ローカルLLM VRAM別｜8〜32GBで動くモデル早見表

目安を知らずにモデルを選ぶと、ダウンロード後に重すぎて動かず、選び直す羽目になりかねません。

自分のGPUやMacがどのVRAMクラスに当てはまるか分かれば、モデル選びで遠回りせずに済みます。

同じ「16GB」でも、Macの内蔵メモリとGPU専用のVRAMでは、動かせるモデルの余裕度に差が出ます。

今回は、8GBから32GBまでのVRAM容量クラス別に、動かせるモデルの目安を整理します。

ファイルサイズの実測値と、各社の公式仕様をもとにクラスごとへ整理しています。

目安だけ知りたいなら、ローカルLLM VRAM早見表｜クラス別の読み方まで飛んでしまって構いません。

ローカルLLM VRAM早見表｜クラス別の読み方

VRAMは8GB・12GB・16GB・24GB・32GBの5クラスで考えると、動かせるモデルの目安が一気につかめます。

• 早見表の見方｜ファイルサイズと余裕分
• Apple SiliconとGPUの違い
• 断定できるのはgpt-oss 20Bの16GBだけ

早見表の見方｜ファイルサイズと余裕分

この早見表は、実測したモデルのファイルサイズと、VRAM容量に対する余裕度を突き合わせて作っています。

量子化方式・実行ツール・コンテキスト長で必要量は変わるため、「◯GBあれば動く」と断定はしません。使うのは、ファイルサイズに対する余裕度という相対的な目安です。

判断方法そのものの詳しい解説は、ローカルLLMの必要スペックの記事にまとめています。

Apple SiliconとGPUの違い

MacのApple Siliconは、CPUとGPUが同じメモリを共有するユニファイドメモリという仕組みです。

一方、Windows機などのGPU（dGPU）は、システムメモリとは別にVRAMという専用メモリを持ちます。

同じ「16GB」という数字でも、OSや他アプリと共有するか、GPU専用かで意味合いが違ってきます。

本記事の実機体験はMacBook Air（M1・16GB）のみです。GPU搭載機の実機体験はありません。

断定できるのはgpt-oss 20Bの16GBだけ

今回確認した範囲で、必要メモリのGB数値を公式が明記していたのはgpt-oss-20bだけでした。

他のモデルは、実測ファイルサイズに余裕分を足して判断するしかありません。

「このVRAM量ならこのモデルが確実に動く」という保証にはなりません。あくまで目安として使ってください。

この5クラスを軸に、8GB刻みで動かせるモデルの目安を整理していきます。

軽量モデルに大きな余裕｜VRAM8GBクラスの早見表

VRAM8GBクラスでは、ファイルサイズが数GB程度の軽量ローカルLLMに大きな余裕が生まれます。

• VRAM8GBで候補に入るモデル
• 8Bクラスは余裕が少なめになる理由
• 8GBクラスのGPU例

VRAM8GBで候補に入るモデル

Llama 3.2 3B Instruct（約1.88GB）とQwen3 4B（約2.33GB）は、8GBに対して大きな余裕を残せます。

日本語モデルでは、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct（約3.80GB）も候補として使えます。

