Radeon RX 7900 XTX 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）
8メモリに一部を逃がせば動く
34動かない
編集部の見立て
RX 7000シリーズの最上位で、4bit以上で動くのは158本。数はRTX 3090やRTX 4090と並びます。得意なのは30B台のMoEで、Qwen3.6 35B-A3BのQ4_K_Mが推定172.8tok/s。MoEではないdense型の36Bも入りますが、Seed-OSS 36Bになると推定25.2tok/sまで下がります。
RakutenAI-2.0 8x7Bはあと5.4GB、70B級は20GB以上足りない。CUDAに縛られない言語モデル専用機として、GeForceの24GB中古と天秤にかける1枚です。
まず試すなら: Qwen3.5 35B-A3B（4bit（Q4_K_M）・必要22GB・約170 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: Llama 3.3 70Bを動かすにはVRAMがあと約20GB必要（必要44GB / 実効24GB）。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。
Llama 3.3 70Bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりRyzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB）目安 32〜48万円
- 余裕を持つならMac Studio M5 Ultra（メモリ512GB）をLLMサーバに目安 240〜280万円
- 別の形ならMac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）目安 36〜42万円
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1870 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 約990 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 約650 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 約530 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約530 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約520 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約440 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約400 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約360 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約330 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 約320 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約310 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 約290 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約270 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約250 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約250 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約240 tok/s推定 |
| Kimi Linear 48B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 22GB | 約240 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約210 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約210 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約200 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約200 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約200 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 約190 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約180 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約180 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約170 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約170 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約170 tok/s推定 |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約170 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 約160 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 約160 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約150 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約150 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約150 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | 約150 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約150 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約150 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約140 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 約140 tok/s推定 |
| North Mini Code 1.0 | 5bit（Q5_K_M） | 23GB | 約140 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 約140 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約140 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 22GB | 約130 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約130 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 22GB | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 22GB | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 22GB | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 5bit（Q5_K_M） | 22GB | 約130 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 約120 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約120 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約120 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約120 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約120 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約120 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 約110 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 約110 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 約110 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 約100 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 約100 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 約90 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 約88 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 約86 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 約79 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約78 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約78 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 約70 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約70 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約69 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約69 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約68 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約68 tok/s推定 |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 約65 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約64 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約64 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約64 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約64 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約64 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約63 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約62 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約62 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約62 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約62 tok/s推定 |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約61 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約60 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約60 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約60 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 約58 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約57 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約56 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 5bit（Q5_K_M） | 23GB | 約53 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約53 tok/s推定 |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約53 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約45 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約45 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約44 tok/s推定 |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約42 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約42 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 約38 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 約35 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 約32 tok/s推定 |
