ローカルLLM 機種比較 2026

いま購入できる構成だけを対象に、統合メモリ 64GB・128GB・256GB × ストレージ 2TB・4TB・8TB で並べ、どのモデルがどこまで動くかを判定する

📅 作成: 2026-09-16 / 更新: 2026-11-03

  1. 調査の条件と対象
  2. 機種一覧とOS
  3. 価格
  4. メモリ帯域と生成速度
  5. 対象モデルの量子化サイズ
  6. 容量別に動くモデルの判定
  7. MoEとQATが効く理由
  8. 手元の環境PCとの距離
  9. 統合メモリを持たない選択肢
  10. これから出る機種
  11. 結論
  12. 参照元

調査の条件と対象

ローカルで大規模言語モデルを動かすためのマシンを選ぶ、という目的で機種を並べます。載せるのは、その時点で実際に注文できたものだけです。カタログに存在しても購入画面で選べない構成は、比較の対象になりません。

対象を絞った条件

条件内容絞った理由
統合メモリ64GB / 128GB / 256GBこの3段で動かせるモデルの階層が変わる
ストレージ2TB / 4TB / 8TB量子化モデルは1本で数十〜数百GBあり、必要量で価格が変わる
形態据置型とノート型の両方128GB はノート型でも積めるため、可搬性も選択肢に入る
LLMQwen / Gemma / GLM / Kimiいずれも重みが公開され、GGUF が配布されている
価格メーカー直販・正規販売店・通販の掲載価格在庫があって注文できるものに限る

載せなかったもの

対象理由
Lenovo ThinkStation PGX
（正規流通分）		在庫なし 国内の正規販売店はいずれも在庫切れで、次回入荷が未定。通販の第三者出品のみ購入可
終了したセールの価格期限切れ 期間が過ぎたセールの金額は、いま払える額ではない

価格と在庫は取得した時点のものです。本レポートの価格はすべて 2026-11-03 に確認しました。キャンペーンは入れ替わり、在庫は日々動きます。実際に購入するときは、各ページで必ず最新の状態を確認してください。とくに GB10 搭載機は、前回（2026-09-22）の調査から最安機種が入れ替わっています。

機種一覧とOS

統合メモリを大量に積める機種は、大きく3系統に分かれます。OS がそのまま使えるソフトウェア資産を決めるため、価格と並ぶ選定軸になります。

NVIDIA GB10 搭載機

HP ZGX Nano G1n AI Station 本体

GB10 搭載機は NVIDIA DGX Spark のリファレンス設計をそのまま採用した OEM 機です。SoC・メモリ容量・帯域・本体サイズまで各社で一致するため、比較は性能ではなく調達条件の比較になります。

項目全機種で共通の値
SoCNVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
CPUArm 20コア（Cortex-X925 ×10 + Cortex-A725 ×10）
統合メモリ128GB LPDDR5x・256bit・273 GB/sオンボード・増設不可
AI性能1 PFLOPS（FP4）／1,000 TOPS
ネットワークNVIDIA ConnectX-7（200GbE・2台連結用）、10GbE RJ45、Wi-Fi 7、Bluetooth 5.4
電源240W USB TypeC アダプター（89% 変換効率）
本体サイズ150 × 150 × 約 51 mm
OSNVIDIA DGX OS（Ubuntu Linux Pro ベース）。CUDA と NVIDIA AI ソフトウェアスタックがプリロード済み
付属品キーボードなし マウスなし モニターも別途必要

Apple Mac

写真機種形態統合メモリ帯域CPUコアGPUコアストレージOS
Mac miniMac mini M5 Pro据置24 / 48 / 64GB307 GB/s18コア20コア512GB〜8TBmacOS
Mac StudioMac Studio M5 Max据置48 / 64 / 128GB614 GB/s18コア40コア512GB〜8TBmacOS
Mac StudioMac Studio M5 Ultra据置96 / 256 / 512GB1.2 TB/s30 / 36コア64 / 80コア1TB〜16TBmacOS
MacBook ProMacBook Pro 16インチ M5 Maxノート48 / 64 / 128GB614 GB/s18コア40コア2TB〜8TBmacOS

