ローカルLLM（70B〜120B MoE） に必要なPCスペックと、合うPC・Mac（2026年9月）
Llama 3.3 70B・gpt-oss-120b。Mac 64〜128GBか Ryzen AI Max 128GB
手元のPCで実際に起きていること
4bitで40〜60GB。単体GeForceには載らないので、ユニファイドメモリ64〜128GBのMac（M4 Max / M3 Ultra）か、Ryzen AI Max+ 395（128GB）のミニPCが現実解。速度はメモリ帯域幅で決まり、M4 Max（546GB/s）が個人向けでは最速級です。
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 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
70B〜120B MoEのローカルLLMを持ち歩く。帯域546GB/sでミドルGPU級の速度
M4 Max・ユニファイドメモリ128GB・SSD 2TB ・ 目安 70〜85万円
ノートPCでローカルLLM（70B〜120B MoE）を使うなら
RTX 5080（16GB）デスクトップ・メモリ64GB
画像生成を速く、並列エージェントも余裕。VRAMは5070 Tiと同じ16GB
RTX 5080（VRAM 16GB・960GB/s）・メモリ64GB・NVMe 2TB・電源850W ・ 目安 36〜48万円
この形態に要件を満たす機種がありません: VRAM 40GB以上が必要
Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
gpt-oss-120b・Qwen3.5 122Bが載り、帯域546GB/sで実用速度。個人向けローカルLLMの本命
M4 Max・ユニファイドメモリ128GB・SSD 2TB ・ 目安 62〜72万円
MacでローカルLLM（70B〜120B MoE）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（70B〜120B MoE）を使うなら
自作: エージェント用ワークステーション（16コア・メモリ64GB・GPUなし）
Claude Code・Docker・n8nを並列で回す。GPUは要らない、静音と大容量メモリに振る
Ryzen 9 9950X・DDR5 32GB×2・NVMe 2TB・静音ケース・電源750W（将来GPU増設可） ・ 目安 20〜28万円
この形態に要件を満たす機種がありません: VRAM 40GB以上が必要