| Codestral 22B | 6bit（Q6_K） | 20GB | 約30 tok/s推定 |
| Muse-Glimmer 30B | 5bit（Q5_K_M） | 19GB | 約30 tok/s推定 |
| Devstral Small 2 24B | 6bit（Q6_K） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| Magistral Small 2509 | 6bit（Q6_K） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| Devstral Small 2507 | 6bit（Q6_K） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 6bit（Q6_K） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| Olmo 3.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | 約29 tok/s推定 |
| Aya Expanse 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約28 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 5bit（Q5_K_M） | 21GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | 約28 tok/s推定 |
| AREX-2 27B | 5bit（Q5_K_M） | 21GB | 約28 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約28 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 33B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 約27 tok/s推定 |
| Granite 4.2 30B | 5bit（Q5_K_M） | 23GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen3.8 27B | 6bit（Q6_K） | 22GB | 約26 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 5bit（Q5_K_M） | 23GB | 約26 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 約25 tok/s推定 |
| Qwen3.6 27B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 約25 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 約25 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | 約25 tok/s推定 |
| UI-Mate 27B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 約25 tok/s推定 |
| Fara1.5 27B | 6bit（Q6_K） | 23GB | 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 | 快適CPUオフロード | 約23 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | 動かないCPUオフロード | 約1.8 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 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと24GB |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと24GB |
| Qwen2.5 72B | 4bit（Q4_K_M） | 48GB | あと25GB |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（Q4_K_M） | 49GB | あと25GB |
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと35GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと38GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと41GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと43GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと48GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと48GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと48GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと51GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと52GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと52GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと61GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと62GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと67GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと95GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと109GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと112GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと115GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと128GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと133GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと138GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと152GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと154GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと188GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと211GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと211GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと257GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと306GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと329GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと366GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと368GB |
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VRAM24GBに収まる4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6.0GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 22GB | 約240 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 29GB（あと5.5GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 29GB（あと5.4GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 29GB（あと5.3GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 23GB | 約51 tok/s推定 |
同じVRAM24GBの機種の中での位置
当サイトにはVRAM24GBの機種が5件あります。帯域幅は960GB/sで5機種中3番目。最速のGeForce RTX 3090 Ti（1008GB/s）の約95%、最も遅いGeForce RTX 5090 Laptop（896GB/s）の約1.1倍です。この機種のVRAMに収まるのは162本で、すべて快適に動きます。
この機種の公開ベンチマークはまだ見つかっておらず、同系統の実効係数（60%）を当てています。実機はこれより上下します。
この機種は2022年の発売で、いま4年目です。
同じVRAM24GBでも、これより新しい機種が1件あります（最新はGeForce RTX 5090 Laptop・2025年）。動くモデルの数は変わらないので、選ぶ基準は価格と、ツールの対応がいつまで続くかになります。
この機種を実際に使うなら
RX 7900 XTXはROCmの対応一覧に早くから入っていたカードで、LinuxならROCm版のllama.cppやOllamaを選べます。Windowsでまずは動かしたいなら、Vulkanから始める形で構いません。コード用途はQwen3-Coder 30B-A3Bを量子化Q5_K_Mで常駐させ（推定125.6tok/s）、設計の相談のように腰を据える場面だけQwen2.5-Coder 32BのQ4_K_M（推定27.5tok/s）へ切り替える運用が現実的です。
Seed-OSS 36Bは必要量が実効ぎりぎりなので、8,000トークンより長い入力は諦めることになります。日本語の常用はQwen3.5 35B-A3BのQ4_K_Mで、推定173.7tok/sなら長い要約も待ち時間はわずかです。
買うときの見どころ
中古で比べる相手は同じ24GBのRTX 3090（936GB/s）です。動く本数は158本で同じ、Seed-OSS 36Bの推定も25.2tok/sと26.5tok/sで大差はありません。分かれるのはソフトの側。画像生成や動画生成のツールはCUDA前提のものが多く、そちらもやるなら3090に分があります。
言語モデルだけなら7900 XTXで困る場面は少ない。シリーズ内に上はなく、下のRX 7900 XT（20GB）との差も4本です。ただXTではIQ4_XSに落としていた35B級を、XTXならQ4_K_Mで回せる。ここに差額を払えるかどうかで決めましょう。
RX 7000シリーズの中での位置
AMDの前世代です。RX 7000シリーズ6機種の中では、容量が小さいほうから6番目です。このシリーズでは容量が最大の構成です。
買う前に確認すること: 画像生成・動画生成はCUDA前提のツールが多く、Windowsでは特に不利です。この用途を捨てられるかどうかが判断の分かれ目になります。 シリーズ全体の選び方はRX 7000シリーズでローカルAIはどこまで動くかにまとめています。
この機種で足りるAI用途
| 用途 | 必要な容量 | この機種（24GB） |
|---|---|---|
| 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 | 快適 |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | VRAM 40GB | 動かない あと16GB |
| 文字起こし（Whisper） | VRAM 6GB | 快適 |
VRAMが同じくらいの他の機種
| 機種 | メモリ | 帯域幅 | 快適に動く数 |
|---|---|---|---|
| GeForce RTX 3090 Ti | 24GB | 1008 GB/s | 163 |
| GeForce RTX 4090 | 24GB | 1008 GB/s | 163 |
| GeForce RTX 3090 | 24GB | 936 GB/s | 163 |
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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 XTXでローカルLLMは動く？
動きます。VRAM24GB（実効約24GB）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（Q4_K_M））が推定約170 tok/sです。
Radeon RX 7900 XTX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20GB足りません。