RTX 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GB
向いている人: SDXLの画像生成が快適。14BクラスのローカルLLMがGPU完結
12コアCPU目安
32GBメモリ
12GBGPU VRAM
1TBSSD
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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この1台でできること
合うAI
足りないAI（4）と理由
- FLUX / 高品質画像生成: VRAM 16GB以上が必要 / SSD 2TB以上が必要
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 24GB以上が必要 / SSD 2TB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 / SSD 2TB以上が必要
この1台で動くローカルモデル（GeForce RTX 5070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 14B（4bit（Q4_K_M）・必要10GB・約50 tok/s較正）。VRAM 12GBでQ4が載る。8Bとの差が体感できる中量級
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約130 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約110 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約110 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約100 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約89 tok/s較正 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約66 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約59 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約59 tok/s較正 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約54 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約52 tok/s較正 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約52 tok/s較正 |
| Qwen3 14B | 4bit（Q4_K_M） | 10GB | 快適 | 約50 tok/s較正 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|
| GPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB） | コーディングAI・データ分析・自動化のサーバ役。GPUは後から足せる | 12〜18万円 |
| RTX 5060（8GB）デスクトップ・メモリ32GB | 画像生成の入門と8BクラスのローカルLLM。最安のGPU機 | 15〜21万円 |
| RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GB | FLUX・27B MoE・gpt-oss-20b。ローカルAIの定番ライン | 28〜38万円 |
| RTX 5080（16GB）デスクトップ・メモリ64GB | 画像生成を速く、並列エージェントも余裕。VRAMは5070 Tiと同じ16GB | 36〜48万円 |
| RTX 5090（32GB）デスクトップ・メモリ64GB | 動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。単体GPUの天井 | 55〜75万円 |