ローカルLLM（27〜32Bクラス） に必要なPCスペックと、合うPC・Mac（2026年9月）
Gemma 3 27B・Qwen3 32B・gpt-oss-20b。VRAM 24GB / Mac 48GB
手元のPCで実際に起きていること
「クラウドに近い賢さをローカルで」の現実的な帯。4bitで15〜21GB必要。GeForceならRTX 4090 / 5090（24〜32GB）、MacならM4 Pro 48GB以上。MoE型（Qwen3 30B-A3B・gpt-oss-20b）ならVRAM 16GB / Mac 32GBでも速く動きます。
必要なリソース（最低ライン）
形態別のおすすめ
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MacBook Pro 14/16 M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）
開発者の定番。Claude Code並列運用＋30BクラスのローカルLLMを1台で
M4 Pro・ユニファイドメモリ48GB・SSD 1TB・帯域273GB/s ・ 目安 42〜52万円
ノートPCでローカルLLM（27〜32Bクラス）を使うなら
RTX 5090（32GB）デスクトップ・メモリ64GB
動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。単体GPUの天井
RTX 5090（VRAM 32GB・1,792GB/s）・メモリ64GB・NVMe 2TB・電源1000W ・ 目安 55〜75万円
デスクトップ（BTO）でローカルLLM（27〜32Bクラス）を使うなら
Mac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）
30BクラスのローカルLLMとエージェント並列運用を1台で。コスパの中心
M4 Pro・ユニファイドメモリ48GB・SSD 1TB・帯域273GB/s ・ 目安 30〜36万円
MacでローカルLLM（27〜32Bクラス）を使うなら
Ryzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB）
Windows/Linuxで128GBユニファイド。gpt-oss-120b・70BクラスをGPU側に96GB割り当てて常時サービング
Ryzen AI Max+ 395・LPDDR5X 128GB（256GB/s）・NVMe 2TB ・ 目安 32〜48万円
常時稼働サーバー型でローカルLLM（27〜32Bクラス）を使うなら
自作: RTX 5090（32GB）・メモリ96GB
動画生成・学習・32B LLM。メモリ96GBで大型MoEのCPUオフロードも
Ryzen 9 9950X・DDR5 48GB×2・RTX 5090・NVMe 4TB・電源1000W・大型ケース ・ 目安 60〜80万円
自作でローカルLLM（27〜32Bクラス）を使うなら