Arc BシリーズでローカルAIはどこまで動くか（2026年10月）

Intelの単体GPU。価格あたりのVRAMが多い一方、対応ソフトはまだ限られます。当サイトの204モデルのデータベースで、シリーズ内の各機種で何本動くかを並べました。

機種	VRAM	帯域幅	動くモデル	快適に動く	動く最大
Intel Arc B570	10GB	380 GB/s	92 / 204	92	Ministral 3 14B
Intel Arc B580	12GB	456 GB/s	100 / 204	100	ABEJA Qwen3 14B Agentic

Arc BをAI用途で見ると

Intelの単体GPUです。価格あたりのVRAM容量が多く、llama.cppもSYCL・Vulkanで動きます。ただし対応ソフトの幅はNVIDIAに遠く及ばず、情報も少ないため、動かすまでに調べる時間がかかります。

安く容量を確保したい人向けです。トラブルを自分で調べて解決できるかどうかが、この選択が向くかどうかの分かれ目になります。

容量を一段上げると何本増えるか

このシリーズの中で、VRAMの容量ごとに4bit以上で動くモデル数がどう変わるかです。同じ容量の機種が複数ある場合は、最も多く動く機種の値を採っています。

容量	4bit以上で動く	一段下との差	その容量で動く最大のモデル
10GB	92 / 204	—	Ministral 3 14B（13.51B）
12GB	100 / 204	+8本	ABEJA Qwen3 14B Agentic（14.77B）

差がいちばん大きいのは10GBから12GBへの一段で、ここで8本増えます。予算を積む余地があるなら、この段を越えられるかどうかが分かれ目です。

このシリーズで勧めやすい構成

B580（12GB）が、価格あたりのVRAM容量では際立っています。llama.cppはSYCLとVulkanで動き、8Bから14Bクラスの言語モデルなら実用の範囲に入ります。安く容量を確保したい人向けの選択肢です。

避けたい選び方

情報が少なく、動かすまでに調べる時間がかかります。トラブルを自分で解決できるかどうかが、この選択が向くかどうかの分かれ目です。仕事で使う機材として、期日が決まっている場面には勧めにくい構成です。

買うときの見どころ

ドライバの更新で性能が大きく変わることがある製品群です。使いたいツールのIntel GPU対応状況を購入前に確認し、動いた時点のドライバ版数を控えておきましょう。新品でも価格が手頃なので、中古を探す必要は薄い帯です。

このシリーズで何ができるか

手元で動かすAIの用途ごとに、このシリーズの何機種が要件を満たすかです。クラウドで動くAI（ChatGPT・Claude・Gemini）はどの機種でも使えるので含めていません。

用途	必要な容量	このシリーズでは
Stable Diffusion / SDXL	VRAM 12GB	CUDA前提のツールが多く不向き
FLUX / 高品質画像生成	VRAM 16GB	CUDA前提のツールが多く不向き
動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）	VRAM 24GB	CUDA前提のツールが多く不向き
ローカルLLM（8Bクラス）	VRAM 8GB	2機種（最小はIntel Arc B570）
ローカルLLM（27〜32Bクラス）	VRAM 24GB	このシリーズでは容量が足りない
ローカルLLM（70B〜120B MoE）	VRAM 40GB	このシリーズでは容量が足りない
文字起こし（Whisper）	VRAM 6GB	2機種（最小はIntel Arc B570）

速度の数字をどれだけ信用してよいか

このシリーズの2機種のうち、llama.cppの公開ベンチマークで速度を補正できているのは0機種です。残りは同系統の係数を流用した推定で、表では「補正済み」「推定」の印で区別しています。帯域幅は380〜456GB/sの幅があり、上下で約1.2倍。同じモデルを載せたときの生成速度も、おおむねこの比に沿って開きます。

買う前に確認すること: ドライバの更新で性能が大きく変わることがあります。使いたいツールのIntel GPU対応状況を、購入前に必ず確認してください。

量子化を落とすと、どこまで動くか

このシリーズの上位機（Intel Arc B580・VRAM12GB）で、標準の4bitでは溢れるものの、より小さい量子化にすれば収まるモデルです。8本あり、最大はNorth Mini Code 1.0（30.48B）。ファイルが小さくなるぶん回答の品質は少し落ちますが、CPUオフロードで待たされるよりは実用的なことが多い選択肢です。

