GPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB）
向いている人: 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
16コアCPU目安
32GBメモリ
なしGPU VRAM
1TBSSD
可常時稼働
どこで買うか（複数社を並べています）
PR: 以下は広告リンクを含みます（Amazonアソシエイト・各社アフィリエイト）。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。
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 / 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 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い / SSD 2TB以上が必要
- 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）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 40GB以上が必要 / SSD 2TB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32GB）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: Qwen3.6 35B-A3B（4bit（IQ4_XS）・必要18GB・約15 tok/s推定）。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B | 4bit（IQ4_XS） | 18GB | 実用 | 約15 tok/s推定 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 4bit（MXFP4 MoE） | 21GB | 実用 | 約12 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 実用 | 約11 tok/s推定 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 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 |
| Qwen3 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 19GB | 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 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Gemma 4 26B-A4B | 5bit（Q5_K_M） | 21GB | 遅い | 約6.8 tok/s推定 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|
| 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 |
| 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 |