VRAM 6GBで動くローカルLLM一覧（2026年10月）
6GBあると7B級がQ4_K_MのままVRAMに収まります。4bit以上で動くのは204本中58本。ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7Bで必要5.4GB、推定49.5tok/sという水準です。
編集部の見立て
4GBから2GB増えただけで、動く本数は35本から58本へ大きく伸びます。7B級がまるごと入るようになるためで、そこが6GBの値打ち。ただし9B級の手前でまた止まります。Nemotron-Nano 9B v2 Japaneseは最小のIQ3_Mでも必要5.6GBであと0.1GB、Mistral Nemo Japanese 12BはIQ2_Mに落としてもあと0.5GB。
2021年前後のノート向けGPUが多く並ぶ帯で、買い替えずに7B級で回すなら十分、9B以上を見据えるなら力不足という位置づけになります。
この容量に該当する機種
動くモデルと推定速度
各モデルについて、この容量に収まる量子化のうち、いちばん精度の高いものを表示しています。速度はGeForce RTX 2060 6GBでの推定値で、同じ容量でも帯域幅の広いGPUならこれより速く、狭ければ遅くなります。
| モデル | パラメータ | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 270M | 0.27B | 8bit（Q8_0） | 0.8GB | 快適 | 約790 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 0.49B | 8bit（Q8_0） | 1.1GB | 快適 | 約420 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 0.77B | 8bit（Q8_0） | 1.4GB | 快適 | 約280 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 1B | 8bit（Q8_0） | 1.6GB | 快適 | 約220 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 0.79B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約220 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 0.6B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約220 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 1.17B | 8bit（Q8_0） | 1.8GB | 快適 | 約190 tok/s推定 |
| LFM2.5 8B-A1B | 8.47B アクティブ1.5B | 4bit（IQ4_XS） | 4.7GB | 快適 | 約180 tok/s推定 |
| Ling 3.0 tiny | 7.89B アクティブ1.3B | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 1.24B | 8bit（Q8_0） | 2.0GB | 快適 | 約170 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 1.28B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約150 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 1.54B | 8bit（Q8_0） | 2.3GB | 快適 | 約140 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 1.53B | 8bit（Q8_0） | 2.4GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 1.41B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約130 tok/s推定 |
| Qwen2.5 1.5B | 1.78B | 8bit（Q8_0） | 2.5GB | 快適 | 約120 tok/s推定 |
| Qwen3.5 2B | 1.94B | 8bit（Q8_0） | 2.6GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 2B | 1.72B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| Qwen3 1.7B | 1.72B | 8bit（Q8_0） | 3.1GB | 快適 | 約110 tok/s推定 |
| LLM-jp-3.1 1.8B | 1.87B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約87 tok/s推定 |
| MiniCPM5 2B | 2.52B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約85 tok/s推定 |
| LFM2.5 2.6B | 2.7B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約83 tok/s推定 |
| LFM2.5-VL 3B | 2.7B | 8bit（Q8_0） | 3.4GB | 快適 | 約83 tok/s推定 |
| Gemma 2 Baku 2B | 2.61B | 8bit（Q8_0） | 3.8GB | 快適 | 約78 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 3B | 3.09B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約71 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 3B | 3.09B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約71 tok/s推定 |
| Qwen2.5 3B | 3.09B | 8bit（Q8_0） | 3.9GB | 快適 | 約71 tok/s推定 |
| SmolLM3 3B | 3.08B | 8bit（Q8_0） | 4.2GB | 快適 | 約68 tok/s推定 |
| Phi-3.5-mini 3.8B | 3.82B | 4bit（IQ4_XS） | 5.5GB | 快適 | 約66 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 8B | 8.19B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約63 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8.19B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約63 tok/s推定 |
| Llama 3.2 3B | 3.21B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約63 tok/s推定 |
| Qwen3-VL 4B | 4.02B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 快適 | 約62 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 4.02B | 6bit（Q6_K） | 4.8GB | 快適 | 約62 tok/s推定 |
| Ministral 3 8B | 8.49B | 2bit（Q2_K） | 4.8GB | 快適 | 約62 tok/s推定 |
| Ministral 3 3B | 3.43B | 8bit（Q8_0） | 4.8GB | 快適 | 約60 tok/s推定 |