メモリ容量は CPU/GPU のコア構成に固定されています。表の CPU/GPU コア数は、それぞれの機種で太字にした最大メモリ構成のものです。64GB を選ぶには 18コアCPU/20コアGPU の M5 Pro、128GB を選ぶには 18コアCPU/40コアGPU の M5 Max が必要です。M5 Ultra は 30コアCPU/64コアGPU と 36コアCPU/80コアGPU の2構成があり、256GB はどちらでも選べます。512GB は 36コアCPU/80コアGPU で選べ、お届けは 13〜15 週間です。以降の価格比較は、太字にした構成（M5 Pro・M5 Max は表の最大構成、M5 Ultra は 36コアCPU/80コアGPU）での金額です。

M5 Ultra は同じ256GBでも、コア構成で23.4万円の価格差があります。実機で確認したところ、256GB・2TB構成は 36コアCPU/80コアGPU が 1,993,800円（本資料の価格）、30コアCPU/64コアGPU は 1,759,800円でした。CPU/GPU 性能を求めないなら、後者のほうが安く同じメモリ容量に届きます。

OS の違いは、そのまま移植コストになります。GB10 側は DGX OS で CUDA がそのまま動くため、既存の CUDA 資産を持ち込めます。Mac 側は Metal と MLX で、CUDA 前提のコードは書き換えが要ります。逆に Mac は汎用機として日常利用も兼ねられます。どちらが有利かは、いま何を持っているかで決まります。

在庫と入手先

2026-10-24 時点で確認した状態です。

機種入手先在庫・納期
HP ZGX Nano G1nHP 直販受付中 期間限定キャンペーン（11/10 まで）
GIGABYTE AI TOP ATOMツクモ在庫なし 価格.com の出品も消えた
NVIDIA DGX Sparkなし販売店なし 価格.com に出品が無い（10/17 夜まではグラプラスが出品）
MSI EdgeXpert通販販売中
Acer Veriton GN100Acer 公式ストア在庫あり 送料無料・発送まで通常3〜5営業日
Dell Pro Precision with GB10Dell 直販受注可 受注後 10日〜2週間で納品。製品名が「Dell Pro Max with GB10」から変わり、2TB 構成が加わった
ASUS Ascent GX10なし販売店なし 価格.com に出品が無い（10/19 朝までは ECJOY! が 1TB 構成を出品）
Lenovo ThinkStation PGX通販販売中 4TB の最安は OCNオンライン。TT-Mall に 2TB・4TB の型番が並ぶ
Apple 各機種Apple 公式ストア在庫あり 全構成で「最短で翌日に無料でお届け」

Amazon 掲載分は出品者と保証条件を個別に確認してください。本レポートは「注文できるか」で載せる・載せないを決めており、販路の質までは揃えていません。メーカー保証が国内で受けられるか、並行輸入でないかは、購入前に販売ページで確かめる必要があります。

価格

すべて税込・2026-11-03 時点です。Apple は購入画面で構成を選択して取得した金額で、カタログの「〜円から」ではありません。

統合メモリ × ストレージの一覧

統合メモリ機種2TB4TB8TB
64GBMac mini M5 Pro659,800 円839,800 円1,199,800 円
128GBGB10 搭載機の最安1,498,843 円
Dell		1,299,100 円
HP		—
128GBMac Studio M5 Max1,031,800 円1,211,800 円1,571,800 円
128GBMacBook Pro 16インチ M5 Max1,209,800 円1,389,800 円1,749,800 円
256GBMac Studio M5 Ultra1,993,800 円2,173,800 円2,533,800 円
512GBMac Studio M5 Ultra4,063,800 円4,243,800 円4,603,800 円

GB10 搭載機は、2TB のほうが 4TB より高くなっています。2TB 構成を出しているのは Dell 直販と Lenovo の通販だけで、4TB は HP 直販のキャンペーン価格が最も安くなっています。容量を減らしても安くはなりません。8TB の構成は無く、8TB の段は Apple だけの比較になります。

