ランキング更新日：09/10/2026
RTX 3070（8 GB GDDR6、448 GB/s）は、Q4の7〜9Bモデル向けに、今でもまずまずの中古の選択肢です（約200〜250ユーロ）。3070 Tiよりメモリ帯域幅は小さいものの、利用は可能です。
RTX 3070 ：ローカルAI向けに購入できる別の選択肢 — RTX 5060 Ti 16 GB :
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OLMo 3 7BをSFTで「thinking」向けにファインチューニングしたモデル：段階的な推論、16kのコンテキスト、Q4で約4.2 GBのVRAM。100%オープン、Apache 2.0ライセンス。
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu)：コードと推論に特化した Dense 7B モデル、128k コンテキスト、Q4 で VRAM 約 4.1 GB。軽量で、6～8 GB の GPU で動作、MIT ライセンス。
ollama pull glm-5.3
Dense 8B、Apache 2.0、FRを含む12言語、131k ctx、GQA 32Q/8KV。MMLU 73.84、HumanEval 85.37。2026年4月29日リリース。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
デンス型 7B、100%公開（重み + データ + コード）。研究向けに完全な透明性を確保。
ollama run olmo-3:7b
Granite 4.2 8B (IBM)：Apache 2.0 の Dense モデル、128k コンテキスト、Q4 で VRAM 約 4.6 GB。エンタープライズ向けにチャット、コード、多言語推論に対応。
ollama pull granite4.2
LFM2.5 7B (Liquid AI)：Liquid Foundation Model の Dense 型、32k コンテキスト、Q4 で 4.1 GB の VRAM。CPU とエッジ向けに最適化。2026 年 5 月リリース。
ollama pull lfm2.5
LFM2.5 DSpark (Liquid AI)：7Bのデンス型Liquid Foundation Model。32kのコンテキスト、Q4でVRAM約4.1 GB。エッジ/CPU向けに最適化された汎用チャット。
# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-DSpark
| 順位 | モデル | Params | VRAM Q4 | コンテキスト | ライセンス | RTX 3070 での動作 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #2 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | LFM2.5 7B | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #7 | LFM2.5 DSpark | 7B | 4.1 GB | 32 768 | LFM Open License v1.0 | 32 tok/s · Q8 |
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無料の要点まとめ
メモを受け取る VRAM → 最適なコーディング用モデル → Ollamaコマンド （1画面に収まり、コピー＆ペーストできます）。そして、実際に動く環境を整えるために、ローカルコパイロットキットをご利用ください。
ローカルコパイロットキット — そのまま貼り付けて使える Ollama + Cline + Aider の設定、調整済みの Modelfiles、トラブルシューティング、無期限で利用できるオンラインスペース →スパムは送りません。配信停止は1クリックで可能です。お客様のデータは当サイトで保管し、転売することはありません。
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| あなたの VRAM | 一般的な GPU / Mac | 推奨コーディングモデル | Ollama コマンド |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) または Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — コーディングエージェントに特化 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — 「コパイロットに近い」 | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 高速な MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — この用途では今も定番です。⚠️ Qwen 3.8 ： その推論はデフォルトで非常に高く設定されており、単純なリクエストに対して「考えすぎ」ます — を下げてください low (または初回起動時に無効化) してください。⚠️ ライセンスの罠： Codestral 22B = Mistral Non-Production License → 仕事でのコーディングには使用禁止。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4、Devstral は Apache 2.0 ライセンスです。💡 メモリの問題でクラッシュしますか？コンテキスト用に VRAM を約 1.5 GB 空けておくか、量子化レベルを一段階下げてください。🔌 VS Code に接続するには： Cline (マルチファイルエージェント)、 Aider (CLI) または Tabby/Twinny (FIM 自動補完) — すべてローカルで Ollama に接続します。キット ローカルコパイロット — そのまま貼り付けて使える設定 + テスト済みのセットアップ — を利用できます： /copilote-local.
フィルター：Q4_K_M ≤ 7GB。ボーナス3-9B。448GB/s = 正しい入力。
考慮した基準：
スコアリングの仕組みはすべて公開しています。 私たちの方法論 でVRAMやtokens/secの計算の詳細をご確認ください。
2026年に3070 8GBを選ぶ価値はありますか？
はい、中古なら約200〜250 €です。Mistral 7B Q4（約4.5 GB）は30 tok/s、Phi-4 Miniは45 tok/s以上で動作します。13B以上のモデルでは8 GBという容量が制約になります。参照： guide.
LLM用には3070と3060 12 GBのどちらを選ぶべきですか？
LLM用途では3060 12 GBが有利です。VRAMが4 GB多いため、13〜14BモデルをQ4で利用できます。7Bでは3070のほうが依然として高速です（448 GB/s対360 GB/s）。どちらを選ぶかは優先事項次第です。詳しくは、 3060 12GB.
3070 にはどの量子化方式が適していますか？
7BにはQ5_K_M（最高品質、約5.5GB）。8〜9BにはQ4_K_M（約5〜5.5GB）。13BをQ3で無理に使うのは避けてください。品質が低下します。
5060へのアップグレードは必要ですか？
5060 = 同じ 8 GB でも、GDDR7 の 448 GB/s + Blackwell Neural Engine で性能が 60％向上。LLM が主な用途で、新品に約 340 € の予算を出せるなら、アップグレードする価値があります。詳細は RTX 5060.