一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB） で動くローカルLLM一覧（2026年10月）
13快適（20 tok/s以上）
36実用（8〜20 tok/s）
0メモリに一部を逃がせば動く
23動かない
編集部の見立て
Qwen3-Coder-Next 80B-A3BのIQ4_XSが推定14.2tok/sで動く。GPUなしのPCでここまで来るのは、DDR5の帯域幅と64GBの容量がそろった場合です。全パラメータが毎回動く70B級のdense型は推定1tok/s前後にとどまり、Llama 3.3 70BはQ4_K_Mにあと0.9GB届きません。
メモリに収まる本数は173本で、32GB構成の158本より少し多いだけ。増えた分がほぼ大型MoEに使われる構成と見ています。コード用の大型MoEをGPUなしで常駐させたい人に向きます。
この機種を積んだおすすめ構成: 自作: エージェント用ワークステーション（16コア・メモリ64GB・GPUなし） / 静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし）
まず試すなら: LFM2.5 1.2B JP（8bit（Q8_0）・必要1.8GB・約31 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: Llama 3.3 70Bを動かすにはメモリがあと約0.9GB必要（必要44GB / 実効43GB）。
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
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130 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約69 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約46 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約37 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約37 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約36 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約31 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約28 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約25 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約23 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約22 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約20 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 実用 | 約19 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 実用 | 約17 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 実用 | 約15 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| Ling 3.0 flash | 2bit（IQ2_M） | 42GB | 実用 | 約13 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 実用 | 約13 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Mistral Small 4 119B | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 実用 | 約9.9 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 実用 | 約9.5 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 32B-A3B thinking | 5bit（Q5_K_M） | 24GB | 実用 | 約9.5 tok/s推定 |
| Kimi Linear 48B-A3B | 6bit（Q6_K） | 39GB | 実用 | 約9.5 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 実用 | 約9.5 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 実用 | 約8.4 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 遅い | 約7.9 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 8bit（Q8_0） | 5.8GB | 遅い | 約7.7 tok/s推定 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 遅い | 約7.5 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 遅い | 約7.5 tok/s推定 |
| Holo4 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| KAT-Coder-V2.5-Dev 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen-AgentWorld 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 遅い | 約7.3 tok/s推定 |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 遅い | 約7.1 tok/s推定 |
| ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | 8bit（Q8_0） | 23GB | 遅い | 約7.1 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 7.4GB | 遅い | 約7.1 tok/s推定 |
| North Mini Code 1.0 | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約7.0 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.7 tok/s推定 |
| Nex-N2.5-mini | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Thomson 1.0 Small 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| XYZ-Aquila mini 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.2 tok/s推定 |
| BigBang v1 35B | 8bit（Q8_0） | 37GB | 遅い | 約6.1 tok/s推定 |
| GPT-OSS-Swallow 20B | 8bit（Q8_0） | 22GB | 遅い | 約6.1 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 6bit（Q6_K） | 7.4GB | 遅い | 約6.0 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 6bit（Q6_K） | 8.1GB | 遅い | 約5.5 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 遅い | 約4.9 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 8bit（Q8_0） | 8.9GB | 遅い | 約4.9 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 8bit（Q8_0） | 8.6GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 8bit（Q8_0） | 9.2GB | 遅い | 約4.7 tok/s推定 |
| Command R7B | 8bit（Q8_0） | 9.3GB | 遅い | 約4.5 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8bit（Q8_0） | 10GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8bit（Q8_0） | 9.9GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 遅い | 約4.2 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8bit（Q8_0） | 11GB | 遅い | 約4.0 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 遅い | 約4.0 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 8bit（Q8_0） | 10GB | 遅い | 約3.9 tok/s推定 |
