GeForce RTX 5080 Laptop で動くローカルLLM一覧（2026年9月）
この機種を積んだおすすめ構成: GPUノート（RTX 5080 Laptop 16GB・メモリ64GB）
まず試すなら: Qwen3.5 27B（4bit（IQ4_XS）・必要15GB・約51 tok/s推定）。2026年の主力dense。VRAM 24GBでQ4〜Q5
足りないのは: Gemma 3 27Bを動かすにはVRAMがあと約1.9GB必要（必要17GB / 実効16GB）。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 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 快適 | 約440 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 快適 | 約430 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約250 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約230 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約230 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約210 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 快適 | 約200 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約180 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約160 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約94 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約94 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約86 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約84 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約77 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 快適 | 約68 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 6bit（Q6_K） | 13GB | 快適 | 約61 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 快適 | 約61 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 6bit（Q6_K） | 14GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 快適 | 約57 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 3bit（Q3_K_M） | 14GB | 快適 | 約56 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | 快適 | 約52 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 4bit（IQ4_XS） | 15GB | 快適 | 約51 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 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと32GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと46GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと49GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと56GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと59GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと123GB |
Gemma 3 27Bまで届くPC・Macに買い替えるなら
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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
要件を満たす中で最も手頃
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
将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕
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
Windows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 5080 LaptopでローカルLLMは動く？
動きます。VRAM16GB（実効約16GB）に、収録40モデル中33本が載ります。日本語チャットならQwen3.5 27B（4bit（IQ4_XS））が推定約51 tok/sです。
GeForce RTX 5080 Laptopで動かないモデルは？
Gemma 3 27Bは4bitで約17GB必要で、VRAMがあと約1.9GB足りません。