中級 11 分VRAM別

16 GB の VRAM ではどの LLM を選ぶべき？ ?

16 GBのVRAMは、2026年のプロ向け構成の目安です。該当するのはRTX 4060 Ti 16GB、5060 Ti 16GB、4070 Ti Super、5070 Ti、5080、RX 7800 XT、RX 9070 XTです。この容量になると、Mistral Small 24B Q4が余裕を持って収まり、Devstral 24Bやgpt-oss 20Bでコーディングエージェントを使えるようになり、32k以上のコンテキストも実用的になります。業務や本格的なLLM利用には、この容量を目標にすることをおすすめします。

マシンを選んでいるところですか？ 予算別のおすすめ →

著者 Mohamed Meguedmi·更新 2026-08-27·Windows・macOS・Linuxでテスト済み
推奨ハードウェア

この構成に使える16 GBのグラフィックカード： RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime).

800 €から3,500 €まで、予算別にすべてのオプションを比較 →

外出先では： ローカル AI 向けのノートパソコンはどれ？ →

アフィリエイトリンク — あなたに追加費用はかかりません。Amazonパートナーとして、ローカルLLMナビは、所定の条件を満たす購入から利益を得ています。

#16 GBのVRAM：プロ向けの容量帯

→
24B〜32Bの段階
16 GB あれば、Mistral Small 24B Q4（14 GB）を動かせて、コンテキスト用のメモリにも余裕があります。ここがアマチュアとプロの境目です。それ以上なら、マルチステージ RAG でチームにサービスを提供できるだけのリソースがあります。

#1. 対象となるGPU

低予算向け（約420 €）
中古のRTX 4060 Ti 16GB。メモリ帯域幅は限られています（288 GB/s）が、メモリ容量は16 GBあります。
標準（約500€）
RTX 5060 Ti 16GB（新品）。GDDR7搭載、FP4対応で将来を見据えた仕様。
プレミアム（約750～950ユーロ）
RTX 4070 Ti Super、RTX 5070 Ti。
トップクラス（約1200～1300€）
RTX 4080 Super、RTX 5080
AMD
RX 7800 XT（約430ユーロ）、7900 GRE（約500ユーロ）、9070 XT（2026年9月末時点で約1,070ユーロ）。

#2. 対応モデル

16 GB VRAM — LLMモデル
モデルQuantVRAMOKですか？
Gemma 4 12BQ4_K_M7 GB★★★★★ 快適
Granite 4.2 8BQ8_09 GB★★★★★
Qwen 3.5 9BQ8_011 GB★★★★★
Devstral Small 2 24BQ4_K_M14 GB★★★★ メモリの余裕は少ない
Mistral Small 24BQ4_K_M14 GB★★★★ 最適なバランス
gpt-oss 20BQ4_K_M13 GB★★★★ メモリの余裕は少ない

#3. 長文コンテキスト（32k以上）

Qwen 3.5 9B Q5 + 32k
5.5 + 7GB（標準のKVキャッシュ）= 12.5GB。16GBなら余裕を持って収まります。
KVキャッシュをQ8で使用
5.5 + 3.5 GB = 9 GB。64k のコンテキストが利用可能！
Gemma 4 12B Q4 + 16k
7.6 + 4 GB = 11.6 GB。快適です。

#4. 16GBでのファインチューニング

QLoRA 7B-8B
バッチサイズ4およびコンテキスト4096の場合、10〜12GBが必要です。快適です
QLoRA 14B
バッチサイズ1〜2で12〜15GBが必要です。unslothを使用すると可能になります。
QLoRA 24B
バッチサイズ1、コンテキスト長2,048で16〜18 GB。容量の余裕がなく、ほぼ不可能です。
7Bモデルの通常のLoRA
12〜14GBが必要です。厳しいものの、実現可能です。

#よくある質問

16GBのVRAMで最適なLLMはどれですか？+
Mistral Small 24B Q4_K_Mは、2026年に最もバランスのよい選択肢です。汎用性があり、フランス語も得意です。コーディングエージェントにはDevstral 24B Q4（Apache 2.0）、速度と131kのコンテキストを重視するならgpt-oss 20B（MXFP4）です。
16 GB で 70B の密なモデルを実行できますか？+
快適には動かせません。Q4（42GB）はVRAMから大幅にはみ出し、Q2 IQ（21GB）でもまだ収まりません。70Bモデルをローカルで本格的に運用するなら、24GB（RTX 3090/4090）または32GB（5090）を目安にしてください。あるいは、Qwen 3.6 35B-A3Bのように、動作時に3B分のパラメータだけを使用し、はるかにメモリに収まりやすいMoEモデルを選ぶ方法もあります。
Mistral Small 24Bを16GBで動作させた際のトークン/秒はどれくらいですか？+
変動あり：RTX 4060 Ti 16GB = 18 tok/s、5060 Ti 16GB = 22 tok/s、4070 Ti Super = 28 tok/s、5070 Ti = 32 tok/s、5080 = 38 tok/s。
LLM用には16 GBと24 GBのどちらを選ぶべきですか？+
2026年の用途の95％には16GBで十分です（最大24〜32Bまで）。24GBなら、オフロードを併用した70Bモデルの実行と、本格的なファインチューニングが可能になります。予算が1500€以下なら16GB、それ以上なら24GBです。
企業用途では16GBで十分ですか？+
1〜2人のユーザーでシンプルなRAGを使う場合は、はい。5人以上のユーザーが同時に利用し、バッチ処理を行う場合は、いいえ。24 GB以上を推奨します。

価格は変動が激しいため、当サイトでは毎週月曜日と木曜日に、ローカルAI向けグラフィックカードの最低価格とVRAM 1 GBあたりの価格を確認しています。

このガイドは役に立ちましたか？

ご意見、誤りのご指摘、補足はありますか？ぜひお知らせください。皆さんにとってより良いガイドにするために役立ちます。