Radeon RX 9070 で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
155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
41動かない
編集部の見立て
RX 9000シリーズの16GB3枚のなかで、性能がちょうど真ん中にある型番です。Gemma 4 26B-A4BのIQ4_XSが推定95.8tok/s、dense型のQwen3.8 27Bでも25.8tok/sで、111本がすべて快適の判定。
下の9060 XT 16GB（320GB/s）ではQwen3.8 27Bが13.2tok/sまで落ちるので、27Bを常用するならこの差は大きい。上の9070 XTとの差は数%で、体感できる幅ではありません。27B級を低めの量子化で毎日使う人にとって、Radeon現行世代の現実的な落としどころです。
まず試すなら: Qwen3.8 27B（4bit（IQ4_XS）・必要15GB・約26 tok/s推定）。2026年8月公開の27Bのdense型。GGUF公開モデルではダウンロード数が最多クラス。VRAM 24GB / Mac 48GB向け
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）。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。
Gemma 3 27B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155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1220 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 約640 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 約420 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 約340 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約340 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約340 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 約290 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 約260 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約230 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 約210 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約200 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約190 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約190 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 約190 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 約180 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約180 tok/s推定 |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約170 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約160 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 約160 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約160 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約150 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約140 tok/s推定 |
| North Mini Code 1.0 | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約140 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約130 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約130 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約130 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 約130 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 約120 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約110 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 約110 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 14GB | 約110 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 約100 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 約100 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 3bit（Q3_K_M） | 13GB | 約97 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約96 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 約96 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 約92 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 約89 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約88 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約88 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 約87 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 約81 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約81 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約81 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 約81 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 約78 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 約77 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約77 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 約77 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 約73 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 約72 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 約69 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 約66 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 約56 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 約51 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約51 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約50 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 約50 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約45 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 約45 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 約45 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 約45 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約44 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 約44 tok/s推定 |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 約42 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約41 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約40 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約40 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約40 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 約40 tok/s推定 |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 約39 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約39 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 約39 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約39 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 約37 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約37 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 約37 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約34 tok/s推定 |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 約34 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約33 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 13B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | 約32 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 6bit（Q6_K） | 12GB | 約32 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0.1 32B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約30 tok/s推定 |
| Olmo 3.1 32B | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約30 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 6bit（Q6_K） | 13GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 6bit（Q6_K） | 13GB | 約29 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約29 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| Qwen2.5 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 約29 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約29 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 約28 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen2.5 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Devstral Small 2 24B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Aya Expanse 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約28 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 3bit（IQ3_M） | 15GB | 約28 tok/s推定 |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約27 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 約27 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 2bit（IQ2_M） | 15GB | 約27 tok/s推定 |
| Qwen3.6 27B | 3bit（Q3_K_M） | 14GB | 約27 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 3bit（Q3_K_M） | 14GB | 約27 tok/s推定 |
| Muse-Glimmer 30B | 3bit（IQ3_M） | 14GB | 約26 tok/s推定 |
| Codestral 22B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | 約26 tok/s推定 |
| Granite 4.2 30B | 3bit（IQ3_M） | 15GB | 約26 tok/s推定 |
| Qwen3.8 27B | 4bit（IQ4_XS） | 15GB | 約26 tok/s推定 |
