AI PCナビ使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
トップPC別 › 一般的なデスクトップ/ノートPC(DDR5-5600・GPUなし)(メモリ32GB)

一般的なデスクトップ/ノートPC(DDR5-5600・GPUなし)(メモリ32GB) で動くローカルLLM一覧(2026年9月)

0快適(20 tok/s以上)
10実用(8〜20 tok/s)
0CPUオフロードで動く
7動かない

この機種を積んだおすすめ構成: 開発向けノートPC(メモリ32GB・SSD 1TB) / GPUなし開発デスクトップ(メモリ32GB・SSD 1TB)

まず試すなら: Qwen3.6 35B-A3B(4bit(IQ4_XS)・必要18GB・約15 tok/s推定)。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版

足りないのは: Qwen3 32Bを動かすにはメモリがあと約0.1GB必要(必要21GB / 実効21GB)。

載るモデル(メモリに全量が入る)

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
Qwen3.6 35B-A3B4bit(IQ4_XS)18GB実用約15 tok/s推定
Qwen3.5 35B-A3B4bit(MXFP4 MoE)21GB実用約12 tok/s推定
gpt-oss-20b4bit(MXFP4)12GB実用約11 tok/s推定
GLM-4.7-Flash 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB実用約11 tok/s推定
Llama 3.2 3B8bit(Q8_0)4.7GB実用約10 tok/s推定
Qwen3 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB実用約10 tok/s推定
Qwen3-Coder 30B-A3B4bit(Q4_K_M)19GB実用約10 tok/s推定
Gemma 3 4B8bit(Q8_0)4.7GB実用約9.4 tok/s推定
Phi-4-mini 3.8B8bit(Q8_0)5.4GB実用約8.7 tok/s推定
Qwen3 4B8bit(Q8_0)5.7GB実用約8.3 tok/s推定
Llama-3-ELYZA-JP-8B4bit(Q4_K_M)6.2GB遅い約7.4 tok/s推定
Gemma 4 26B-A4B5bit(Q5_K_M)21GB遅い約6.8 tok/s推定
Gemma 3n E4B8bit(Q8_0)7.7GB遅い約5.4 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B8bit(Q8_0)8.7GB遅い約4.8 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 7B8bit(Q8_0)8.7GB遅い約4.8 tok/s推定
Llama 3.1 8B8bit(Q8_0)9.7GB遅い約4.4 tok/s推定
DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB遅い約4.3 tok/s推定
Qwen3 8B8bit(Q8_0)10.0GB遅い約4.3 tok/s推定
GLM-4.6V-Flash 9B8bit(Q8_0)10GB遅い約4.0 tok/s推定
Gemma 3 12B8bit(Q8_0)13GB遅い約3.1 tok/s推定
Mistral Nemo 12B8bit(Q8_0)14GB遅い約2.9 tok/s推定
Qwen3 14B8bit(Q8_0)17GB遅い約2.5 tok/s推定
Phi-4 14B8bit(Q8_0)17GB遅い約2.5 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B8bit(Q8_0)17GB遅い約2.4 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese8bit(Q8_0)17GB遅い約2.4 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 14B8bit(Q8_0)17GB遅い約2.4 tok/s推定
Gemma 4 31B4bit(Q4_K_M)19GB遅い約2.1 tok/s推定
Qwen3 32B4bit(IQ4_XS)19GB遅い約2.1 tok/s推定
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B4bit(IQ4_XS)19GB遅い約2.1 tok/s推定
Qwen2.5-Coder 32B4bit(IQ4_XS)19GB遅い約2.1 tok/s推定
Qwen3.5 27B5bit(Q5_K_M)20GB遅い約2.0 tok/s推定
Mistral Small 3.2 24B6bit(Q6_K)20GB遅い約2.0 tok/s推定
Gemma 3 27B5bit(Q5_K_M)20GB遅い約2.0 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 3.3 70B4bit(Q4_K_M)44GBあと22GB
Qwen3-Next 80B-A3B4bit(Q4_K_M)47GBあと26GB
gpt-oss-120b4bit(MXFP4)62GBあと40GB
Llama 4 Scout 17B-16E4bit(Q4_K_M)65GBあと43GB
GLM-4.5-Air 106B-A12B4bit(Q4_K_M)72GBあと51GB
Qwen3.5 122B-A10B4bit(Q4_K_M)74GBあと53GB
Qwen3 235B-A22B4bit(Q4_K_M)138GBあと117GB

Qwen3 32Bまで届くPC・Macに買い替えるなら

PR: 以下は広告リンクを含みます(Amazonアソシエイト・各社アフィリエイト)。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。同価格帯のGeForce機より載るモデルが大きい

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ユニファイド。gpt-oss-120b・70BクラスをGPU側に96GB割り当てて常時サービング

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

この機種の公開実測は未収録のため、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(DDR5-5600・GPUなし)(メモリ32GB)でローカルLLMは動く?

動きます。メモリ32GB(実効約21GB)に、収録40モデル中33本が載ります。日本語チャットならQwen3.6 35B-A3B(4bit(IQ4_XS))が推定約15 tok/sです。

一般的なデスクトップ/ノートPC(DDR5-5600・GPUなし)(メモリ32GB)で動かないモデルは?

Qwen3 32Bは4bitで約21GB必要で、メモリがあと約0.1GB足りません。

この機種で判定ツールを開く