2026年、2000ユーロ未満でローカルAIに最適なGPU
を選択 2000ユーロ未満で最も優れたAI向けGPU まず、利用可能なVRAM容量、メモリ帯域幅、オープンソースの推論フレームワークとの互換性の間で折り合いをつけることが重要です。2026年、この分野におけるRTX 4090、RTX 5090、RX 7900 XTXの位置づけは大きく異なり、ローカルでLLMを実行する際には、それぞれにトレードオフがあります。本記事では、各GPUの主要な仕様、構成に応じて利用できるカタログ掲載モデル、量子化方式ごとに期待される性能を詳しく説明し、購入前によくある質問に答えます。
ローカルLLMにおいてVRAMが決定的なメトリクスである理由
ゲームや3Dレンダリングとは異なり、LLMのローカル実行は大きくVRAMに依存します ビデオメモリ容量。VRAMによって、使える量子化形式と、モデルをどの程度システムRAMにオフロードする必要があるかが決まります。
最も一般的な量子化手法は以下の通りです。 llama.cpp、ローカルインフェレンスのための基準エンジンは以下の通りです：
- Q4_K_M : 品質とサイズのバランスが優れている、約4.5ビット/パラメータ
- Q5_K_M ：品質がわずかに向上、パラメータあたり約5.5ビット
- Q8_0 : ナイフな精度に近い、約8ビット/パラメータ
- FP16 : 16ビットごとにパラメータが設定され、複数のGPUを備えた構成で数百GBのVRAMを備えた場合にのみ使用されます
量子化の影響について理解するには、以下のページを参照してください LLMの量子化ガイド サイトから。
インデックスに含まれるモデルの参考として ローカルLLMナビ カタログ :
- Qwen 2.5 72B Instruct — Q4で約42 GB、72Bパラメータ：2,000 €未満の単一GPUのVRAMを超過します
- Llama 4 Scout 109B ～65GB（Q4）、109Bパラメータ：CPUへの大量オフロードが必要です
- gpt-oss 120B — Q4で約70 GB、117Bパラメータ：同様の結論
直接的な結果として：2,000 € 以下の単一 GPU では、カタログのすべてのモデル（最小 71B パラメータ）が以下のように実行されます 部分オフロードモード システムRAMに移すことで、削除された量に比例してトークン/秒が減少します。
2026年に2,000ユーロ未満で購入できるGPU
この価格帯におけるローカルLLM推論に適したGPU一覧（2026年中ごろフランスでの価格、販売業者や市場の変動により確認が必要）：
NVIDIA GeForce RTX 4090 - VRAM : 24 GB GDDR6X - メモリ帯域 : 1 008 GB/s - 参考価格 : 1 400–1 700 € - 互換性 : ネイティブCUDA、llama.cpp、vLLM、Ollama、ExLlamaV2 - 強み : 最大のエコシステム、豊富なコミュニティドキュメント
NVIDIA GeForce RTX 5090 - VRAM : 32 GB GDDR7 - メモリ帯域 : 約1 790 GB/sと推定 - 参考価格 ：販売店によって1,900〜2,200ユーロ（目標予算の上限前後）- 互換性 ：CUDAにネイティブ対応、最近のllama.cppではBlackwellアーキテクチャをサポート - 強み : RTX 4090 に比べて 8 GB 追加のVRAMを提供し、70BモデルにおけるCPUオフロードを減少させます
AMD Radeon RX 7900 XTX - VRAM : 24 GB GDDR6 - メモリ帯域 : 960 GB/s - 参考価格 : 800–1 050 € - 互換性 ：ROCm 6.x、HIPバックエンドを使用するllama.cpp、Ollama - 強み ：この価格帯で最も優れたVRAM容量と価格の比率。お使いのソフトウェア構成がROCmに対応していれば実用的です
NVIDIA GeForce RTX 3090 （中古市場）- VRAM : 24 GB GDDR6X - 参考価格 : 600–850 € - 強み ：RTX 4090と同じVRAM容量を、より低価格で利用できる - 弱点 : 帯域幅がわずかに低い（約936 GB/s）、アーキテクチャが古め（Ampere）
NVIDIA GeForce RTX 5080 - VRAM : 16GB GDDR7 - 参考価格 : 900–1 100 € - 弱点 : 16 GBでは、Q3_K_Mでも70Bモデルには不十分 — カタログのLLMには非推奨
このセグメントを代表する2つの製品を詳しく比較するには、次のページをご覧ください： LLM向けGPU比較：RTX 4090 vs RTX 5090.
