Radeon RX 7900 XT で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
162快適（20 tok/s以上）
0実用（8〜20 tok/s）
1メモリに一部を逃がせば動く
41動かない
編集部の見立て
20GBの使いどころは、35B級のMoEをIQ4_XSで丸ごとVRAMに載せられることにあります。Qwen3.6 35B-A3Bが推定177.9tok/s、コード向けのQwen3-Coder 30B-A3BはQ4_K_Mのまま推定119.6tok/s。一方で35B級をQ4_K_Mで扱うには容量が足らず、Thomson 1.0 Small 35B-A3Bは4bitであと1.7GB、Qwen3-VL 32Bはあと2GBです。
上のRX 7900 XTXとの差は4bit以上で4本だけ。MoE中心でIQ4_XSに抵抗がない人なら、XTで止めて困る場面は多くありません。
まず試すなら: Qwen3.5 35B-A3B（4bit（IQ4_XS）・必要17GB・約180 tok/s推定）。メモリ32GBのPC/Macで速く動く2026年の実用MoE
足りないのは: Qwen3 32Bを動かすにはVRAMがあと約2.0GB必要（必要21GB / 実効20GB）。はみ出した分をPCのメモリに逃がせば（CPUオフロード）動きますが、速度は数分の一になります。
Qwen3 32Bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりMac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）目安 30〜36万円
- 余裕を持つならMac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）目安 36〜42万円
- 別の形ならRyzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB）目安 32〜48万円
VRAMに収まるモデル
収まる量子化のうち、いちばん精度の高いもので表示しています（速度は推定・計算方法）。
快適 この機種では、VRAMに収まる162本がすべて「快適」に入ります。
| モデル | 量子化 | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|
| Gemma 3 270M | 8bit（Q8_0） | 0.8GB | 約1560 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 約830 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 約540 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 約440 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約440 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約430 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約370 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約330 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約300 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約270 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 約260 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約260 tok/s推定 |
| Kimi Linear 48B-A3B | 2bit（Q2_K） | 17GB | 約250 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 約240 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約230 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約210 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約200 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 17GB | 約180 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約180 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約180 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約180 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約180 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約170 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約170 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 3bit（IQ3_M） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約160 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約160 tok/s推定 |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約160 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 約150 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約150 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 4bit（MXFP4 MoE） | 18GB | 約150 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 3bit（IQ3_M） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約140 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約140 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約140 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 約130 tok/s推定 |
| North Mini Code 1.0 | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約130 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 約130 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約130 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約120 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 約120 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 約110 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約110 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約110 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約110 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 6bit（Q6_K） | 18GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 約100 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約100 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約100 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約100 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | 約100 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約100 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約99 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約98 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約98 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 5bit（Q5_K_M） | 17GB | 約96 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 約94 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 約92 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 約88 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 約85 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 約72 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 約66 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約65 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約65 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 約58 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約58 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約58 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約58 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約56 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約56 tok/s推定 |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 約54 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約53 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約52 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約52 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約52 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約52 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約52 tok/s推定 |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約50 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約50 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約50 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約50 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 約48 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約47 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約47 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約44 tok/s推定 |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約44 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約37 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約37 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約36 tok/s推定 |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約35 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約35 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 13B | 6bit（Q6_K） | 18GB | 約33 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 約32 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Codestral 22B | 5bit（Q5_K_M） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen3.8 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | 約29 tok/s推定 |
