自作: RTX 5070 Ti（16GB）・メモリ32GB
向いている人: BTOより同予算で一段上のGPUに届く。画像生成とローカルLLMの定番
8コアCPU目安
32GBメモリ
16GBGPU VRAM
2TBSSD
可常時稼働
どこで買うか（複数社を並べています）
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自作の部品構成
各部品を複数の店で比べられるようにしています。世代交代が早いので、型番は目安として同クラスで読み替えてください。
| 部品 | 目安 | 探す |
|---|---|---|
| CPU | Ryzen 7 9700X | |
| マザーボード | B850 ATX | |
| メモリ | DDR5-5600 16GB 2枚組 | |
| GPU | RTX 5070 Ti 16GB | |
| SSD | NVMe SSD 2TB Gen4 | |
| 電源 | 850W 80PLUS Gold ATX3.1 | |
| ケース | ミドルタワー エアフロー |
この1台でできること
合うAI
足りないAI（3）と理由
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 24GB以上が必要
- ローカルLLM（27〜32Bクラス）: VRAM 24GB以上が必要
- ローカルLLM（70B〜120B MoE）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 40GB以上が必要 / CPU 12コア以上が目安
この1台で動くローカルモデル（GeForce RTX 5070 Tiとして計算）
4bit以上で載る中から抜粋。速度は推定（この機種の全モデル一覧）。
まず試すなら: Qwen3.5 27B（4bit（IQ4_XS）・必要15GB・約44 tok/s較正）。2026年の主力dense。VRAM 24GBでQ4〜Q5
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約190 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約170 tok/s較正 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 快適 | 約170 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約160 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約150 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約140 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約120 tok/s較正 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約91 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約81 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約81 tok/s較正 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約75 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約73 tok/s較正 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|
| 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） | Claude Code・Docker・n8nを並列で回す。GPUは要らない、静音と大容量メモリに振る | 20〜28万円 |
| 自作: RTX 5090（32GB）・メモリ96GB | 動画生成・学習・32B LLM。メモリ96GBで大型MoEのCPUオフロードも | 60〜80万円 |