【AI開発用】ローカルLLM向けVRAM 12〜16GBの選び方

16GBへ増やす理由を実行条件で決める

同じモデルを12GBと16GBで使う場合、追加の領域を会話キャッシュや実行用バッファーへ使える可能性があります。12GBで収まる条件が分かっているなら、容量の差だけで買い替える必要はありません。必要な入力長と同時利用から判断します。

モデルをGPUへ完全に配置したい場合は、モデルの重みと実行時メモリを合わせて確認します。モデル名のパラメータ数だけでは必要容量を決められません。量子化形式、画像入力、実行環境の設定までそろえて比較してください。

12GBと16GBの構成候補

GeForce RTX 5070は12GBです。RTX 5060 Tiの16GB版、RTX 5070 Ti、RTX 5080は16GBですが、処理能力は同じではありません。RTX 5060 Tiには8GB版もあるため、BTOの搭載容量を確認します。表は動作保証ではなく比較用の目安です。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: NVIDIA RTX 5060仕様、RTX 5070仕様、RTX 5080仕様。

コンテキストとGPU配置を確認する

モデルが対応する最大コンテキストを、手元のGPUで常用できる長さとみなさないようにしてください。入力と出力に必要な範囲を指定し、その設定でGPUの使用量を確認します。モデルやキャッシュ形式を変えたら、再確認が必要です。

LM StudioのCLIには読み込み前にメモリの見積もりを確認する機能があります。見積もりは実測値ではありません。比較するときは、アプリのバージョン、モデルファイル、コンテキスト長、GPUオフロード設定を記録します。

Ollamaでは、ollama psでモデルの配置先とコンテキストを確認できます。CPUへ一部が配置されている場合は、完全GPU配置と同じ速度を前提にしません。応答速度が不足するなら、モデルや入力条件の変更も候補にします。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: LM Studioの読み込み設定、Ollamaの確認方法。

容量と処理能力を総額で比較する

AI開発用プリセットでVRAM 16GB・RAM 64GBを設定し、12GB構成とも比較します。同じ16GB同士では、必要な実行環境に対応するGPUを選び、処理能力に払う差額とメモリ容量に払う差額を分けて判断してください。

下の商品例は、記事で示した条件に該当する商品の一部です。RAMやSSDを追加した総額をそろえれば、ショップ間の価格差を確認できます。対象モデルの動作条件は公式情報と実行環境で別途確認します。

条件に該当する製品例

各VRAM帯の目安RAM・SSD 1TBにそろえた製品例です。販売可能と確認できた商品を、最新の掲載データから表示します。SSD 2TB以上が必要なら、比較画面で容量を変更してください。

商品は入れ替わります。最新の販売状況・構成は公式商品ページでご確認ください。