モデル	パラメータ	落とすなら	必要	推定速度
North Mini Code 1.0	30.48B	2bit（IQ2_M）	10GB	約130 tok/s推定
Gemma 3 27B	27.01B	2bit（IQ2_M）	11GB	約27 tok/s推定
AREX-2 27B	26.9B	2bit（Q2_K）	11GB	約25 tok/s推定
UI-Mate 27B	26.9B	2bit（IQ2_M）	11GB	約25 tok/s推定
Fara1.5 27B	26.9B	2bit（IQ2_M）	11GB	約25 tok/s推定
Qwen3.6 27B	26.9B	2bit（IQ2_M）	11GB	約25 tok/s推定
Qwen3.5 27B	26.9B	2bit（IQ2_M）	11GB	約26 tok/s推定
Gemma 4 26B-A4B	25.23B	2bit（IQ2_M）	10GB	約92 tok/s推定

それでも収まらないモデルのうち、いちばん惜しいのはShisa V2.1 Llama 3.3 70Bで、VRAMがあと約32GB足りません。ここから先は、容量の大きい機種に替えるか、システムメモリへのオフロードを受け入れるかの判断になります。

同じ容量を別の系統で買うなら

VRAM12GBという容量は、他の系統でも手に入ります。動くモデルは同じで、差が出るのは速度と、CUDAが要るツールを使えるかどうかです。

機種	シリーズ	帯域幅	この機種比
GeForce RTX 3080 12GB	RTX 30	912 GB/s	2.00倍
GeForce RTX 3080 Ti	RTX 30	912 GB/s	2.00倍
GeForce RTX 5070	RTX 50	672 GB/s	1.47倍
GeForce RTX 5070 Ti Laptop	RTX 50 Laptop	672 GB/s	1.47倍

このシリーズの選びどころ

入口: Intel Arc B570（10GB）で92モデル。バランス: Intel Arc B580（12GB）で100モデル、その中で快適に動くのは100本。上限: Intel Arc B580（12GB）で100モデル。同じシリーズ内では容量の差がそのまま動くモデル数の差になり、帯域幅の差は速度に効きます。

代表的なモデルが動くか

よく使われる5本について、シリーズ内の各機種で4bit以上の量子化がメモリに収まるかどうかです。◯は収まる、△は量子化を落とせば収まる、×は収まりません。速度は推定値です。

機種	Qwen3 8B 8.19B	Gemma 3 12B 11.77B	Gemma 3 27B 27.01B	gpt-oss-20b 20.91B	Llama 3.3 70B 70.55B
Intel Arc B570	◯ 31 tok/s	◯ 26 tok/s	×	×	×
Intel Arc B580	◯ 29 tok/s	◯ 27 tok/s	△ 27 tok/s	×	×

容量ごとの詳細

VRAM 10GBで動くモデル VRAM 12GBで動くモデル

他のシリーズと比べる

シリーズ	最上位の機種	容量	帯域幅	動くモデル
Arc B（このページ）	Intel Arc B580	12GB	456 GB/s	100
RTX 50	GeForce RTX 5090	32GB	1792 GB/s	162
RTX 40	GeForce RTX 4090	24GB	1008 GB/s	158
RTX 30	GeForce RTX 3090	24GB	936 GB/s	158
RTX 20	GeForce RTX 2060 12GB	12GB	336 GB/s	100
RTX Ada	RTX 6000 Ada	48GB	960 GB/s	174
RTX 50 Laptop	GeForce RTX 5090 Laptop	24GB	896 GB/s	158

よくある質問

Arc BシリーズでAI用途に選ぶならどれ？

VRAMの容量で決まります。当サイトのデータでは、Intel Arc B580が100モデル（その中で快適に動くのは100本）で、容量あたりの選択肢が広い位置です。Intel Arc B580なら100モデルまで広がります。

Arc Bで動く最大のモデルは？

Intel Arc B580でABEJA Qwen3 14B Agentic（14.77B）まで4bitで動きます。

同じ型番でVRAM容量が違うことはありますか？

あります。RTX 4060 Tiは8GB版と16GB版、RTX 3080は10GB版と12GB版があり、AI用途では別物として扱う必要があります。購入時は型番の末尾の容量まで確認してください。

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