RTX 5050（8 GB）で使えるLLMは？ ?

#RTX 5050でローカルLLMを実行：8GBのGDDR6でできること

RTX 5050は、30億〜90億パラメータのモデルをQ4で問題なく動かせます。Ollamaのライブラリによると、Qwen 3.5 4Bは3.4 GB、Granite 4.2 8Bは5.3 GB、Qwen 3.5 9Bは6.6 GBです。いずれもカードの8 GBに収まりますが、最後のモデルはコンテキストを短くする必要があります。Q4の12Bモデルは約7〜8 GBを占有するため、コンテキスト用の空き容量がなくなります。速度の制約はメモリにあります。Wikipediaによると、5050は128ビットバスのGDDR6を使用し、帯域幅は320 GB/sです。一方、RTX 5060はGDDR7を使用し、帯域幅は448 GB/sです。ローカルLLMを試して、簡単な作業に使うには十分です。日常的に負荷の高い用途で使う場合は、8 GBという容量がすぐに制約になります。

アーキテクチャ

Blackwellアーキテクチャ、2,560基のCUDAコア、第5世代Tensorコアを搭載。NVIDIAによるとAI演算性能は421 TOPSです。

メモリ

128ビットバスに接続された8GBのGDDR6、帯域幅は320GB/sです。

消費電力

総グラフィックス電力は 130 W。NVIDIA は、PC 全体に必要な電源容量の最低値を 550 W としています。

発売価格

249ドル、Wikipediaによると2025年7月1日発売。

#GDDR6 と GDDR7：帯域幅が差を生む理由

テキスト生成では、GPUは生成される各トークンごとにモデルの重みの大部分を読み戻します。したがって、最大速度は帯域幅を重みのサイズで割った値になります。5050が遅いのはコアのせいではなく、メモリのせいです。320 GB/sに対し、RTX 5060は448 GB/sで、同じ容量で後者が40 %速いです。それでも5050はRTX 4060（272 GB/s）より速く、第5世代Tensor Coresを追加しています。

この比較は、3つのグラフィックカードから選ぶ際の参考になります。モデルが8 GBに収まるなら、5060のほうがはるかに高速で、5050は価格面での妥協案となります。モデルが8 GBを超えるなら、8 GBのカードはどれも適しておらず、中古の3060 12 GBが代替として選ぶべき選択肢になります。

#8 GB に収まるモデルはどれか

本サイトの目安は、Q4量子化の重みのみで、パラメータ10億あたり約0.6 GBです。Ollama はデフォルトで4 096トークンのコンテキストを使用します。これを超えると、K/Vキャッシュが増大し、余裕を圧迫します。余裕が1.5 GB未満になるのは警告のサインです。表示システムやその他のプログラムもGPUメモリから割り当てを受けるため、VRAMを占有するプログラムが少しでも存在すると、モデルがシステムRAMに溢れ出します。

#RTX 5050搭載環境にOllamaをインストール

1. 01
   ドライバーを更新

   Ollamaにはバージョン550以降のNVIDIAドライバーが必要です。RTX 50向けに提供されている最新のドライバーをインストールしてください。Blackwell世代のGPUにはこれが必要です。
2. 02
   Ollama のインストール

   お使いのシステムに対応したインストーラーをダウンロードしてください。CUDAは同梱されています。
3. 03
   モデルの起動

   まずはollama run qwen3.5:4bを試して、スムーズな動作を体験してください。その後、より高い品質を求めるならollama run granite4.2:8bを試してください。
4. 04
   配置を確認する

   ollama ps を実行してください。PROCESSOR 列に 100 % GPU と表示されている必要があります。

#期待できる速度：測定値ではなく上限

ここでは、どのスループットも自社測定値として提示されていません。生成の上限は、帯域幅を重みのサイズで割ることで計算します。2024年5月の公開サードパーティ測定（llama.cpp 上で Q4_K_M 量子化された LLaMA 3 8B）によると、RTX 4080 については、上限 156 tokens/s に対して 106 tokens/s であり、約 68% に相当します。70% を目安とすると、短いコンテキストの場合、以下の推定値が得られます。

快適に読める速度の目安は毎秒15～20トークン程度で、これらのモデルはすべてその目安を上回ります。コンテキストが長くなると推定速度は下がり、プロンプトの読み取りはメモリよりも計算処理に大きな負荷をかけます。

