ランキング更新日：09/10/2026
RTX 5080（16 GB GDDR7、960 GB/s）は、Blackwellの第2階層に位置するモデルです。VRAM容量は4080と同じですが、GDDR7と強化されたNeural Engineにより、同じモデルで25〜30％高速です。
価格を比較する： RTX 5080 16 GB 提携販売店にて（製品ページを確認済み）：
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ハイブリッド思考を備えた14Bのデンス型モデル。STEM／コーディング分野でQwen 2.5 32B Baseと同等。
ollama run qwen3:14b
MITライセンスの14B推論モデル。MicrosoftのAIME24/25評価では、パラメータ数が5分の1でありながらR1-Distill-Llama-70Bを上回ります。
ollama run phi4-reasoning:14b
Coder 14B。HumanEval 89.6、LiveCodeBench 37.1。コーディング用モデルをセルフホストする際に、VRAM使用量の面でバランスのよい選択肢。
ollama run qwen2.5-coder:14b
R1をQwen 14Bに蒸留したモデル。AIME24 69.7、MATH-500 93.9。多くのベンチマークでo1-miniを上回る。
ollama run deepseek-r1:14b
Dense 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ 言語。バランスの取れた選択肢。
ollama run qwen2.5:14b
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
| 順位 | モデル | Params | VRAM Q4 | コンテキスト | ライセンス | RTX 5080 での動作 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 55 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 55 tok/s · Q8 |
| #7 | Devstral Small 2 24B | 24B | 14 GB | 256 000 | 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。
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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で14 GB未満に収まるモデル。7～14B（5080で性能のピーク）を加点し、容量の限界に近い13～24Bも加点。GDDR7の帯域幅960 GB/sにより、4080比で約30％向上。
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 5080 と RTX 4080 の比較
VRAMは同じ16 GBです。5080はGDDR7（960 GB/s対736 GB/s）とBlackwell Neural Engineにより、同じモデルで25～30％高速です。Mistral Small 24B Q4：5080は約38トークン/秒、4080は約28トークン/秒。参照： RTX 4080.
5080上で30Bモデルを実行することは可能ですか？
Mistral Small 24B Q4（約13 GB）は動作可能で、速度は35〜40 tok/sです。Qwen 3 32B Q3_K_M（約14 GB）はぎりぎりで、品質が低下します。30〜32BのモデルをQ4で快適に動かすには、RTX 5090 32 GBを目安にすること。参照： RTX 5090.
5080ではどの量子化方式を選ぶ？
7〜9BにはQ5_K_M（最高品質、約7GB）。13〜24BにはQ4_K_M（Mistral Small 24B）。13〜14BにはQ6_K（Qwen 3 14B ~12GB）が最適です。
RTX 5080とMac Studio M4 Max 64 GB、どちらを選ぶ？
Studio M4 Max = 静音性＋64 GB（70BをQ4で快適に実行）。5080 = 7～24Bでの純粋な速度（35～50 tok/s）。70Bをローカルで使いたいならMac Studio。7～24Bで速度を重視するならRTX 5080。参照： Mac Studio.
最終候補同士を詳しく比較した当サイトの記事で、理解をさらに深めてください：