| Hunyuan-A13B 80B | 3bit（IQ3_M） | 37GB | 遅い | 約3.7 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 遅い | 約3.7 tok/s推定 |
| Gemma 2 9B | 8bit（Q8_0） | 12GB | 遅い | 約3.7 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 2bit（Q2_K） | 40GB | 遅い | 約3.4 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 遅い | 約3.1 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 8bit（Q8_0） | 13GB | 遅い | 約3.1 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 遅い | 約3.1 tok/s推定 |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 遅い | 約2.9 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 遅い | 約2.9 tok/s推定 |
| Ministral 3 14B | 8bit（Q8_0） | 16GB | 遅い | 約2.7 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen3 14B Agentic | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.5 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| Qwen2.5 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 遅い | 約2.4 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 13B | 8bit（Q8_0） | 21GB | 遅い | 約2.2 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 8x7B | 6bit（Q6_K） | 38GB | 遅い | 約2.2 tok/s推定 |
| Tanuki-8x8B | 6bit（Q6_K） | 39GB | 遅い | 約2.2 tok/s推定 |
| Mixtral 8x7B | 6bit（Q6_K） | 38GB | 遅い | 約2.2 tok/s推定 |
| Devstral Small 2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| Magistral Small 2509 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| Devstral Small 2507 | 8bit（Q8_0） | 26GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| Codestral 22B | 8bit（Q8_0） | 25GB | 動かない | 約1.6 tok/s推定 |
| AREX-2 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Muse-Glimmer 30B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Qwen3.8 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| UI-Mate 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Fara1.5 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Qwen3.6 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 32B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 動かない | 約1.4 tok/s推定 |
| Granite 4.2 30B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 動かない | 約1.3 tok/s推定 |
| Gemma-2-Llama-Swallow 27B | 8bit（Q8_0） | 30GB | 動かない | 約1.3 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 動かない | 約1.2 tok/s推定 |
| Olmo 3.1 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 動かない | 約1.2 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0.1 32B | 8bit（Q8_0） | 34GB | 動かない | 約1.2 tok/s推定 |
| Aya Expanse 32B | 8bit（Q8_0） | 35GB | 動かない | 約1.2 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 33B thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Stockmark-2 100B | 2bit（Q2_K） | 37GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| ELYZA-Thinking-1.0 Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Japanese | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| KARAKURI LM 32B Thinking | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Qwen2.5 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 動かない | 約1.1 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Seed-OSS 36B | 8bit（Q8_0） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Llama 3.3 Swallow 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Qwen2.5 72B | 4bit（IQ4_XS） | 41GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Llama 3.1 70B Japanese | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 動かない | 約1.0 tok/s推定 |
| Command A 111B | 2bit（Q2_K） | 42GB | 動かない | 約0.9 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 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと19GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと29GB |
| Devstral 2 123B | 4bit（Q4_K_M） | 75GB | あと32GB |
| Mixtral 8x22B | 4bit（Q4_K_M） | 84GB | あと41GB |
| GPT-OSS-Swallow 120B | 4bit（Q4_K_M） | 85GB | あと42GB |
| Qwen3.8-Flash-Next | 4bit（IQ4_XS） | 91GB | あと48GB |
| Step-3.7-Flash | 4bit（Q4_K_M） | 118GB | あと75GB |
| DeepSeek-V4-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 132GB | あと89GB |
| MiniMax-M2.5 229B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 135GB | あと92GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと95GB |
| GLM-5.3-Flash | 4bit（IQ4_XS） | 151GB | あと108GB |
