5060 Tiで実測。同じカードで作った条件付けなら出力は1フレームも変わらないが、別のカードのものを読ませると全フレームが変わった。
ローカルLLM

Qwen3.8-27BをVRAM 16GBで実測|量子化3種の必要VRAMと起動オプションの差

Qwen3.8-27B の必要VRAMを、重み・KVキャッシュ・線形アテンション状態・計算バッファの内訳まで実測。量子化3種を16GBで動かし、起動オプションひとつで必要量が449MiB動くこと、載ったかどうかは生成速度と消費電力の組でしか判別できなかったことを RTX 5060 Ti・5080 で確かめた。