一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ8GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
6快適（20 tok/s以上）
14実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
121動かない
編集部の見立て
メモリ8GBのうちモデルに回せるのは実効5.4GB。7B級を4bitでメモリに収める計算そのものが、端数で合わなくなる容量です。ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7BやDeepSeek-R1 Distill Qwen 7Bは、Q4_K_Mで必要5.4GBと実効に並び、IQ4_XSに落としてやっと入る。
そのIQ4_XSでも推定5.2tok/sです。例外はLing 3.0 tinyで、同じ8B前後なのに推定16tok/s。ローカルAIを本格的に始める構成ではありません。1.5B〜2B級の小型モデルで仕組みを知るところまで、と見ています。
まず試すなら: LFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0）・必要1.8GB・約18 tok/s推定）。日本語向けに調整された1.2B。GPUなしのメモリ8GBのノートでも軽く動く
足りないのは: Qwen3 8Bを動かすにはメモリがあと約1.1GB必要（必要6.5GB / 実効5.4GB）。
Qwen3 8Bが動く機種に買い替えるなら
- ぴったりRTX 5060（8GB）デスクトップ・メモリ32GB目安 15〜21万円
- 余裕を持つならRTX 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GB目安 20〜28万円
- 別の形ならMac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）目安 30〜36万円
メモリに収まるモデル
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）。
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 270M | 8bit（Q8_0） | 0.8GB | 快適 | 約75 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約40 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約26 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 4bit（IQ4_XS） | 4.7GB | 実用 | 約17 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 実用 | 約16 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 実用 | 約16 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 実用 | 約13 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 実用 | 約13 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約8.1 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 遅い | 約7.8 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 遅い | 約7.8 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 遅い | 約6.7 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 遅い | 約6.7 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 遅い | 約6.7 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 遅い | 約6.5 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 遅い | 約6.4 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 6bit（Q6_K） | 4.5GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 遅い | 約6.0 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 遅い | 約5.9 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 6bit（Q6_K） | 4.6GB | 遅い | 約5.8 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 遅い | 約5.6 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 6bit（Q6_K） | 4.7GB | 遅い | 約5.6 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 遅い | 約5.5 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 遅い | 約5.5 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.0GB | 遅い | 約5.5 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.1GB | 遅い | 約5.3 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 4bit（IQ4_XS） | 5.0GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Command R7B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 遅い | 約5.1 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 遅い | 約5.0 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 遅い | 約5.0 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 6bit（Q6_K） | 4.9GB | 遅い | 約5.0 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 遅い | 約5.0 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 4bit（Q4_K_M） | 5.0GB | 遅い | 約5.0 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 遅い | 約4.6 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 5bit（Q5_K_M） | 5.3GB | 遅い | 約4.6 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-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | あと0.8GB |
| LLM-jp-4 8B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 6.6GB | あと1.2GB |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 6.9GB | あと1.5GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 4bit（Q4_K_M） | 8.0GB | あと2.6GB |
| Gemma 2 9B | 4bit（Q4_K_M） | 8.0GB | あと2.6GB |
| Gemma 3 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.3GB | あと2.9GB |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.9GB | あと3.5GB |
| Mistral Nemo 12B | 4bit（Q4_K_M） | 8.9GB | あと3.5GB |
| Ministral 3 14B | 4bit（Q4_K_M） | 9.7GB | あと4.3GB |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 4bit（Q4_K_M） | 10GB | あと5.0GB |
| Qwen3 14B | 4bit（Q4_K_M） | 10GB | あと5.0GB |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Qwen2.5-Coder 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Qwen2.5 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.2GB |
| Phi-4 14B | 4bit（Q4_K_M） | 11GB | あと5.3GB |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | あと6.9GB |
| Muse-Glimmer 30B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | あと7.0GB |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 14GB | あと8.3GB |
| LLM-jp-3.1 13B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | あと9.4GB |
| Codestral 22B | 4bit（Q4_K_M） | 15GB | あと9.7GB |
| Devstral Small 2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Magistral Small 2509 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Devstral Small 2507 | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Mistral Small 3.2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | あと10GB |
| Qwen3.8 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと11GB |
| Qwen3.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Qwen3.6 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| Gemma 3 27B | 4bit（Q4_K_M） | 17GB | あと12GB |
| AREX-2 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| UI-Mate 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| Fara1.5 27B | 4bit（Q4_K_M） | 18GB | あと12GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと13GB |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと13GB |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| North Mini Code 1.0 | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Gemma 4 31B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | あと14GB |
| Granite 4.2 30B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと14GB |
| EXAONE 4.0.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと15GB |
| Olmo 3.1 32B | 4bit（Q4_K_M） | 20GB | あと15GB |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと15GB |