RTX 4090 と RTX 5090 の比較：LLM向けの分析
RTX 5090はVRAMを8 GB増やし、帯域幅も大幅に向上しています。LLMにとって、これは具体的な3つの利点につながります。
CPUオフロードの削減 ：32 GBのVRAMがあれば、70BモデルをQ4で実行する際（約42 GBが必要）、システムRAMにオフロードする層を減らせます。Q3_K_Mでは、72Bモデルのメモリ使用量は約30〜32 GB（推定）まで減り、実装によってはVRAMだけで実行できる場合があります。
より高いトークン/秒 ：オフロードが少ないほど、PCIeバスのボトルネックが軽減されます（PCIe 5.0 x16では約32 GB/sに制限されるのに対し、RTX 4090の内部メモリ帯域幅は1 008 GB/sです）。この差は推論速度の違いとして直接体感できます。
追加コスト ：販売店によって400〜700 €高くなります。RTX 5090が2,000 €を下回れば、32 GBのメモリ容量は追加費用に見合います。そうでなければ、RTX 4090が依然として最も合理的な選択です。
予算が1,050ユーロ未満の場合、RX 7900 XTXは特に注目に値します。24GBのVRAMを備え、ROCmのサポートも着実に改善しています。各種ツール全般、特にvLLMでは、まだCUDAほどスムーズに利用できるわけではありませんが、HIP経由のllama.cppは、一般的なローカル推論では正常に動作します。
RTX 50 シリーズの公式仕様は、以下のサイトで確認できます NVIDIAの製品ページ.
2,000ユーロ未満のGPUで利用できるモデル（オフロードを含む）
以下は、当サイトが実際には提供できる範囲を示しています。 ローカルLLMナビ カタログ、VRAM 24〜32 GBのGPUと64〜128 GBのDDR5システムRAMを組み合わせた構成では：
70Bモデル — 部分オフロードを利用する基準クラス
- Qwen 2.5 72B Instruct — 72Bパラメータ、ライセンス Qwen、約42GB Q4。24GBのVRAMを備える場合、約18GBがRAMにオフロードされます。推定速度：RAMの帯域幅およびオフロードされたレイヤー数に応じて4～9トークン/秒。
- Llama 3.1 70B LatamGPT SFT — パラメータ数71B、Llama 3.1 Communityライセンス、Q4で約41GB。必要なリソースは同程度で、ややコンパクトです。
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B — 80Bパラメータ、約48GB Q4、Apache 2.0ライセンス。より多くのオフロードが必要ですが、コード生成タスクに適しています。
- Hunyuan-A13B Instruct — パラメータ数80B、Q4で約48 GB、Tencent Hunyuanライセンス。アクティブなパラメータ数が13BのMoEアーキテクチャで、メモリ使用量は変わらなくても、実際の計算負荷は軽減されます。
単一 GPU では依然として対応できないもの
- DeepSeek R1 671B — ~400GB Q4：このシリーズの10個以上のGPUを並列で使用するか、専用のNVLinkサーバーが必要です。
- Llama 4 Maverick 400B — ~240 GB Q4：単一GPU構成では実現できません。
- Qwen 3 235B-A22B — Q4で約142 GB：単一GPUでは実行できませんが、 Qwen 3 235B と Llama 4 Scout の比較 マルチGPU構成における違いを詳細に説明します
あなたの利用可能なVRAMに基づいてフィルタリングされたモデルを特定するには、直接を使用してください quelllm.frのモデル選定ツール.
想定される性能：GPU別のトークン/秒
以下の数字は 推定 コミュニティのベンチマークがリポジトリのイシューとディスカッションから集められたもの GitHubのllama.cpp および Hugging FaceのOpen LLM Leaderboard. システムRAM、推論エンジンのバージョン、PCIeの設定により異なります。
70BモデルをQ4_K_M（約42GB）で部分的にオフロードする場合：
- RTX 5090 (32 GB) ：推定10～18トークン/秒、CPU側へのオフロードは最小限（約10 GB）
- RTX 4090 (24 GB) ：推定4〜9トークン/秒、約18 GBを高速なDDR5 RAMにオフロード
- RX 7900 XTX (24 GB) : ROCm/HIP経由で3〜7トークン/秒と推定（ドライバーのバージョンにより確認が必要）
- RTX 3090 (24 GB) : 推定3〜6トークン/秒。帯域幅ではやや劣ります
Q3_K_Mの70Bモデル（推定約30～32 GB）で、RTX 5090の容量上限に近い場合：
- RTX 5090 (32 GB) : モデルがすべてVRAMに収まる場合、20～30トークン/秒と推定されます。
これらの数字は、特に重要な意味を持つ 内部メモリの帯域幅 : CPU オフロードを排除すると、部分的なオフロードと比較して推論速度が 2 倍から 4 倍になります。
モデルのライセンス：使用方法によって変化する点
利用可能な VRAM によって実行できるモデルが決まり、その結果、導入時に適用されるライセンスも決まります。カタログに掲載されている 70〜120B クラスのモデルのライセンスを改めて確認します：
