AMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）（メモリ128GB） で動くローカルLLM一覧（2026年9月）
15快適（20 tok/s以上）
16実用（8〜20 tok/s）
0CPUオフロードで動く
0動かない
この機種を積んだおすすめ構成: Ryzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB）
まず試すなら: Qwen3.6 35B-A3B（8bit（Q8_0）・必要36GB・約28 tok/s推定）。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版
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 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約42 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約40 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約36 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約33 tok/s推定 |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | 快適 | 約32 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約31 tok/s推定 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約28 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約28 tok/s推定 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約28 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約26 tok/s推定 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約21 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 実用 | 約18 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 実用 | 約17 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 実用 | 約17 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 実用 | 約17 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 実用 | 約15 tok/s推定 |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | 実用 | 約15 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Qwen3 235B-A22B | 2bit（Q2_K） | 84GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| Qwen3 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 5bit（Q5_K_M） | 82GB | 実用 | 約9.3 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約9.3 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約9.3 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 8bit（Q8_0） | 17GB | 実用 | 約9.3 tok/s推定 |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 5bit（Q5_K_M） | 75GB | 遅い | 約7.2 tok/s推定 |
| Mistral Small 3.2 24B | 8bit（Q8_0） | 26GB | 遅い | 約6.0 tok/s推定 |
| Qwen3.5 27B | 8bit（Q8_0） | 28GB | 遅い | 約5.3 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 8bit（Q8_0） | 29GB | 遅い | 約5.2 tok/s推定 |
| Gemma 4 31B | 8bit（Q8_0） | 33GB | 遅い | 約4.6 tok/s推定 |
| Qwen3 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 8bit（Q8_0） | 75GB | 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 |
|---|---|---|---|
| なし（すべて載ります） | |||
今のPCで足りる人の、効く買い足し
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メモリ増設（32GB化）
エージェント・Docker・ブラウザ大量タブの詰まりはメモリで解消する
NVMe / 外付けSSD 2TB
モデル・Dockerイメージ・リポジトリで内蔵SSDはすぐ埋まる
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（60%）で推定しています。
よくある質問
AMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）（メモリ128GB）でローカルLLMは動く？
動きます。メモリ128GB（実効約86GB）に、収録40モデル中40本が載ります。日本語チャットならQwen3.6 35B-A3B（8bit（Q8_0））が推定約28 tok/sです。
AMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）（メモリ128GB）で動かないモデルは？
収録した人気モデルはすべて載ります。