| Inkling Small 264B | 4bit（Q4_K_M） | 157GB | あと114GB |
| MiMo-V2.6-Flash-RL | 4bit（MXFP4） | 161GB | あと118GB |
| ERNIE 4.5 300B-A47B | 4bit（Q4_K_M） | 175GB | あと132GB |
| Hy3 295B-A21B | 4bit（Q4_K_M） | 178GB | あと135GB |
| GLM-4.5 355B-A32B | 4bit（Q4_K_M） | 211GB | あと168GB |
| Qwen3.5 397B-A17B | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと192GB |
| Llama 4 Maverick 17B-128E | 4bit（Q4_K_M） | 235GB | あと192GB |
| Qwen3-Coder 480B-A35B | 4bit（Q4_K_M） | 281GB | あと238GB |
| Kimi K2.6 | 2bit（IQ2_M） | 329GB | あと286GB |
| GLM-5.3 | 4bit（IQ4_XS） | 352GB | あと309GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 4bit（Q4_K_M） | 390GB | あと347GB |
| Mistral Large 3 675B | 4bit（Q4_K_M） | 392GB | あと349GB |
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64GB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 |
|---|---|---|---|---|
| Ling 3.0 flash | 75GB（あと32GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 42GB | 約13 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 74GB（あと31GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 38GB | 約7.3 tok/s推定 |
| Mistral Small 4 119B | 72GB（あと29GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 約11 tok/s推定 |
| Laguna S 2.1 118B-A8B | 71GB（あと28GB足りない） | 2bit（IQ2_M） | 37GB | 約8.7 tok/s推定 |
| Command A 111B | 66GB（あと23GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 42GB | 約0.9 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 65GB（あと22GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 40GB | 約3.4 tok/s推定 |
| Stockmark-2 100B | 58GB（あと16GB足りない） | 2bit（Q2_K） | 37GB | 約1.1 tok/s推定 |
| Hunyuan-A13B 80B | 49GB（あと5.9GB足りない） | 3bit（IQ3_M） | 37GB | 約3.7 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | 47GB（あと4.3GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 約14 tok/s推定 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 47GB（あと4.3GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 約14 tok/s推定 |
| Qwen2.5 72B | 48GB（あと5.6GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 41GB | 約1.0 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Llama 3.3 70B | 44GB（あと0.9GB足りない） | 4bit（IQ4_XS） | 39GB | 約1.0 tok/s推定 |
同じメモリ64GBの機種の中での位置
当サイトにはメモリ64GBの機種が4件あります。帯域幅は89.6GB/sで4機種中3番目。最速のAMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）（メモリ64GB）（256GB/s）の約35%、最も遅い一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ64GB）（51.2GB/s）の約1.7倍です。この機種のメモリに収まるのは181本で、その中で快適に動くのは13本です。
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（45%）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NaN年目です。
同じメモリ64GBの中では最も新しい機種です。同じ容量では2018-年の一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ64GB）まで遡れますが、動くモデルの数はどれも変わりません。
この機種を実際に使うなら
41.6GBのQwen3-Coder-Next 80B-A3Bを読み込むと、OSとアプリの分を除いた枠はほぼ埋まります。IDEやDockerを並べて開く開発機では、足りずにスワップへ入る場面を想定しておきましょう。日本語はLLM-jp-4 33B thinkingをQ8_0でメモリに収められますが、推定1.1tok/sで、1,000トークンの回答に15分ほどかかる。
対話に使うなら、IQ4_XSのQwen3.5 35B-A3Bに戻したほうが待たずに済みます。CPU推論の生成速度は帯域幅で決まるので、XMPやEXPOを有効にしてDDR5-5600で動いているかを、BIOSで一度確かめておく価値があります。4800MT/sのような低い速度で動いていると、推定値の前提から外れます。
買うときの見どころ
128GBに上げても増えるのは13本で、狙いはgpt-oss-120bのような100B級MoEに絞られます。70B級を実用の速さで回したいなら、増設では解決しません。同じ64GBのRyzen AI Max+ 395なら256GB/sあり、80B級のMoEで比べると推定速度は4倍近く開きます。
Ryzen AI 300の64GB（120GB/s）でも、同じモデルが推定25.3tok/sまで上がる計算。GPUなしで64GBを組むこと自体が、速さより容量を先に取る判断です。デスクトップでその判断をするなら、帯域幅の差を数字で見てから決めても遅くありません。
DDR5シリーズの中での位置
GPUを積まないPCです。DDR5シリーズ4機種の中では、容量が小さいほうから3番目です。一段上の一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ128GB）（メモリ128GB）にすると、4bit以上で動くモデルが13本増えます。
買う前に確認すること: dense型（全パラメータを毎回読むモデル）は、同じサイズでもMoE型の数分の一の速度になります。何を動かすかで結論が変わるので、モデル別ページで種別を確認してください。
この機種で足りるAI用途
| 用途 | 必要な容量 | この機種（64GB） |
|---|---|---|
| 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 | 快適 |
| 文字起こし（Whisper） | VRAM 6GB | 快適 |
メモリ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 |
|---|---|---|---|
| 一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR4-3200・GPUなし）（メモリ64GB） | 64GB | 51.2 GB/s | 6 |
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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（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB）でローカルLLMは動く？
動きます。メモリ64GB（実効約43GB）に、収録204モデル中181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31 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64GB）で動かないモデルは？
Llama 3.3 70Bは4bitで約44GB必要で、メモリがあと約0.9GB足りません。