AI PCナビ使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
トップGPU別 › GeForce RTX 5070 Ti Laptop

GeForce RTX 5070 Ti Laptop で動くローカルLLM一覧(2026年9月)

23快適(20 tok/s以上)
0実用(8〜20 tok/s)
10CPUオフロードで動く
7動かない

この機種を積んだおすすめ構成: GPUノート(RTX 5070 Ti Laptop 12GB・メモリ32GB)

まず試すなら: Qwen3 14B(4bit(Q4_K_M)・必要10GB・約61 tok/s推定)。VRAM 12GBでQ4が載る。8Bとの差が体感できる中量級

足りないのは: gpt-oss-20bを動かすにはVRAMがあと約0.8GB必要(必要12GB / 実効12GB)。システムメモリに逃がすオフロードなら動きますが、速度は数分の一になります。

載るモデル(VRAMに全量が入る)

各モデルについて、載る中で最も高精度な量子化を表示。速度は推定(「較正」は同機種の公開ベンチで係数を合わせたもの)。

モデル量子化必要判定推定速度
Gemma 4 26B-A4B2bit(IQ2_M)10GB快適約200 tok/s推定
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約150 tok/s推定
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約140 tok/s推定
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約130 tok/s推定
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約120 tok/s推定
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約110 tok/s推定
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約79 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約70 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約70 tok/s推定
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約64 tok/s推定
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約63 tok/s推定
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約63 tok/s推定
Mistral Small 3.2 24B2bit(Q2_K)10GB快適約61 tok/s推定
Qwen3 14B4bit(Q4_K_M)10GB快適約61 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B4bit(Q4_K_M)11GB快適約60 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese4bit(Q4_K_M)11GB快適約60 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 14B4bit(Q4_K_M)11GB快適約60 tok/s推定
Phi-4 14B4bit(Q4_K_M)11GB快適約59 tok/s推定
Gemma 3 27B2bit(IQ2_M)11GB快適約58 tok/s推定
Gemma 3 12B6bit(Q6_K)11GB快適約58 tok/s推定
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約58 tok/s推定
Qwen3.5 27B2bit(IQ2_M)11GB快適約56 tok/s推定
Mistral Nemo 12B6bit(Q6_K)11GB快適約55 tok/s推定

CPUオフロードなら動く(システムメモリ32GB想定)

モデル量子化必要判定推定速度
Gemma 4 31B4bit(Q4_K_M)19GB遅いCPUオフロード約4.7 tok/s推定
Qwen3.6 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GB快適CPUオフロード約24 tok/s推定
Qwen3.5 35B-A3B4bit(Q4_K_M)22GB快適CPUオフロード約24 tok/s推定
GLM-4.7-Flash 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB快適CPUオフロード約25 tok/s推定
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適CPUオフロード約85 tok/s推定
Qwen3 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB快適CPUオフロード約23 tok/s推定
Qwen3-Coder 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB快適CPUオフロード約23 tok/s推定
Qwen3 32B4bit(Q4_K_M)21GB遅いCPUオフロード約3.9 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B4bit(Q4_K_M)22GB遅いCPUオフロード約3.8 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 32B4bit(Q4_K_M)22GB遅いCPUオフロード約3.8 tok/s推定

動かないモデルと不足分

モデル量子化必要不足
Llama 3.3 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと32GB
Qwen3-Next 80B-A3B4bit(Q4_K_M)47GBあと36GB
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GBあと50GB
Llama 4 Scout 17B-16E4bit(Q4_K_M)65GBあと53GB
GLM-4.5-Air 106B-A12B4bit(Q4_K_M)72GBあと60GB
Qwen3.5 122B-A10B4bit(Q4_K_M)74GBあと63GB
Qwen3 235B-A22B4bit(Q4_K_M)138GBあと127GB

gpt-oss-20bまで届くPC・Macに買い替えるなら

PR: 以下は広告リンクを含みます(Amazonアソシエイト・各社アフィリエイト)。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

ぴったりノートPC

GPUノート(RTX 5080 Laptop 16GB・メモリ64GB)

ノート1台でFLUX・27BクラスのローカルLLM・並列エージェントまで

RTX 5080 Laptop(VRAM 16GB)・メモリ64GB・NVMe 2TB ・ 目安 38〜55万円

要件を満たす中で最も手頃

別の形ならMac

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で同じ仕事をするなら

この機種の公開実測は未収録のため、同系統機種の実効係数(87%)で推定しています。

よくある質問

GeForce RTX 5070 Ti LaptopでローカルLLMは動く?

動きます。VRAM12GB(実効約12GB)に、収録40モデル中23本が載ります。日本語チャットならQwen3 14B(4bit(Q4_K_M))が推定約61 tok/sです。

GeForce RTX 5070 Ti Laptopで動かないモデルは?

gpt-oss-20bは4bitで約12GB必要で、VRAMがあと約0.8GB足りません。

この機種で判定ツールを開く