4TB で揃えた GB10 搭載機

GB10 搭載機は性能が同一なので、価格と保証だけの比較になります。安い順です。

写真製品価格（税込）最安との差入手先保証・注記
HP ZGX Nano G1n HP ZGX Nano G1n 1,299,100 円
定価 2,125,200 円		 基準 HP 直販 メーカー直販 1年センドバック。期間限定 11/10 まで 前回は 1,098,900 円
GIGABYTE AI TOP ATOM GIGABYTE AI TOP ATOM 1,348,000 円 +48,900 円 ツクモ 型番 ATAGB10-9001。要確認 通販の掲載価格。在庫なし ツクモの掲載価格。前回は 1,330,000 円（アプライドネット）
MSI EdgeXpert MSI EdgeXpert 1,415,750 円 +116,650 円 通販 要確認 出品者・保証条件は個別確認
Lenovo ThinkStation PGX Lenovo ThinkStation PGX 1,856,800 円 +557,700 円 OCNオンライン 型番 30KL000AJP。前回は 2,141,640 円（TT-Mall）
Acer Veriton GN100 Acer Veriton GN100 1,999,800 円 +700,700 円 Acer 公式ストア 在庫あり 値引きが終わり通常価格に戻った。前回は 1,386,000 円
Dell Pro Precision with GB10 Dell Pro Precision with GB10 2,087,910 円
配送料込		 +788,810 円 Dell 直販 オンサイト保守 12ヶ月。受注後 10日〜2週間で納品。前回は 2,140,820 円
NVIDIA DGX Spark NVIDIA DGX Spark — — なし リファレンスそのもの。販売店なし 価格.com に出品が無い。前回は 1,399,800 円（グラプラス）

同じ性能のものが、入手先だけで約79万円違います。最安の HP と最高値の Dell で動作性能は変わりません。差額は保証・流通経路・在庫状況への対価です。最安の HP はメーカー直販のキャンペーン価格で、11/10 で終わります。2位の GIGABYTE との差は約4.9万円ですが、GIGABYTE はいま在庫がありません。金額だけで決める幅ではありません。

ストレージ容量が揃わないもの

ASUS Ascent GX10 は統合メモリこそ 128GB ですが、流通している構成はストレージ 1TB です。同一構成で比べられないため、上の表からは外しました。

写真製品メモリストレージ価格（税込）入手先
ASUS Ascent GX10ASUS Ascent GX10128GB1TB—
前回 1,100,000 円		販売店なし

容量が4分の1なのに、出品があったときの価格（1,100,000 円）は 4TB の最安と約19.9万円しか違いませんでした。統合メモリだけを見て「128GB 機の最安」と判断すると外します。GB10 搭載機を比べるときは、ストレージ容量を必ず型番で確かめてください。

統合メモリ 1GB あたりの単価

機種メモリ2TB 時4TB 時8TB 時
Mac mini M5 Pro64GB10,309 円/GB13,122 円/GB18,747 円/GB
GB10 搭載機の最安128GB11,710 円/GB10,149 円/GB—
Mac Studio M5 Max128GB8,061 円/GB9,467 円/GB12,280 円/GB
MacBook Pro 16インチ M5 Max128GB9,452 円/GB10,858 円/GB13,670 円/GB
Mac Studio M5 Ultra256GB7,788 円/GB8,491 円/GB9,898 円/GB
Mac Studio M5 Ultra512GB7,937 円/GB8,289 円/GB8,992 円/GB

容量あたりで最も安いのは Mac Studio M5 Ultra です。総額は高いものの、1GB あたりでは全段で最安になります。2TB では 256GB、4TB と 8TB では 512GB が最安です。大きく積むほど単価は下がります。逆に 64GB の Mac mini は、8TB まで積むと 1GB あたり 18,747 円になり、最も割高な買い方になります。

