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）
向いている人: 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
16コアCPU目安
64GBメモリ
なしGPU 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 9 9950X | |
| マザーボード | B850 ATX | |
| メモリ | DDR5-5600 32GB 2枚組 | |
| SSD | NVMe SSD 2TB Gen4 | |
| 電源 | 750W 80PLUS Gold | |
| ケース | 静音 ミドルタワー | |
| CPUクーラー | 空冷 CPUクーラー 大型 |
この1台でできること
合うAI
足りないAI（7）と理由
- Stable Diffusion / SDXL: VRAM 12GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い
- FLUX / 高品質画像生成: VRAM 16GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: VRAM 24GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い
- ローカルLLM（8Bクラス）: VRAM 8GB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）: VRAM 40GB以上が必要
- 文字起こし（Whisper）: VRAM 6GB以上が必要
この1台で動くローカルモデル（一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB）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 4B（8bit（Q8_0）・必要5.7GB・約8.3 tok/s推定）。4Bながら日本語が破綻しにくい。メモリ8GBのノートでも動く入門機
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 42GB | 実用 | 約14 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 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 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約8.3 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 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 遅い | 約6.7 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 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|
| 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 |
| 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 |