| Aya Expanse 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと15GB |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| Qwen3-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| Qwen3 32B | 4bit（Q4_K_M） | 21GB | あと16GB |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5-VL 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5-Coder 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen2.5 32B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| BigBang v1 35B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen3.5 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| LLM-jp-4 33B thinking | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Qwen3.6 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと16GB |
| Holo4 35B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと17GB |
| Nex-N2.5-mini | 4bit（Q4_K_M） | 22GB | あと17GB |
| Seed-OSS 36B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | あと18GB |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 23GB | あと18GB |
| Mixtral 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと23GB |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと23GB |
| Tanuki-8x8B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと24GB |
| Kimi Linear 48B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 29GB | あと24GB |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | あと27GB |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.1 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと38GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと42GB |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと42GB |
| Qwen2.5 72B | 4bit（Q4_K_M） | 48GB | あと43GB |
| Hunyuan-A13B 80B | 4bit（Q4_K_M） | 49GB | あと43GB |
| Stockmark-2 100B | 4bit（Q4_K_M） | 58GB | あと53GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと56GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと59GB |
| Command A 111B | 4bit（Q4_K_M） | 66GB | あと61GB |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 4bit（Q4_K_M） | 71GB | あと66GB |
| Mistral Small 4 119B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと66GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと67GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと69GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと70GB |
| Ling 3.0 flash | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと70GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと79GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと80GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと85GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと113GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと127GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと130GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと133GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと146GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと151GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと156GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと170GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと172GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと206GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと229GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと229GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと275GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと324GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと347GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと384GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと387GB |
量子化を落とせば収まるモデル
4bitでは溢れても、量子化を落とせばメモリ8GB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 |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron Nano 12B v2 | 7.9GB（あと2.5GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 約4.8 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 7.8GB（あと2.4GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 約5.2 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 6.7GB（あと1.3GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 約5.5 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 6.3GB（あと0.9GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 約4.6 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約4.7 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約4.7 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約4.7 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 6.4GB（あと1.0GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 約4.7 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 6.2GB（あと0.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 6.2GB（あと0.8GB足りない） | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 約4.8 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 7.1GB（あと1.7GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 約5.4 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 6.5GB（あと1.1GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 約5.9 tok/s推定 |
この機種を実際に使うなら
8GBのPCでまず困るのは、モデルより先にWindowsとブラウザがメモリを埋めていることです。起動直後に空きを確かめ、常駐アプリを止めてから読み込むだけで、動くモデルの幅が変わります。日本語の相手はTinySwallow 1.5BのQ8_0（推定13.1tok/s）が軸。
RakutenAI-2.0 miniのQ8_0も推定12.7tok/sで並びます。コードを書かせるならQwen2.5-Coder 7BのIQ4_XSですが、推定5.2tok/sでは補完の待ち時間が長すぎる。500トークンほどの関数でも1分半かかる速さです。ディスクへのスワップが始まると推定値よりさらに大きく落ちるので、タスクマネージャーでメモリ使用率を見ながら動かしましょう。
買うときの見どころ
お金をかけるなら、まず同じPCのメモリを16GBにする道を考えましょう。4bit以上で動く本数は54本から100本へ、46本増える計算です。
デスクトップなら空きスロットへの追加か、8GB×2枚への差し替えで済むことが多い。8GB×1枚の構成だと2チャネルで動かず、51.2GB/sという前提が半分になります。薄型ノートはメモリがオンボードで増やせない機種があるので、型番で仕様を確かめてからにしましょう。
増設できないなら、このPCに投資するのはやめておく。ローカルAIのために買い替える場合、DDR4の中古機を選ぶ理由はほとんどありません。
この機種で足りるAI用途
| 用途 | 必要な容量 | この機種（8GB） |
|---|---|---|
| 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16GB |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | VRAM 40GB | 動かない あと32GB |
| 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（45%）で推定しています。
よくある質問
一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ8GB）でローカルLLMは動く？
動きます。メモリ8GB（実効約5.4GB）に、収録204モデル中83本が収まります。日本語チャットならLFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0））が推定約18 tok/sです。
一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ8GB）で動かないモデルは？
Qwen3 8Bは4bitで約6.5GB必要で、メモリがあと約1.1GB足りません。