メモリ帯域 1GB/s あたりの単価

機種帯域2TB 時4TB 時8TB 時
Mac mini M5 Pro307 GB/s2,149 円2,735 円3,908 円
GB10 搭載機の最安273 GB/s5,490 円4,759 円—
Mac Studio M5 Max614 GB/s1,681 円1,974 円2,560 円
MacBook Pro 16インチ M5 Max614 GB/s1,971 円2,263 円2,850 円
Mac Studio M5 Ultra1.2 TB/s1,662 円1,812 円2,112 円
Mac Studio M5 Ultra 512GB1.2 TB/s3,387 円3,537 円3,837 円

帯域あたりでは GB10 搭載機が最も高くつきます。いまは 4TB で揃えても、128GB 機の最安は Mac Studio M5 Max（1,211,800 円）で、GB10 搭載機の最安（1,299,100 円）を下回ります。GB10 を選ぶ理由は CUDA がそのまま動くことにあり、価格や速度あたりの効率ではありません。

メモリ帯域と生成速度

生成（decode）の速さは、演算性能ではなくメモリ帯域で決まります。1トークンを出すたびに重みを読み直すため、読み出しの速さが上限になります。

MoE では「活性パラメータ」だけを読む

Mixture of Experts（MoE）のモデルは、総パラメータのうち一部の専門家（expert）だけを1トークンごとに使います。容量は総パラメータで決まり、速度は活性パラメータで決まります。この分離があるため、総パラメータが 1000億を超えるモデルでも、活性が数十億なら実用的な速度で回ります。

実測を基準にした見当

前世代の M4 Max・128GB で 200B 級 MoE（3bit・約 90GB）が 9〜10 tok/s という実測が公開されています。デコード速度は帯域に律速されるため、この実測を基準に各機種の見当が付きます。

機種メモリ帯域M4 Max 比90GB のモデルでの速度
MacBook Pro M4 Max 128GB（前世代）546 GB/s基準9〜10 tok/s（実測）
Mac Studio M5 Ultra 256GB1.2 TB/s2.20×約 20 tok/s（推定）
Mac Studio M5 Max 128GB614 GB/s1.12×約 10〜11 tok/s（推定）
MacBook Pro 16インチ M5 Max 128GB614 GB/s1.12×約 10〜11 tok/s（推定）
Mac mini M5 Pro 64GB307 GB/s0.56×— 64GB 上限で載らない
GB10 搭載機 128GB273 GB/s0.50×約 4.5〜5 tok/s（推定）

同じ 128GB でも、生成速度は 2.25 倍違います。GB10 搭載機と Mac Studio M5 Max は載せられるモデルが同じですが、帯域比がそのまま速度差になります。128GB を選ぶ判断は、容量ではなく帯域と価格の比較です。

世の中の実測ベンチマーク

上の見当は帯域比からの推定です。ここでは公開されている実測ベンチマークを、機種・モデル・量子化・コンテキスト長ごとに並べます。同じ機種でも、量子化形式・使用ツール（MLX / llama.cpp / vLLM）・コンテキスト長で数値が大きく変わるため、単一の数値で機種を比べないでください。

GB10 搭載機（llama.cpp、単発リクエスト）

llama.cpp の公式リポジトリで報告された DGX Spark 実測です（llama-bench -fa 1 -d 0,4096,...,32768 -p 2048 -n 32）。

モデル量子化プロンプト処理(pp2048)生成 ctx0生成 ctx32768
gpt-oss-120BMXFP4約 1,956 tok/s約 60.6 tok/s約 40.6 tok/s
gpt-oss-20BMXFP4約 2,009 tok/s約 60.9 tok/s—
Qwen3 Coder 30B A3BQ8_0約 1,654 tok/s約 44.3 tok/s—

GB10 搭載機（Ollama / vLLM、単発とバッチ）

NVIDIA Developer Forums に投稿された実測です。同一ハーネスで Ollama（単発）と vLLM（単発・8並列バッチ）を比較しています。

モデルOllama Q4（単発）vLLM 4bit（単発）vLLM 4bit（8並列合計）
Qwen3-30B-A3B85.2 tok/s77.1 tok/s313.4 tok/s
GPT-OSS-120B42.1 tok/s60.7 tok/s116〜153 tok/s
Gemma-4-26B-A4B（MTP）49.6 tok/s54.9 tok/s303.6 tok/s

