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GeForce RTX 5090 で動くローカルLLM一覧(2026年9月)

35快適(20 tok/s以上)
0実用(8〜20 tok/s)
0CPUオフロードで動く
5動かない

この機種を積んだおすすめ構成: RTX 5090(32GB)デスクトップ・メモリ64GB / 自作: RTX 5090(32GB)・メモリ96GB / ワークステーション(RTX 5090・メモリ128GB・SSD 4TB)

まず試すなら: Qwen3.5 35B-A3B(6bit(Q6_K)・必要28GB・約260 tok/s較正)。メモリ32GBのPC/Macで速く動く2026年の実用MoE

足りないのは: Llama 3.3 70Bを動かすにはVRAMがあと約12GB必要(必要44GB / 実効32GB)。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-Next 80B-A3B2bit(Q2_K)29GB快適約550 tok/s較正
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB快適約300 tok/s較正
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB快適約280 tok/s較正
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB快適約260 tok/s較正
Qwen3.5 35B-A3B6bit(Q6_K)28GB快適約260 tok/s較正
Qwen3.6 35B-A3B6bit(Q6_K)29GB快適約250 tok/s較正
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB快適約240 tok/s較正
GLM-4.7-Flash 30B-A3B6bit(Q6_K)25GB快適約230 tok/s較正
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB快適約230 tok/s較正
Qwen3 30B-A3B6bit(Q6_K)25GB快適約210 tok/s較正
Qwen3-Coder 30B-A3B6bit(Q6_K)25GB快適約210 tok/s較正
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB快適約200 tok/s較正
Gemma 4 26B-A4B8bit(Q8_0)27GB快適約150 tok/s較正
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB快適約150 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約130 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB快適約130 tok/s較正
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB快適約120 tok/s較正
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約120 tok/s較正
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB快適約120 tok/s較正
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB快適約110 tok/s較正
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB快適約86 tok/s較正
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB快適約81 tok/s較正
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB快適約68 tok/s較正
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB快適約68 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB快適約67 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB快適約67 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB快適約67 tok/s較正
Mistral Small 3.2 24B8bit(Q8_0)26GB快適約43 tok/s較正
Gemma 4 31B6bit(Q6_K)26GB快適約43 tok/s較正
Llama 3.3 70B2bit(Q2_K)28GB快適約40 tok/s較正
Qwen3 32B6bit(Q6_K)28GB快適約40 tok/s較正
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B6bit(Q6_K)28GB快適約40 tok/s較正
Qwen2.5-Coder 32B6bit(Q6_K)28GB快適約40 tok/s較正
Qwen3.5 27B8bit(Q8_0)28GB快適約38 tok/s較正
Gemma 3 27B8bit(Q8_0)29GB快適約38 tok/s較正

動かないモデルと不足分

モデル量子化必要不足
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GBあと30GB
Llama 4 Scout 17B-16E4bit(Q4_K_M)65GBあと33GB
GLM-4.5-Air 106B-A12B4bit(Q4_K_M)72GBあと40GB
Qwen3.5 122B-A10B4bit(Q4_K_M)74GBあと43GB
Qwen3 235B-A22B4bit(Q4_K_M)138GBあと107GB

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この機種の実測データ(出典)

RTX 5090 の llama.cpp 公開ベンチマーク(GitHub Discussion): llama-2-7b Q4_0 = 290.02 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数(62%)を求め、他モデルの速度推定に使っています。

よくある質問

GeForce RTX 5090でローカルLLMは動く?

動きます。VRAM32GB(実効約32GB)に、収録40モデル中35本が載ります。日本語チャットならQwen3.5 35B-A3B(6bit(Q6_K))が推定約260 tok/sです。

GeForce RTX 5090で動かないモデルは?

Llama 3.3 70Bは4bitで約44GB必要で、VRAMがあと約12GB足りません。

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