2026年、32 GBのVRAMで動かす最適なLLM

検索する 32 GBのVRAM環境で最適なLLM 主に想定する用途、つまりコード、推論、多言語対応、または純粋な処理速度によって決まります。このメモリ容量では選択肢が大幅に広がります。24 GBのカードで常に求められる妥協から解放され、コンテキスト用のメモリに十分な余裕を残しながら32Bの密モデルをQ4で動かしたり、さらに軽量なMoEアーキテクチャを活用したりできます。本記事では、GPUカード1枚またはデュアルGPUによる32 GB構成に適したモデルを選ぶために、VRAMの仕様、ライセンス、利用可能なベンチマーク、ユースケースを詳しく解説します。

32 GBのモデルが実際にどれくらいのVRAMを消費するか

32GBのVRAMでは実用的な余裕はありますが、無限ではありません。量子化されたモデルのメモリも考慮する必要があります plus 使用されるコンテキストの長さに応じて増加するKVキャッシュです。Q4量子化の32Bのデンスモデルは約 19 GB を占有し、キャッシュとシステムに約 13 GB を残します。これは数万トークン規模のコンテキストに十分です。このクラスの目安:

• Qwen 3 32B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト 131072 トークン、Apache 2.0 ライセンス — モデルの詳細ページ
• Qwen 2.5 32B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト 131072 トークン、Apache 2.0 ライセンス — モデルの詳細ページ
• DeepSeek R1 Distill 32B : VRAM Q4 ~19GB、コンテキスト32768トークン、MITライセンス—— モデルの詳細ページ
• Jamba 1.5 Mini （52B、ハイブリッドアーキテクチャ）：Q4でのVRAM使用量は約30GB、コンテキストは256000トークン、ライセンスはJamba Open Model License — モデルの詳細ページ

Q5またはQ8では、これらのdense-32Bモデルは24〜28 GBを頻繁に超えるため、32 GBの単一カードでは長いコンテキストに割り当てる余裕がほとんど残らず、デュアルGPUへの移行が有効となるケースです。量子化ごとのVRAM計算方法については、 32 GB の VRAM 用の専用ガイド と Q4/Q5/Q8の選択に関するガイド.

デュアルGPUで32GBのLLM環境：負荷を分散すべきタイミング

用語 LLM用デュアルGPU構成・32 GB 一般的に2つの構成を指します。16 GBのカード2枚を組み合わせることでVRAM合計32 GBに達する構成、または24 GBのカードと8 GBのカードをtensor-parallelで使用する構成です。この構成により、単一の24 GBカードではサポートできないより重いモデルを読み込むことが可能になりますが、GPU間のPCIeレイテンシが発生するという代償を伴います。～のようなツールは vLLM はマルチGPUのテンソル並列処理に標準で対応している一方、 llama.cpp 層を以下のように分担 --tensor-split。このクラスのデュアルGPU構成では、30〜35B程度のデンスモデルが引き続き最もバランスのよい選択肢です：

• Command R 35B v01 : VRAM Q4 約20GB、コンテキスト128000トークン、CC-BY-NC 4.0 ライセンス — モデルの詳細ページ
• Seed-OSS 36B Instruct : VRAM Q4 ~22 GB、コンテキスト524288トークン（長コンテキスト）、Apache 2.0ライセンス — モデルの詳細ページ
• Salamandra 40B Instruct : VRAM Q4 ~24 GB、コンテキスト8192トークン、ライセンスApache 2.0 — モデルの詳細ページ

デュアルGPU構成では、カード間のレイテンシにより、同等の容量を持つ単一カードと比べて、毎秒生成できるトークン数が低下します。バッチ処理のスループットよりも対話時のレイテンシが重要な用途では、考慮すべき要因です。

このVRAMクラスにおけるトークン処理速度（tokens/sec）

実測スループットは、GPUの具体的なモデル（メモリ帯域幅、テンソルコア）と、使用する推論エンジンに大きく依存します。目安として、24〜32 GBのメモリを搭載した最近のカードで32Bの密なモデルをQ4で実行すると、生成時には通常、毎秒数十トークンの速度が得られます。ただし、正確な数値はハードウェアごとに確認する必要があります。アクティブパラメータ数の少ないMoEモデル（Qwen 3 30B-A3Bなど）は、総パラメータ数が同程度のモデルより高いスループットを実現します。これは、トークンごとにパラメータの一部しか有効にならないためです：

• Qwen 3 30B-A3B ：総パラメータ数30B、Q4でのVRAM使用量は約19 GB、コンテキストは131072トークン — モデルの詳細ページ
• Granite 4.0 H-Small 32B-A9B : 32B（総パラメータ）、VRAM Q4 約19GB、コンテキスト長128000トークン、ライセンス：Apache 2.0 — モデルの詳細ページ
• Nemotron Nano 3 30B-A3B ：総パラメータ数30B、Q4でのVRAM使用量は約19 GB、コンテキスト長1,000,000トークン、ライセンスはNVIDIA Open Model License — モデルの詳細ページ

これらの処理速度をローカルで測定するには、 Ollama 単一ユーザー向けの利用においては最も簡単なツールであり、かつ llama.cpp 量子化およびGPUスプリットのパラメータをより細かに制御できます。