| AFM-4.5B | 4.62B | 6bit（Q6_K） | 4.7GB | 快適 | 約59 tok/s推定 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 9.4B | 2bit（Q2_K） | 4.7GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Granite 4.2 3B | 3.66B | 8bit（Q8_0） | 4.9GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 3B | 3.36B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約58 tok/s推定 |
| Granite 4.2 8B | 8.79B | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 快適 | 約57 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 3.88B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約57 tok/s推定 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 3.97B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約57 tok/s推定 |
| Gemma 4 12B | 11.91B | 2bit（IQ2_M） | 5.0GB | 快適 | 約55 tok/s推定 |
| Mistral 7B v0.3 | 7.25B | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 快適 | 約55 tok/s推定 |
| Qwen3-Swallow 8B | 8.19B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Shisa V2.1 Qwen3 8B | 8.19B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8.19B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Aya Expanse 8B | 8.03B | 3bit（IQ3_M） | 5.3GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 8.03B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 8B | 8.03B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Llama 3 Youko 8B | 8.03B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8.03B | 3bit（Q3_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Command R7B | 8.03B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| Qwen3.5 4B | 4.21B | 8bit（Q8_0） | 5.0GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| CAT-Translate 7B | 7.49B | 4bit（IQ4_XS） | 5.4GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 3.84B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| AREX-Turbo 4B | 4.21B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| Fara1.5 4B | 4.21B | 8bit（Q8_0） | 5.1GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| Tanuki-8B | 7.51B | 4bit（IQ4_XS） | 5.4GB | 快適 | 約53 tok/s推定 |
| LLM-jp-4 8B thinking | 8.59B | 3bit（IQ3_M） | 5.5GB | 快適 | 約52 tok/s推定 |
| Apertus 8B | 8.05B | 3bit（Q3_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約52 tok/s推定 |
| Hunyuan 7B | 7.5B | 4bit（IQ4_XS） | 5.5GB | 快適 | 約52 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 11.77B | 2bit（IQ2_M） | 5.5GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| PLaMo 2 Translate | 9.53B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Falcon-H1R 7B | 7.59B | 4bit（Q4_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Nanbeige4.2 3B | 4.17B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Qwen3.5 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.2GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Nemotron Nano 12B v2 | 12.31B | 2bit（Q2_K） | 5.2GB | 快適 | 約51 tok/s推定 |
| Ornith 1.0 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| Gemma 4 E4B | 7.52B | 4bit（IQ4_XS） | 5.3GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| Gemma 3n E2B | 4.46B | 8bit（Q8_0） | 5.2GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| ELYZA-Shortcut-1.0 Qwen 7B | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| ABEJA Qwen2.5 7B Japanese | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| Qwen2.5-VL 7B | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| Qwen2.5 7B | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 7.62B | 4bit（Q4_K_M） | 5.4GB | 快適 | 約50 tok/s推定 |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 8.95B | 3bit（IQ3_M） | 5.4GB | 快適 | 約49 tok/s推定 |
| Granite 4.0 H-Tiny | 6.94B | 5bit（Q5_K_M） | 5.3GB | 快適 | 約49 tok/s推定 |
| Ornith 1.5 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| UI-Mate 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| UI-Venus-2 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| Fara1.5 9B | 8.95B | 3bit（Q3_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 6.87B | 5bit（Q5_K_M） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