| UI-Mate 27B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約26 tok/s推定 |
| Fara1.5 27B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 約26 tok/s推定 |
| AREX-2 27B | 3bit（IQ3_M） | 15GB | 約25 tok/s推定 |
| Magistral Small 2509 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | 約25 tok/s推定 |
| Devstral Small 2507 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | 約25 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | 約25 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 4bit（IQ4_XS） | 15GB | 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 |
|---|---|---|---|---|
| LLM-jp-4 33B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 遅いCPUオフロード | 約5.2 tok/s推定 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 実用CPUオフロード | 約13 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | 快適CPUオフロード | 約26 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | 快適CPUオフロード | 約30 tok/s推定 |
| Kimi Linear 48B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | 快適CPUオフロード | 約24 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | 遅いCPUオフロード | 約5.5 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | 遅いCPUオフロード | 約5.5 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | 遅いCPUオフロード | 約5.5 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28GB |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと32GB |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと32GB |
| Qwen2.5 72B | 4bit（Q4_K_M） | 48GB | あと33GB |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（Q4_K_M） | 49GB | あと33GB |
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと43GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと46GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと49GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと51GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと56GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと56GB |
| 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 |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと60GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと60GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと69GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと70GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと75GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと103GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと117GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと120GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと123GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと136GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと141GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと146GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと160GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと162GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと196GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと219GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと219GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと265GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと314GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと337GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと374GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと376GB |
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VRAM16GB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 |
|---|---|---|---|---|
| Seed-OSS 36B | 23GB（あと7.9GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 15GB | 約27 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 22GB（あと6.1GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 22GB（あと6.1GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約190 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 22GB（あと6.6GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約180 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 22GB（あと6.6GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 14GB | 約150 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 21GB（あと5.7GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 21GB（あと5.7GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約190 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 22GB（あと6.4GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 21GB（あと5.7GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 13GB | 約160 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 22GB（あと6.4GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 22GB（あと6.4GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 22GB（あと6.3GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 約210 tok/s推定 |
同じVRAM16GBの機種の中での位置
当サイトにはVRAM16GBの機種が20件あります。帯域幅は624GB/sで20機種中9番目。最速のGeForce RTX 5080（960GB/s）の約65%、最も遅いRTX 2000 Ada（224GB/s）の約2.8倍です。この機種のVRAMに収まるのは155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。
この機種と結果が同じになる機種: Radeon RX 7800 XT。VRAM16GBと帯域幅624GB/sが同じなので、動くモデルの一覧も推定速度もこのページと同じ値になります。
数値が同じ機種を分けるのは、発売時期と、いま手に入る価格だけです。この2機種は2023年から2025年まで2年の幅があり、Radeon RX 9070は最も新しい機種にあたります（2025年）。結果が同じなら、いちばん新しいこの機種が無難です。ドライバとツールの対応が続く期間が長く、消費電力も抑えられています。中古の旧世代と価格が近いなら、迷う理由はありません。
同じ数字の機種と、実際は何が違うか
現行世代のRDNA 4ですが、メモリ構成は16GB・624GB/sで、2世代前のRX 7800 XTと同じ数値です。そのため当サイトのローカルLLM判定では両者に差が出ません。新しさで差が出るのは、演算量が支配的な処理と、ソフトウェア側の対応が続く期間のほうです。
RDNA 4では低精度演算への対応が進んでおり、画像生成では前世代より有利になる場面があります。ローカルLLMだけを見るなら、中古の7800 XTとの価格差がそのまま「新しさに払う金額」になる、という見方ができます。
この機種を実際に使うなら
新品で手に入る現行世代なので、保証とドライバの面では安心して選べます。16GBで14Bクラスまでを中心に使うのが素直で、コンテキストを伸ばす余裕もあります。注意したいのは、Windows版ROCmの対応状況がカードごとに違う点です。購入前に、使いたいツールがこのカードで動いた報告があるかを確認しておくと、あとで慌てずに済みます。
llama.cppは広く動きますが、画像生成や動画生成のツールはCUDA前提のものが多く、そのままでは動かないことがあります。用途を言語モデルに絞れるなら、価格あたりの容量では魅力のある選択です。
RX 9000シリーズの中での位置
AMDの現行世代です。RX 9000シリーズ3機種の中では、容量が小さいほうから2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: Windows版ROCmの対応状況はカードごとに違います。購入前に、使いたいツールがそのカードで動いた報告があるかを確認してください。 シリーズ全体の選び方はRX 9000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（16GB） |
|---|---|---|
| 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8GB |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | VRAM 40GB | 動かない あと24GB |
| 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 5080 | 16GB | 960 GB/s | 158 |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16GB | 896 GB/s | 158 |
| GeForce RTX 4080 SUPER | 16GB | 736 GB/s | 158 |
| GeForce RTX 4080 | 16GB | 717 GB/s | 158 |
| GeForce RTX 4070 Ti SUPER | 16GB | 672 GB/s | 158 |
| Radeon RX 9070 XT | 16GB | 645 GB/s | 158 |
| Radeon RX 7800 XT | 16GB | 624 GB/s | 158 |
| Radeon RX 6800 | 16GB | 512 GB/s | 158 |
Gemma 3 27Bが動くPC・Macに買い替えるなら
PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。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
要件を満たす中で最も手頃
余裕を持つならMac
Mac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB）
70BクラスのローカルLLMまで。同じ価格帯のGeForce機より大きいモデルまで動く
M4 Pro・ユニファイドメモリ64GB・SSD 1TB ・ 目安 36〜42万円
将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕
別の形なら常時稼働サーバー型
Ryzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB）
Windows/Linuxで128GBの共有メモリ。GPU側に96GBを割り当てれば、gpt-oss-120bや70Bクラスを常時サーバとして動かせる
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 9070でローカルLLMは動く？
動きます。VRAM16GB（実効約16GB）に、収録204モデル中155本が収まります。日本語チャットならQwen3.8 27B（4bit（IQ4_XS））が推定約26 tok/sです。
Radeon RX 9070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。