RTX 5090（32GB）デスクトップ・メモリ64GB
向いている人: 動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。単体GPUの天井
16コアCPU目安
64GBメモリ
32GBGPU 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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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 |
|---|---|---|
| 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（12GB）デスクトップ・メモリ32GB | SDXLの画像生成が快適。14BクラスのローカルLLMがGPU完結 | 20〜28万円 |
| 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 |