いずれも軽量ローカルLLMと呼ばれる部類で、まず試すには扱いやすいサイズです。

8Bクラスは余裕が少なめになる理由

Llama 3.1 8B InstructとQwen3 8Bも、ファイルサイズだけなら8GBに収まる計算です。

ただし会話の文脈を保持するコンテキストや、OS側の消費分を足すと、余裕は目減りします。

長い会話を続けたい場合は、コンテキスト長を短めに設定するといった調整が求められます。

8GBクラスのGPU例

8GBクラスの代表的なGPUには、GeForce RTX 4060があります（2026年8月1日確認）。

8GBクラスは、ローカルLLMをまず試してみたい方の入門的な選択肢としてよく挙がる容量です。

Gemma 3 12Bも視野に｜VRAM12GBクラスの早見表

VRAM12GBクラスでは、8GBクラスの候補に加えてGemma 3 12B（約6.80GB）にも余裕が生まれます。

• VRAM12GBで候補に入るモデル
• 12GBクラスのGPU例
• gpt-oss 20Bがこのクラスで対象外になる理由

VRAM12GBで候補に入るモデル

8GBクラスで紹介した5モデルは、12GBならさらに余裕を持って動かせます。加えて、Gemma 3 12B it（約6.80GB）も視野に入ってきます。

パラメータ数で言うと、3B〜12Bクラスまでが射程に入る計算です。

12GBクラスのGPU例

12GBクラスの代表的なGPUには、GeForce RTX 4070があります（2026年8月1日確認）。

8GBクラスからの買い増しを考えるなら、まず候補に挙がりやすい容量です。

gpt-oss 20Bがこのクラスで対象外になる理由

gpt-oss-20b（約11.28GB）は、ファイルサイズだけで12GBの大半を占めてしまいます。

公式も16GB以内での動作を前提としており、12GBクラスは対象から外れると考えるのが妥当です。

公式表記「16GB」と実機のギャップ｜VRAM16GBクラス

VRAM16GBクラスは、公式にGB数を明記した唯一のモデルであるgpt-oss-20bが候補に入りますが、実機ではそう単純ではありませんでした。

• gpt-oss 20Bの公式表記「16GB以内」
• M1 Mac 16GBの実機では他アプリごと固まった
• Apple Silicon 16GBとdGPU 16GBは別物
• 16GBクラスのGPU例