| Gemma 4 E2B | 4.65B | 8bit（Q8_0） | 5.5GB | 快適 | 約48 tok/s推定 |
あと少しで収まらないモデル
最も小さい量子化にしても、この容量には収まらなかったモデルです。不足分が小さいものは、コンテキスト長を4,096に絞れば収まることがあります。
| モデル | パラメータ | 必要（最小量子化） | 不足 |
|---|---|---|---|
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8.89B | 5.6GB | あと0.1GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 9.24B | 5.8GB | あと0.3GB |
| Gemma 2 9B | 9.24B | 5.8GB | あと0.3GB |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 12.25B | 6.0GB | あと0.5GB |
| Mistral Nemo 12B | 12.25B | 6.0GB | あと0.5GB |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 8.03B | 6.2GB | あと0.7GB |
| Ministral 3 14B | 13.51B | 6.4GB | あと0.9GB |
| Qwen3 14B | 14.77B | 6.9GB | あと1.4GB |
| Phi-4 14B | 14.66B | 7.0GB | あと1.5GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 14.77B | 7.1GB | あと1.6GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 14.77B | 7.1GB | あと1.6GB |
| Qwen2.5-Coder 14B | 14.77B | 7.1GB | あと1.6GB |
1段上のVRAM 8GBにすると何が増えるか
VRAM 6GBからVRAM 8GB（RTX 4060 / 5060 / 5060 Ti 8GB / 3070 / ノート用GPUの多く）に上げると、新たに14モデルが動くようになります。買い替えや構成の検討で、その差額に見合うかを判断する材料にしてください。
| 新たに動くモデル | パラメータ | 量子化 | 必要 |
|---|---|---|---|
| Qwen3 14B | 14.77B | 2bit（Q2_K） | 7.3GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 14.77B | 2bit（IQ2_M） | 7.1GB |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 14.77B | 2bit（IQ2_M） | 7.1GB |
| Qwen2.5-Coder 14B | 14.77B | 2bit（IQ2_M） | 7.1GB |
| Qwen2.5 14B | 14.77B | 2bit（IQ2_M） | 7.1GB |
| Shisa V2.1 unphi4 14B | 14.66B | 2bit（Q2_K） | 7.4GB |
| Phi-4 14B | 14.66B | 2bit（Q2_K） | 7.4GB |
| Ministral 3 14B | 13.51B | 2bit（Q2_K） | 6.8GB |
| Mistral Nemo Japanese 12B | 12.25B | 3bit（IQ3_M） | 7.2GB |
| Mistral Nemo 12B | 12.25B | 3bit（IQ3_M） | 7.2GB |
| Gemma-2-Llama-Swallow 9B | 9.24B | 4bit（IQ4_XS） | 7.4GB |
| Gemma 2 9B | 9.24B | 4bit（IQ4_XS） | 7.4GB |
| Nemotron-Nano 9B v2 Japanese | 8.89B | 5bit（Q5_K_M） | 7.4GB |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 8.03B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB |
この容量での選び方
同じ6GBでも中身が同じとは限りません。RTX 2060とRTX 3060 Laptopは帯域幅336GB/s、RTX 4050 Laptopは192GB/s。世代が新しいほうが遅い並びになるので、推定速度は容量ではなく帯域幅で見ましょう。モデル側で速度を左右するのはアクティブパラメータです。
Ling 3.0 tinyは7.89Bのうちアクティブ1.3Bで、Q4_K_M・必要5.3GBのまま推定169.2tok/s。同じ5GB台に収まる7Bのdense型（MoEではない通常の構造）が49.5tok/s前後ですから、3倍以上の開きが出ます。コード向けはQwen2.5-Coder 7BのQ4_K_Mが1本きり。
用途がコード中心に寄るなら、8GBへ上げて87本の側へ移るほうが選択肢は広がります。
この容量で足りるAI用途
手元で動かすAIの用途ごとに、VRAM 6GBが要件を満たすかどうかです。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 | VRAM 6GBでは |
|---|---|---|
| Stable Diffusion / SDXL | VRAM 12GB | 動かない あと6GB |
| FLUX / 高品質画像生成 | VRAM 16GB | 動かない あと10GB |
| 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX） | VRAM 24GB | 動かない あと18GB |
| ローカルLLM（8Bクラス） | VRAM 8GB | 動かない あと2GB |
| ローカルLLM（27〜32Bクラス） | VRAM 24GB | 動かない あと18GB |
| ローカルLLM（70B〜120B MoE） | VRAM 40GB | 動かない あと34GB |
| 文字起こし（Whisper） | VRAM 6GB | 快適 |
コンテキスト長をどこまで伸ばせるか
この容量で問題になりやすいのが、一度に読ませる文章の長さ。長くするほどKVキャッシュがメモリを食い、同じモデルでも収まらなくなります。この容量に収まるモデルのうち最も大きいLFM2.5 8B-A1B（4bit（IQ4_XS）・ファイル4.0GB）で計算すると、次のようになります。
| コンテキスト | KVキャッシュ | 必要合計 | 実効5.5GBに |
|---|---|---|---|
| 4,096 | 0.0GB | 4.6GB | 収まる |
| 8,192 | 0.1GB | 4.7GB | 収まる |
| 32,768 | 0.4GB | 5.0GB | 収まる |
| 131,072 | 1.5GB | 6.1GB | 溢れる |
このモデルが収まるのは、32,768トークンまで。131,072トークンにすると溢れるので、そこから先はKVキャッシュを8bitに量子化する（必要量がおおむね半分になる）か、1つ小さいモデルに替えるかの判断です。
実際のツール（Ollama・LM Studio・llama.cpp）では既定のコンテキスト長が2,048〜8,192のことが多く、伸ばすときは設定で明示します。長い文書を渡す予定があるなら、どの長さまで使うかを先に決めてからモデルを選びましょう。
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よくある質問
VRAM 6GBで動くローカルLLMは何本？
当サイト収録の204モデルのうち、4bit（標準的な量子化）で58本がメモリに収まります。量子化を落とせば85本まで増えます。最大はLFM2.5 8B-A1B（8.47B）です。
VRAM 6GBで画像生成はできる？
Stable Diffusion 1.5は快適、SDXLは省メモリ設定が必要です。
1段上のVRAM 8GBにすると何が変わる？
新たに14モデルが動くようになります。Qwen3 14B、DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B、DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japaneseなどです。