自作: RTX 5090（32GB）・メモリ96GB
向いている人: 動画生成・学習・32B LLM。メモリ96GBで大型MoEのCPUオフロードも
16コアCPU目安
96GBメモリ
32GBGPU VRAM
4TBSSD
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 9 9950X | |
| マザーボード | X870E ATX | |
| メモリ | DDR5-5600 48GB 2枚組 | |
| GPU | RTX 5090 | |
| SSD | NVMe SSD 4TB | |
| 電源 | 1000W 80PLUS Gold ATX3.1 | |
| ケース | フルタワー | |
| CPUクーラー | 簡易水冷 360mm |
この1台でできること
合うAI
足りないAI（1）と理由
- ローカルLLM（70B〜120B MoE）: VRAM 40GB以上が必要
この1台で動くローカルモデル（GeForce RTX 5090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 35B-A3B（6bit（Q6_K）・必要28GB・約260 tok/s較正）。メモリ32GBのPC/Macで速く動く2026年の実用MoE
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約300 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約280 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約260 tok/s較正 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 28GB | 快適 | 約260 tok/s較正 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 6bit（Q6_K） | 29GB | 快適 | 約250 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約240 tok/s較正 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 6bit（Q6_K） | 25GB | 快適 | 約230 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約230 tok/s較正 |
| Qwen3 30B-A3B | 6bit（Q6_K） | 25GB | 快適 | 約210 tok/s較正 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 6bit（Q6_K） | 25GB | 快適 | 約210 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約200 tok/s較正 |
| Gemma 4 26B-A4B | 8bit（Q8_0） | 27GB | 快適 | 約150 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 5070 Ti（16GB）・メモリ32GB | 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 | 27〜35万円 |