並列で投げると合計スループットは 2〜5 倍に伸びます。GB10 はプロンプト処理（compute-bound）が強く、単発の生成速度（memory-bound）だけを見ると強みが分かりません。複数リクエストをさばく用途では vLLM のバッチ処理が効きます。

Mac Studio / MacBook Pro M5 Max（MLX）

hardware-corner.net が MLX で実測した MacBook Pro M5 Max 128GB（Mac Studio M5 Max と同じチップ・同じ帯域）の値です。

モデル量子化4K コンテキスト16K/32K コンテキスト
gpt-oss-120BMXFP4（8bit実行）87.9 tok/s76.0 tok/s（16K）
Qwen3.5-122B-A10B4bit65.9 tok/s54.9 tok/s（32K）

Apple の「4倍速い」という表現と、コミュニティ実測には開きがあります。Apple 公式は M5 チップ単体の Neural Accelerators による生成速度の向上を M4 比 1.19〜1.27倍と公表しています。一方、コミュニティが実測した Qwen3.5-27B（dense・6bit）は約 23 tok/s で、MoE ではない dense モデルではメモリ帯域が効きにくく、期待したほど伸びないという報告があります。MoE か dense か、量子化形式、コンテキスト長のどれもが結果を左右します。

Mac Studio M5 Ultra・Mac mini M5 Pro については、本稿執筆時点で出典を明示できる実測ベンチマークが見つかりませんでした。上の見当（帯域比からの推定）に留めます。

KV キャッシュがメモリを追加で食う

モデル本体のほかに、文脈を保持する KV キャッシュがメモリを消費します。モデルの大きさに対しては小さいものの、容量ぎりぎりの構成では効きます。次章以降の判定では、OS と合わせた余裕をあらかじめ差し引いています。

対象モデルの量子化サイズ

Qwen・Gemma・GLM・Kimi の各系列について、公開されている GGUF の実サイズを並べます。数値は配布元が示すファイルサイズです。

Qwen

モデル総 / 活性形式4bit 級サイズ小さい量子化
Qwen3.8-27B27B（dense）dense約 17 GB—
Qwen3.6-35B-A3B35B / 3BMoE22.7 GB2bit 12.6 GB
Qwen3.8-Flash-Next125B / 6BMoE93.7 GB1bit 72.5 GB
2bit 78.9 GB
3bit 90 GB
Qwen3-235B-A22B235B / 22BMoE142 GB3bit 約 112 GB
Qwen3.8-Max2.4T / 95BMoE—FP8 で約 2.5 TB

Gemma

Gemma 4 は全変種に QAT（Quantization Aware Training）のチェックポイントが用意されています。学習の段階で量子化を織り込むため、4bit でも精度の低下が小さいのが特徴です。

モデル総 / 活性形式BF16QAT 4bit
Gemma 4 E2B2Bdense11.4 GB2.9 GB
Gemma 4 E4B4Bdense17.9 GB4.5 GB
Gemma 4 12B12Bdense26.7 GB6.7 GB
Gemma 4 26B-A4B26B / 4BMoE57.7 GB14.4 GB
Gemma 4 31B31Bdense69.9 GB17.5 GB

Gemma 4 の GGUF は 4bit 相当が1本だけ配布されています。配布元によれば、それより高い精度の量子化は精度が上がらず劣化するため用意していないとのことです。選択の余地がない代わりに、迷う必要もありません。

GLM

モデル総 / 活性1bit2bit3bit4bit
GLM-4.6355B / 32B84 GB115〜135 GB145〜158 GB204 GB
GLM-5744B / 40B176 GB241 GB——
GLM-5.2744B / 40B223 GB239 GB290〜360 GB372〜475 GB

Kimi

モデル総 / 活性最小の量子化2bit4bit
Kimi K2（初代）1T / 32B1.8bit 230〜244 GB382 GB621 GB
Kimi K2.61T—340 GB584 GB
Kimi K2.7 Code1T / 32B—339 GB584 GB