#8 GBを最大限に活用する

3つの設定が重要です。q8_0で量子化されたK/Vキャッシュは、Flash Attentionを有効にしている場合、デフォルトのf16の約半分だけのメモリを使用します。用途に適したコンテキストサイズにすることで、VRAMの無駄遣いを避けることができます。最後に、対象となるモデルのサイズに関わらず、8 GBでは一度に1つのモデルのみを読み込むのが原則です。

export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0
export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192
ollama serve

ロードされたモデルは1つだけ

Ollama は使用後もモデルをメモリに保持します。モデルを切り替える場合は、ollama ps で前のモデルがメモリから解放されていることを確認してください。そうしないと、二つのモデルが 8 GB のメモリを奪い合います。

オンデマンドコンテキスト

コンテキストは、それを必要とするタスクのみに増やしてください:2倍にするたびに、K/Vキャッシュも2倍になります。

グラフィカルアプリケーション

ブラウザ、ゲーム、動画編集ソフトは VRAM を確保します。読み込み前にこれらを閉じ、nvidia-smi で確認してください。

量子化

Q4_K_Mを使い続けてください。8BモデルのQ8版は、それだけでほぼ8GBを占め、グラフィックカードのVRAM容量を超えてしまいます。

これらの設定はカードの容量を増やすものではなく、容量の無駄遣いを防ぐものです。それでもモデルが収まりきらない場合、生成は停止しません。重みの一部がシステムRAMから読み込まれるため、生成が大幅に遅くなります。Ollamaのドキュメントでは、ollama psの出力にあるGPUとCPUへの割り当て比率を示す列で、この状態を説明しています。

• KVキャッシュを量子化してVRAMを節約する
• Ollamaのトラブルシューティング：GPU未検出、遅延、メモリエラー

補足として、ノートパソコンにも RTX 5050 の名称が使われています。仕様や電力上限はメーカーによって異なり、このガイドで扱うのはデスクトップ用カードです。上記の帯域幅の数値を当てはめる前に、お使いの機種の仕様を確認し、そのうえで実際に利用できるメモリ容量を確認してください。

#8GBで実際に何ができるか

選ぶ際の基準はモデルのサイズではなく、求める作業です。チャット、数ページの要約、言い換えなら、4B〜8Bのモデルで問題なくこなせます。自分のドキュメントを使うRAGには、生成モデルと埋め込みモデルに加え、抜粋を収めるのに十分なコンテキストが必要です。8GBでは、生成モデルを4Bまたは8Bに抑えてください。コードアシスタントにはより長いコンテキストが必要で、より大きなモデルが必要になることも多いため、制約が厳しくなります。画像処理や、複数のツールを順に使うエージェントでは、8GBはすぐに埋まってしまいます。

#5050では足りなくなったとき

メモリが不足していることを示す3つのシグナルがあります。例えば、文章作成用の高品質モデルなど、12B以上のモデルを読み込みたい場合。長い文書で作業しているため、コンテキストが定期的に16,000トークンを超えている場合。生成、埋め込み、リランカーなど、複数のモデルを同時に読み込んでいる場合。これらの3つのケースでは、速度を上げても解決しません。不足しているのは容量です。12 GBおよび16 GBの専用ページでは次の段階について説明しており、VRAM計算機を使用すれば、購入前に特定のモデルを確認できます。

• VRAM 8 GBで使えるLLMは？

#RTX 5050、RTX 5060、RTX 3060 12 GB：どれを選ぶべきか

どちらを選ぶかは、使いたいモデルのサイズによって決まります。4B〜8Bのモデルなら、5060は推奨価格が50ドル高いだけで帯域幅が40％増えるため、コストパフォーマンスは良好です（発売時の価格は299ドル対249ドル）。9B〜14Bのモデルには、どちらのカードも適していません。中古の3060 12GBなら、8GBのカードでは扱えないモデルを動かせます。購入時には価格推移を確認して、カードを比較してください。

• RTX 5060で使用可能なLLMは？
• RTX 3060 12 GBで使えるLLMは？
• ローカルAI向けグラフィックカードの価格

#2026年の結論

5050の購入をおすすめする条件

保証付きの新品を求めていて、用途は軽め（チャット、要約、小規模なRAG）で、予算が限られている場合。

5060を推奨します

予算が許せば、メモリ容量は同じで、帯域幅が 40％ 多くなります。

3060 12GBの中古モデルを推奨します

モデルが8 GBを超える場合、不足するのは速度ではなく容量です。

• 出典：NVIDIA（RTX 5050）の公式仕様
• 出典：OllamaがサポートするNVIDIA GPU
• 出典：Ollama のライブラリに含まれるGranite 4.2のサイズ

#よくある質問