使用例：コード、論理的推論、多言語

コード生成 ：コードに特化したモデルは、32 GBのVRAMで利用できる長いコンテキストを活用して、コードベース全体を読み込みます。

• Qwen 2.5 Coder 32B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト 131072 トークン、Apache 2.0 ライセンス — モデルの詳細ページ
• Qwen3-Coder 30B-A3B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト262144トークン、ライセンスApache 2.0 — モデルの詳細ページ

推論 （AIMEやGPQAなどのベンチマーク）：推論チェーンが長いモデルは、思考トークンの生成中にKVキャッシュを拡張するため、利用可能なVRAMを活用できます。

• QwQ 32B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト 131072 トークン、Apache 2.0 ライセンス — モデルの詳細ページ
• DeepSeek R2 32B : VRAM Q4 ~19 GB、コンテキスト128000トークン、MITライセンス — モデルの詳細ページ

多言語 ：Aya Expanse 32BとAya 23 35B（Cohere For AI）は、多数の言語への対応を目指したモデルで、コンテキストは比較的短めです（8192トークン）。

• Aya Expanse 32B : VRAM Q4 約19GB、CC-BY-NC 4.0 ライセンス — モデルの詳細ページ

これらのモデルにおける評価スコア（HumanEval、MMLU、AIME）については、 Open LLM Leaderboard と LLMコードベンチマークガイド 2026.

ライセンスおよびデプロイメント

ライセンスによって商用利用の条件が決まります。Apache 2.0とMITは、制限なく商用利用を認めています（Qwen、Granite、DeepSeek R1/R2、OLMo 3、Seed-OSS、Salamandra）。CC-BY-NC 4.0（Command R、Aya）は商用利用を制限しています。独自のプロプライエタリライセンス（Jamba Open Model License、EXAONE AI Model License、NVIDIA Open Model License）にはそれぞれ独自の条件があり、本番環境への導入前に確認する必要があります。

• OLMo 3 32B ：Q4でのVRAM使用量は約19 GB、コンテキストは65536トークン、ライセンスはApache 2.0、重みと学習データについての文書が公開されています — モデルの詳細ページ — 開発元のページ： Hugging Face上のAllen AI
• EXAONE 4.5 33B ：Q4でのVRAM使用量は約20 GB、コンテキストは262144トークン、ライセンスはEXAONE AI Model License — モデルの詳細ページ

デプロイに関しては、 vLLM サーバーでの並列負荷に適しています Ollama 単一デスクトップ用途向けに、 Open WebUI これらのエンジンを利用するためのウェブインターフェースを提供します。規制への適合状況を継続的に確認するには、参照： AI Actとオープンウェイトモデルに関するガイド.

FAQ

Q：32GBのVRAMでプログラミングに最適なLLMはどれですか？

Qwen 2.5 Coder 32BとQwen3-Coder 30B-A3Bは、このVRAMクラスで最も長いコンテキスト長（最大262144トークン）を備えた、Apache 2.0ライセンスの代表的なモデルです。どちらを選ぶかは、求めるスループットによって決まります。Qwen3-CoderのMoEアーキテクチャは、同等のVRAM条件で一般的により高いスループットを実現します。

Q：32 GBのVRAMに達するにはデュアルGPUが必要ですか？

いいえ、32 GBのカード1枚（RTX 5090タイプ）で十分であり、カード間のレイテンシを回避できます。デュアルGPU（例：16 GBのカード2枚）は、～のようなエンジンを使用する条件で、予算を抑えるための代替手段として残ります。 vLLM または llama.cpp テンソル並列処理に対応しています。

Q : 32 GBのVRAMでどの量子化を選択すべきですか？

Q4 は、コンテキストに十分な余裕を残しつつ、最大で約 35B のデンスモデルを読み込むことを可能にします。Q8 はメモリサイズをほぼ倍に増やすため、長文コンテキストを維持したい場合は主に小規模なモデルに適しています。詳細は 量子化選択ガイド.

Q：VRAM容量が同じ場合、MoEモデルはデンスモデルより高速ですか？

トークン/秒の処理速度では一般的にそうです。トークンごとにパラメータの一部のみが活性化されるためです（例：Qwen 3 30B-A3Bは3Bがアクティブ）。正確な数値はGPUと推論エンジンによって異なります — 自身のハードウェアで確認してください。

Q：32GBのVRAMでJamba 1.5 Miniを実行できますか？

はい、Q4量子化なら可能です（推定約30 GB）。ただし、ネイティブのコンテキスト長は256000トークンでも、KVキャッシュに使えるメモリの余裕は限られます。このコンテキスト長を十分に活用するには、VRAM容量がより大きいカードか、さらに低ビットの量子化を選ぶのが望ましいです。

Q：選ぶ前に複数モデルのVRAM仕様を比較するには、どこを参照すればよいですか？

Le 比較ツール と 全モデルのカタログ を使うと、掲載されている249モデルについて、量子化ごとのVRAM使用量、ライセンス、コンテキストを組み合わせて比較できます。

結論

Le 32 GBのVRAM環境で最適なLLM 使用に応じて：コード用に Qwen 2.5 Coder 32B または Qwen3-Coder 30B-A3B、推論用に QwQ 32B または DeepSeek R2 32B、マルチ言語用に Aya Expanse 32B が推奨されます。このVRAMレベルでは、Q4で32〜35Bの密モデルおよび軽量のMoEモデルの両方とも、長文処理に十分な余裕があります。正確なGPUモデルと目的の処理速度に応じた選択を精緻にしたい場合は、以下のツールを使用してください。 構成ツール またはローカルで探索してください カタログ.