| Granite 4.2 30B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3.6 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | 約28 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | 約28 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 33B thinking | 3bit（Q3_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| AREX-2 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| Devstral Small 2 24B | 5bit（Q5_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| Magistral Small 2509 | 5bit（Q5_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| Devstral Small 2507 | 5bit（Q5_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 5bit（Q5_K_M） | 18GB | 約28 tok/s推定 |
| UI-Mate 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | 約27 tok/s推定 |
| Fara1.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | 約27 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約27 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0.1 32B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約27 tok/s推定 |
| Olmo 3.1 32B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約27 tok/s推定 |
| Aya Expanse 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 3bit（Q3_K_M） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen2.5 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 32B | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 32B | 4bit（IQ4_XS） | 20GB | 約26 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 約25 tok/s推定 |
| Muse-Glimmer 30B | 5bit（Q5_K_M） | 19GB | 約25 tok/s推定 |
PCのメモリに一部を逃がせば動く（CPUオフロード・メモリ32GB想定）
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用CPUオフロード | 約17 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 |
|---|---|---|---|
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと24GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと28GB |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと28GB |
| Qwen2.5 72B | 4bit（Q4_K_M） | 48GB | あと29GB |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（Q4_K_M） | 49GB | あと29GB |
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと39GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと42GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと45GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと47GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと52GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと52GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと52GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと55GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと56GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと56GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと65GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと66GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと71GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと99GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと113GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと116GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと119GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと132GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと137GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと142GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと156GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと158GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと192GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと215GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと215GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと261GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと310GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと333GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと370GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと372GB |
量子化を落とせば収まるモデル
4bitでは溢れても、量子化を落とせばVRAM20GBに収まる12本です。
| モデル | 標準（4bit）だと | 落とすなら | 必要 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi Linear 48B-A3B | 29GB（あと9.9GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 17GB | 約250 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 29GB（あと9.5GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 29GB（あと9.4GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 29GB（あと9.3GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 18GB | 約54 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 23GB（あと3.9GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 19GB | 約26 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 22GB（あと2.1GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 22GB（あと2.1GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 22GB（あと2.6GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 22GB（あと2.6GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 21GB（あと1.7GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約140 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 21GB（あと1.7GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 19GB | 約170 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 22GB（あと2.4GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 約180 tok/s推定 |
この機種ならではの事情
VRAM 20GBという容量は民生用ではこのカードだけで、16GBと24GBのちょうど間にあたります。この4GBの差が意味を持つ場面がはっきりしていて、Gemma 3 27Bの4bit（約17GB）は16GBに載らず20GBに載る一方、Qwen3 32Bの4bit（約21GB）は20GBに載らず24GBが要ります。
帯域幅は800GB/sで、同じRDNA 3世代の上位RX 7900 XTX（24GB・960GB/s）とは容量と速度の両方で一段下、GeForceのRTX 4090（24GB・1,008GB/s）とも同様です。CUDAがない点はRX 9070 XTと同じで、ローカルLLMは問題なく、画像・動画生成はツールを選びます。
この機種を実際に使うなら
27Bクラスを4bitで動かしたい人にとって、24GBのカードより安くほぼ同じことができるのがこの機種の価値です。VRAMに載るモデルは154本で、RTX 4090の158本にわずかに届かないだけ。
違うのは速度で、帯域幅の比のとおり2割ほど遅い計算になります。32BクラスもIQ4_XS（必要19.5GB）なら収まるので、日本語追加学習の32Bモデルを試す用途でも使えます。2022年発売で中古市場に出回っており、価格を見ながら選べる時期に入っています。
買うときの見どころ
中古で探すときは、同じ世代のRX 7900 XTX（24GB）との価格差を見ましょう。XTの20GBでも32BクラスはIQ4_XSまで落とせば収まりますが、Q4_K_Mで21.5GBが要るQwen3-VL 32Bはあと2GB届きません。標準の4bitで32B級やSeed-OSS 36B（23.4GB）まで扱いたいならXTX、IQ4_XSで割り切れるならXTで足ります。
GeForceの中古RTX 3090（24GB・936GB/s）も比較相手で、CUDAが要るツールを使うならそちらが安全。ローカルLLM専用なら、動かしたいモデルの必要メモリで20GBか24GBかを決めましょう。
この機種で足りるAI用途
| 用途 | 必要な容量 | この機種（20GB） |
|---|---|---|
| Stable Diffusion / SDXL | VRAM 12GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| FLUX / 高品質画像生成 | VRAM 16GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX） | VRAM 24GB | 動かない CUDA前提のツールが多く不向き |
| ローカルLLM（8Bクラス） | VRAM 8GB | 快適 |
| ローカルLLM（27〜32Bクラス） | VRAM 24GB | 動かない あと4GB |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | VRAM 40GB | 動かない あと20GB |
| 文字起こし（Whisper） | VRAM 6GB | 快適 |
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この機種の公開ベンチマークは未収録のため、同系統機種の実効係数（60%）で推定しています。
よくある質問
Radeon RX 7900 XTでローカルLLMは動く？
動きます。VRAM20GB（実効約20GB）に、収録204モデル中162本が収まります。日本語チャットならQwen3.5 35B-A3B（4bit（IQ4_XS））が推定約180 tok/sです。
Radeon RX 7900 XTで動かないモデルは？
Qwen3 32Bは4bitで約21GB必要で、VRAMがあと約2.0GB足りません。