Kimi は現行世代で 1bit 級の配布がなくなりました。初代 K2 には 1.8bit（230〜244GB）がありましたが、K2.6 と K2.7 は 2bit（339〜340GB）が最小です。256GB の機体でも現行世代は入りません。

容量別に動くモデルの判定

実効容量の見方

統合メモリの全量をモデルに使えるわけではありません。OS と他のプロセス、それに KV キャッシュを差し引いた分が使える上限になります。ここでは次の目安で判定します。

統合メモリOS等の控えKV等の控えモデルに使える目安
64GB8 GB6 GB約 50 GB
128GB10 GB8 GB約 110 GB
256GB12 GB10 GB約 234 GB

Mac は既定でGPUに割り当てる上限が全量より低く設定されています。大きなモデルを載せるときは割り当て上限を引き上げる設定が要ります。上表はその調整を行った前提の数値です。調整しない場合、使える量はさらに小さくなります。

以下の表の「推定速度」は、4章の実測（M4 Max・546 GB/s・90GB のモデルで 9〜10 tok/s）を基準に、帯域比とモデルサイズ比だけで機械的に外挿した値です。MoE モデルは総パラメータの一部（活性パラメータ）しか読まないため、活性比率が低いモデル（例: Qwen3.8-Flash-Next は 125B 中 6B）ほど、この推定より実際は速くなる可能性があります。実測ではなく目安として扱ってください。

64GB（Mac mini M5 Pro）で動くもの

機種が Mac mini M5 Pro（307 GB/s）に限定されるため、推定速度もこの帯域で計算しています。

判定モデル量子化サイズ推定速度
動くGemma 4 31BQAT 4bit17.5 GB約 27 tok/s
動くGemma 4 26B-A4BQAT 4bit14.4 GB約 33 tok/s
動くQwen3.6-35B-A3B4bit22.7 GB約 21 tok/s
動くQwen3.8-27B4bit約 17 GB約 28 tok/s
条件付きGemma 4 31BBF16（無量子化）69.9 GB約 7 tok/s
載らないQwen3.8-Flash-Next1bit でも72.5 GB—
載らないGLM-4.6 以上1bit でも84 GB 以上—

64GB の上限は、総パラメータで 35B 前後、モデルサイズで 50GB 程度です。4bit なら 100B 級の MoE に手が届きそうに見えますが、実際には Qwen3.8-Flash-Next（125B）の最小量子化 72.5GB でも入りません。

128GB（GB10 搭載機 / Mac Studio M5 Max / MacBook Pro M5 Max）で動くもの

この容量は3機種にまたがり、帯域も 273〜614 GB/s とばらつくため機種を1つに絞れません。推定速度は Mac Studio M5 Ultra 256GB（1.2 TB/s）の値を代わりに載せています。GB10 搭載機・Mac Studio M5 Max・MacBook Pro M5 Max では、この値より遅くなります。

判定モデル量子化サイズ推定速度
（M5 Ultra 256GB）
動くQwen3.8-Flash-Next4bit (IQ4_XS)93.7 GB約 20 tok/s
動くGLM-4.62bit (IQ2_XXS)115 GB約 16 tok/s
動くQwen3-235B-A22B3bit約 112 GB約 17 tok/s
条件付きGLM-4.62bit (Q2_K_XL)135 GB約 14 tok/s
載らないQwen3-235B-A22B4bit142 GB—
載らないGLM-5 / GLM-5.21bit でも176 GB 以上—
載らないKimi K2 系最小でも230 GB 以上—

128GB の上限は、総パラメータで 235B〜355B、モデルサイズで 110GB 程度です。ただし 235B・355B を載せるには 2〜3bit まで落とす必要があり、4bit で快適に使えるのは 125B 級までです。

128GB は「4bit で 125B 級」か「2bit で 355B 級」の分かれ道になります。同じ容量でも、量子化を深めて大きいモデルを載せるか、精度を保って中規模を載せるかで性格が変わります。品質を優先するなら 4bit の 125B 級のほうが安定します。

