ランキング更新日：2026年9月22日
16 GBのVRAMは、量子化された13〜24BのLLMに最適な容量帯です。対象カード：RTX 4080/4080 Super、RTX 5080、4070 Ti Super、4060 Ti 16 GB、RX 7800 XT。この容量帯に最適なモデルを以下に紹介します。
RTX 4080 ：ローカルAI向けに購入できる別の選択肢 — RTX 5080 16 GB :
ミニPCは、それ自体で一式のコンピューターです。必要なメモリ容量とソフトウェアの互換性を確認してください。macOS/MLXやCUDAの代わりにはなりません。
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DiffusionGemma 26B（Google）：拡散方式のGemma視覚言語モデル、Instruct版、128kコンテキスト、Q4でVRAM 15 GB。Apache 2.0。2026年6月リリース。
# HuggingFace : google/diffusiongemma-26B-A4B-it
実効パラメータ数40億のマルチモーダルモデル（テキスト＋画像＋音声）。140言語。ノートPCとエッジ向け。
ollama run gemma4:e4b
コーディングに特化した24Bモデル。Apache 2.0ライセンス。SWE-Benchで72.2%。256kのコンテキスト、フランスの研究所による開発。
ollama run devstral-small2:24b
Mistral初のオープンな推論モデル。AIME24 70.7%。Small 3.1をベースにCoT学習。
ollama run magistral:24b
gpt-oss 120B の小型版。総パラメータ数 21B、アクティブパラメータ数 3.6B。ノート PC 上で o3-mini と同等の性能。
ollama run openai/gpt-oss:20b
総パラメータ数21B、アクティブパラメータ数3BのコンパクトなMoE推論モデル。Apache 2.0。アクティブパラメータが3Bのため高速。
ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF
米国の研究所が開発したMoEモデル。総パラメータ数260億、アクティブパラメータ数30億。アクティブパラメータ数が30億のため高速。Apache 2.0。
ollama pull hf.co/arcee-ai/Trinity-Mini-26B-GGUF
| 順位 | モデル | Params | VRAM Q4 | コンテキスト | ライセンス | RTX 4080上で |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | DiffusionGemma 26B-A4B Instruct | 26B | 15 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #2 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 40トークン/秒 · FP16 |
| #3 | Devstral Small 2 24B | 24B | 14 GB | 256 000 | Apache 2.0 | 15 tok/s · Q4_K_M |
| #4 | Magistral Small 24B | 24B | 14 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 15 tok/s · Q4_K_M |
| #5 | gpt-oss 20B | 21B | 13 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 55トークン/秒 · Q5_K_M |
| #6 | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 21B | 13 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | Trinity Mini 26B-A3B | 26B | 15 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q4_K_M |
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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。
お使いのグラフィックカード → ローカルで動かす最適なコーディングモデルと、その正確な Ollama コマンド：
| 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.
Q4_K_Mで16 GB以内に収まるモデルを残し、VRAMを十分に使用するモデル（使用率50～95%）を優先します。この使用率は、ハードウェアを活用できていることを示します。
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。
RTX 4080 16GBで利用可能なLLMはどれですか？
当サイトの最もおすすめのモデル： DiffusionGemma 26B-A4B Instruct品質と処理速度のバランスを求める場合、Q4_K_MまたはQ5で量子化された13〜24Bモデルを選びましょう。
16GBでQ5またはQ8に変更可能ですか？
8〜14Bなら可能です（14BのQ5は約10GB、8BのQ8も約10GB）。24Bでは無理です（Q5は約17GBで、メモリ容量を超えます）。24Bでは引き続きQ4が選択肢になります。
Gemma 2 27B は 16GB で収まるのでしょうか？
Q4_K_Mのみ（≈16GB）— 限界の限界です。Q5では超過（20GB）します。推奨します Mistral Small 3.1 24B Q4（14GB）で実行することで、余裕を確保できます。
RTX 4080 と RTX 4070 Ti Super どちらがLLMに適していますか？
どちらも16GBですが、4080は30〜40％速い（私たちの評価では4段階と3段階）。予算が許すなら、4080 Superまたは5080が明らかに優れています。