- Apache 2.0 — 商用利用が自由で、再配布が許可されています： Mixtral 8x22B Instruct (~82 GB Q4), Qwen3-Coder-Next 80B-A3B （Q4で約48 GB）、 gpt-oss 120B (~70 GB Q4)
- MIT — 非常に緩やかなライセンスで、商業利用が自由です : dots.llm1 Instruct (~85 GB Q4) Mistral Medium 3.5 128B (~74GB Q4、Modified MIT)
- Llama Community — 商用利用には条件あり（対象となる組織のMAUが7億未満）： Llama 4 Scout 109B (約65GB Q4)
- Qwen License — Alibabaの条件に従って商用利用が認められています： Qwen 2.5 72B Instruct (~42 GB Q4)
商用目的のプロジェクトでは、デプロイ前に必ず各モデルの詳細ページで正確な条件を確認してください。Apache 2.0およびMITライセンスは最大限の柔軟性を提供します。
FAQ
Q：70BモデルをRTX 4090で実行することは可能ですか？
はい。システムRAMへの部分的なオフロードを利用すれば可能です。RTX 4090には24 GBのVRAMがあります。たとえば、 Qwen 2.5 72B Instructは、Q4で約42 GBを必要とし、そのうち約18 GBをDDR5 RAMにオフロードします。推論速度は約4～9トークン/秒（推定）で、リアルタイム性を求めない対話的な用途には引き続き利用可能です。ただし、最低64 GBのシステムRAMと、十分なメモリ帯域幅を持つCPUが必要です。
Q : RTX 5090はフランスで2,000€の予算内に入りますか？
予算に収まるかどうかの境目にあります。2026年半ばの価格は、販売店によって1,900〜2,200ユーロです。2,000ユーロ未満で見つかれば、32 GBのVRAMとRTX 4090を上回るメモリ帯域幅により、70BモデルでCPU側にオフロードする量を大幅に減らせるため、推論速度が向上します。そうでなければ、RTX 4090が引き続き最も手を出しやすく、ローカルツールのエコシステムで最もよくサポートされている選択肢です。
Q：ローカルLLMには、AMD RX 7900 XTXとNVIDIA RTX 4090のどちらが適していますか？
RX 7900 XTXは24 GBのVRAMを搭載し、価格は800～1 050 €です。RTX 4090より600～700 €安い一方、ROCmのエコシステムはCUDAほど成熟していません。vLLMや一部のバックエンドでは手動設定が必要で、実運用でのHIP経由の性能もCUDAより低いです。llama.cppや Ollama を標準的に使う分には、RX 7900 XTXは問題なく動作します。より複雑なスタックやアプリケーションのデプロイでは、RTX 4090のほうが導入しやすくなります。
Q：GPUに加えて、システムRAMはどのくらい用意する必要がありますか？
70BモデルのQ4でのオフロードには 64GBのDDR5 RAM が妥当な最低容量の目安です。 128GB OSや同時に動作する他のプロセスのために余裕を確保できます。RAMの帯域幅（高クロックのデュアルチャネルDDR5）は、オフロード時の推論速度に直接影響します。デュアルチャネルDDR5-6000は、DDR4-3200に比べて体感できる速度向上をもたらします。
Q：RTX 5080（16GB）でカタログのモデルを実行できますか？
いいえ。カタログ内のすべてのモデル（最小71Bパラメータ）には16GBのVRAMが不足します。Q3_K_Mの量子化においても、70Bモデルは約30～32GB（推定値）を必要とします。RTX 5080は7～34Bのモデルに適しており、本カタログは大規模LLMを中心としており、その範囲外のモデルを含んでいません。当社の LLM用の高性能GPU 大規模なマルチGPU構成向けに。
Q：Q4量子化は回答の品質を大幅に低下させますか？
Q4_K_M量子化は、テキスト理解・生成の大半のタスクで、FP16と比べてモデルの能力の大部分を維持します。最も顕著な性能低下が現れるのは、複雑な数学的推論や精度が求められるコード生成のタスクで、VRAMに余裕があればQ5_K_MまたはQ8_0のほうが適しています。Q3以下の量子化では性能低下がより目立つため、VRAM容量がどうしても制約となる場合に限って使用すべきです。
結論
2026年、 2000ユーロ未満で最も優れたAI向けGPU は RTX 4090 ソフトウェアの成熟度、24GBのGDDR6X VRAM、およびスムーズなCUDAエコシステムを備えています。予算が高額であり、RTX 5090が2,000€未満で入手可能な場合、32GBはCPUオフロードの削減によりその追加コストを正当化します。1,050€未満の範囲では、RX 7900 XTXが最も魅力的な代替となります。正確な構成と互換性を持つモデルを検索するには、以下の機能を使用してください。 quelllm.frのモデル選定ツール または全体を確認します 登録済みの249種類のLLMのカタログ.
LLMをローカルで実行するためのハードウェア
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