256GB（Mac Studio M5 Ultra）で動くもの

機種が Mac Studio M5 Ultra（1.2 TB/s）に限定されるため、推定速度もこの帯域で計算しています。

判定モデル量子化サイズ推定速度
動くQwen3-235B-A22B4bit (Q4_K_M)142 GB約 13 tok/s
動くGLM-4.64bit (Q4_K_XL)204 GB約 9.2 tok/s
動くGLM-52bit (IQ2_XXS)241 GB約 7.8 tok/s
動くGLM-5.22bit (IQ2_M)239 GB約 7.9 tok/s
条件付きKimi K2（初代）1.8bit230〜244 GB約 7.7〜8.2 tok/s
載らないKimi K2.6 / K2.72bit が最小339〜340 GB—
載らないQwen3.8-Max—約 2.5 TB—

256GB の上限は、総パラメータで 744B、モデルサイズで 234GB 程度です。1兆パラメータ級（Kimi K2 系）は、初代の 1.8bit がぎりぎり入るかどうかで、現行世代は入りません。

3段のまとめ

統合メモリ該当機種モデルに使える目安4bit で動く総パラメータ低ビットまで落として動く総パラメータ
64GBMac mini M5 Pro約 50 GB35B 級35B 級（変わらず）
128GBGB10 搭載機
Mac Studio M5 Max
MacBook Pro M5 Max		約 110 GB125B 級355B 級（2bit）
256GBMac Studio M5 Ultra約 234 GB355B 級744B 級（2bit）

容量を2倍にすると、動かせる総パラメータはおよそ3倍に伸びます。64GB→128GB で 35B→125B、128GB→256GB で 125B→355B（いずれも 4bit）です。低ビットまで許容すればさらに一段上がります。この非線形さは、大きいモデルほど MoE で活性が抑えられており、低ビット量子化の劣化も相対的に小さいことによります。

MoEとQATが効く理由

MoE は容量と速度を切り離す

dense（密）モデルは、1トークンごとに全パラメータを読みます。MoE は専門家を切り替えて一部だけを使うため、読む量が総パラメータより大幅に小さくなります。

モデル形式総活性活性の割合
Gemma 4 31Bdense31B31B100%
Qwen3.6-35B-A3BMoE35B3B8.6%
Qwen3.8-Flash-NextMoE125B6B4.8%
Qwen3-235B-A22BMoE235B22B9.4%
GLM-5.2MoE744B40B5.4%
Kimi K2.7MoE1000B32B3.2%

活性の割合は、モデルが大きくなるほど小さくなる傾向にあります。1兆パラメータの Kimi K2.7 でも活性は 32B で、Gemma 4 31B の dense と同程度です。載せられれば、速度は総パラメータほど不利にならないということです。

MoE で節約できるのは読み出し量だけで、置き場所は節約できません。どの専門家が呼ばれるかは入力ごとに変わるため、全パラメータをメモリに置いておく必要があります。統合メモリの容量が壁になるのはこのためです。

QAT は量子化の劣化を先に織り込む

通常の量子化は、学習が終わった重みを後から丸めます。QAT は学習の過程に量子化を混ぜ込むため、4bit にしても品質の落ち込みが小さくなります。Gemma 4 は全変種に QAT を用意しており、4bit で BF16 の約4分の1（メモリ使用量で約72%減）に収まります。

手元の環境PCとの距離

比較の出発点として、いま使っている一般的なゲーミングノートがどこに位置するかを示します。決定的な制約は VRAM です。

比較軸ゲーミングノート（2021年前後の構成）128GB 機（GB10 搭載機）差
AI に使えるメモリ4 GB（VRAM）128 GB（統合）32倍差
メモリ帯域約 51.2 GB/s
（DDR4-3200 2ch）		273 GB/s
（LPDDR5x 256bit）		約 5.3倍
システムメモリ32 GB
16GB×2・スロット2本とも使用済み		128 GB（オンボード・増設不可）—
CPU4コア8スレッドArm 20コア5倍
ストレージ1 TB4 TB4倍
扱えるモデル規模2B 級以下（量子化なし）
7B 級（4bit）		55B 級（量子化なし）
125B 級（4bit、総パラメータ 355B まで）		—
OSWindows 11NVIDIA DGX OS—