gpt-oss 20Bの公式表記「16GB以内」

gpt-oss-20bはHugging Face公式ページ上で、MXFP4形式に量子化されています。

この量子化により、16GB以内のメモリで動作すると公式に案内されています（2026年8月1日確認）。

今回実測した7モデルの中で、公式がGB数値を明言しているのはこのモデルだけです。

M1 Mac 16GBの実機では他アプリごと固まった

実際にMacBook Air（M1・16GB）で動かすと、gpt-oss-20bは起動はできました。

ただし他アプリまで固まるほど重くなり、実用には耐えませんでした。

満員電車に例えるなら、モデル本体は座席に座れても、荷物やOSという同乗者まで乗り込むと車内はぎゅうぎゅうになります。

この実機検証の詳しい手順は、MacでローカルLLMを動かす方法にまとめています。

Apple Silicon 16GBとdGPU 16GBは別物

共有か専用かという違いは、記事の最初でお伝えしたApple SiliconとGPUの違いの通りです。

16GBクラスは、その差がもっとも実感として表れやすい容量帯だと言えます。

GPU搭載機16GBでの実機体験はなく、この違いは公式仕様から整理した内容です。

16GBクラスのGPU例

16GBクラスの代表的なGPUには、GeForce RTX 4060 Tiの16GBモデルがあります（2026年8月1日確認）。

同じ型番でも8GBと16GBの2モデルが存在するため、購入時はVRAM容量の表記を確認してください。

LM Studio公式もmacOS版で16GB以上のRAMを推奨しています（2026年8月1日確認）。

ツール側の推奨値からも、16GBが一つの目安ラインになっていることがうかがえます。

実測7モデルに余裕十分｜VRAM24GBクラスの目安

VRAM24GBクラスになると、今回実測した7モデルはすべて大きな余裕を持って収まります。

• 実測7モデルはすべて余裕を持って候補に入る
• 24GBクラスのGPU例
• このクラスから先は個別確認が必要な理由

実測7モデルはすべて余裕を持って候補に入る

gpt-oss-20b（約11.28GB）でさえ、24GBに対しては半分以下のファイルサイズです。

8GB〜16GBクラスで紹介したモデルは、いずれも余裕を持って動かせる計算になります。

用途に応じたモデルの選び方は、用途別のおすすめモデルで確認できます。

24GBクラスのGPU例

24GBクラスの代表的なGPUには、GeForce RTX 4090があります（2026年8月1日確認）。

ここまでくると、複数モデルの同時起動や、より長いコンテキストを試す段階に入ってきます。

このクラスから先は個別確認が必要な理由

今回実測したのは、パラメータ数20B以下の7モデルまでです。30B・70Bクラスの大型モデルは対象外で、ファイルサイズは実測していません。

量子化方式によってファイルサイズは大きく変わります。量子化の仕組みを確認したうえで、狙うモデルごとにファイルサイズを個別確認することをおすすめします。

「24GBあれば大型モデルも安心」と決めつけず、狙うモデルごとに確認してください。

実測7モデルはさらに余裕｜VRAM32GBクラスの目安

VRAM32GBクラスでは、実測7モデルへの余裕はさらに大きくなりますが、大型モデルについての実測データはありません。

• 実測7モデルへの余裕はさらに大きい
• 32GBクラスのGPU例
• GPU買いすぎ注意報

実測7モデルへの余裕はさらに大きい

実測した7モデルは、32GBのGPUであればいずれも大きな余裕を持って動きます。

このクラスを検討する段階では、複数モデルの同時起動を試す余地も生まれます。

32GBクラスのGPU例

32GBクラスの代表的なGPUには、GeForce RTX 5090（GDDR7）があります（2026年8月1日確認）。

GPU買いすぎ注意報

用途がまだ決まっていないのに、先回りしてGeForce RTX 5090クラスを買う必要はありません。

7Bや8Bクラスのモデルを試すだけなら、8GB〜12GBクラスで十分間に合います。

何をさせたいかを先に決め、そこから逆算してVRAM容量を選ぶ順番をおすすめします。

ローカルLLM VRAMによくある質問

ローカルLLMのVRAMに関するよくある質問をまとめました。

早見表の5クラスは、自分のVRAM容量にどう当てはめればいいですか？

まずはお使いのGPU・Macが8〜32GBのどのクラスに近いかを確認してください。

そのクラスの表にある「余裕あり」のモデルから、狙うモデルを絞り込めます。

早見表の「余裕あり」は、ファイルサイズと同じ容量という意味ですか？

いいえ、早見表の余裕度はファイルサイズより一回り大きい容量を前提にしています。会話の文脈を保つコンテキストや、OS・アプリの消費分が上乗せされるためです。

Apple SiliconのメモリとGPUのVRAMは同じ意味ですか？

いいえ。Apple SiliconはOSやアプリと共有するユニファイドメモリです。

GPUのVRAMは多くの場合専用領域のため、同じGB数でも意味が異なります。

VRAM8GBクラスの早見表で、いちばん余裕が大きいモデルはどれですか？

早見表の中でもっとも余裕が大きいのは、ファイルサイズが数GB程度の軽量モデルです。

具体的には、Llama 3.2 3BやQwen3 4Bが該当します。

早見表にない30B・70Bクラスのモデルは、どう判断すればいいですか？

今回実測したのは20B以下の7モデルのみで、30B・70Bクラスは対象外です。狙うモデルごとに、公式のファイルサイズを個別に確認することをおすすめします。

24GBや32GBのGPUなら大型モデルも動きますか？

今回実測した7モデル（20B以下）はいずれも余裕を持って動く計算です。

30B・70Bクラスは実測対象外のため、狙うモデルごとにファイルサイズを個別確認してください。

結局、どのGPUを買えばいいですか？

本記事はVRAM容量から動くモデルの目安を確認する早見表のため、個別の機種選びは扱っていません。

まずは狙いたいモデルを、用途別のおすすめモデルの記事で確認してください。

まとめ｜ローカルLLM VRAMは容量クラスで判断する

ローカルLLMのVRAMについて、ここまでの内容を整理すると次の通りです。

早見表は動作を保証するものではなく、あくまで目安です。迷ったときは、狙うモデルのファイルサイズを個別に確認する習慣が結局いちばん確実です。

迷ったら、まずは自分のVRAM容量のクラスを本記事で読み返してみてください。手元のPC・GPUで何が動くか気になったら、次の記事もあわせて確認してみてください。

• ローカルLLMに必要なスペック：ファイルサイズ・量子化・実行ツールで判断する考え方を確認できます
• ローカルLLMおすすめモデル比較：用途別のおすすめモデルを確認できます
• ローカルLLMをMacで動かす方法：今回の実機検証の詳しい手順を確認できます
• ローカルLLMモデル比較：量子化やコンテキスト長など比較の軸を確認できます
• ローカルLLMのスペック（カテゴリトップ）：必要スペック・GPU・メモリ関連の記事をまとめて確認できます

参考資料
gpt-oss-20b | Hugging Face
GeForce RTX 4070 Family | NVIDIA公式

GeForce RTX 4090 | NVIDIA公式
GeForce RTX 5090 | NVIDIA公式

LM Studio公式サイト