VRAM 4GB は、アップグレードでは越えられない壁です。システムメモリは 32GB へ増設済みですが、VRAM は 4GB のまま変わりません。CPU も BGA 実装で交換できません。システムメモリへオフロードすれば大きいモデルも一応動きますが、帯域が 51.2 GB/s しかないため実用的な速度になりません。増設で改善するのは同時に扱えるプロセスの数であって、載せられるモデルの大きさではありません。

CPU・GPU の型番、ストレージ・ネットワーク・電源の構成、仮想化の状態など、さらに詳しい実測は実行環境PC スペック調査を参照してください。

統合メモリを持たない選択肢

統合メモリ機ではなく、ディスクリート GPU を積んだ一般的な PC を選ぶ道もあります。ただし VRAM の上限が低く、本レポートの3段のいずれにも届きません。構造的な理由を残しておきます。

NPU の TOPS 値は判断材料にならない

AI PC として売られる機種は「最大 45 TOPS」「最大 85 TOPS NPU」といった数値を前面に出しますが、これは LLM の生成速度を意味しません。生成はメモリ帯域に律速されるため、演算性能の指標を見ても速度は分かりません。NPU は小さなモデルの推論や画像処理の加速に効くもので、大きな LLM を載せる能力とは別の話です。

デスクトップの VRAM 上限はノートより低いことがある

価格の高さと VRAM 容量は一致しません。デスクトップの最上位モデルでも VRAM 16GB に留まる一方、ノート型では 24GB の構成が存在します。

形態VRAM 最大該当する GPU
デスクトップ16GBRTX 5080 クラス
ノート24GBRTX 5090 Laptop

つまり VRAM 24GB を求めるならノート型しか選択肢がないという逆転が起きます。価格順に選ぶと外します。

メモリスロットを使い切っている構成がある

安価な構成では、システムメモリが 8GB×2 でスロットを使い切っていることがあります。32GB にするには増設ではなく交換が必要です。VRAM に収まらない分をシステムメモリへオフロードする使い方では、この容量が次のボトルネックになるため、交換用メモリの費用を初期コストに含めて見積もる必要があります。

Radeon 構成は安いが不利

同じ VRAM 16GB でも、Radeon 構成のほうが数万円安く手に入ります。ただし Windows での ROCm 対応が限定的で、llama.cpp は Vulkan バックエンド頼りになります。差額で CUDA が使えるかどうかが変わるため、LLM 用途では GeForce を選ぶ価値があります。

VRAM 24GB では、本レポートで扱ったモデルはほとんど動きません。4bit の 35B 級（22.7GB）がぎりぎり載るかどうかで、125B 級には遠く届きません。統合メモリ機を検討する理由は、ここにあります。

これから出る機種

購入できないため比較表には入れていませんが、容量の段そのものを変える機種が出ます。

GMKtec EVO-X5 Pro

項目内容
CPUAMD Ryzen AI Max+ PRO 495（Zen 5・16コア32スレッド）
GPURadeon 8065S（RDNA 3.5・40 CU）
NPUAMD XDNA 2（55 TOPS）
統合メモリ最大 192GB LPDDR5X-8533（256bit）
メモリ帯域273 GB/s
GPU 割り当て最大 160GB
ストレージ最大 24TB（PCIe 4.0 M.2 2280 × 3基）
発売日2026年9月28日
価格未公開 日本公式サイトに製品ページはあるが、価格も購入導線も未掲載

帯域は GB10 搭載機と同じ 273 GB/s で、容量だけが 128GB から 192GB へ伸びます。両者は 256bit の LPDDR5X という同じ構成で、速度はほぼ並びます。128GB では載らなかった GLM-5 の 1bit（176GB）が、192GB なら入る計算になります。ただし実効容量は OS の控えを引いた分になるため、余裕はほとんど残りません。

価格が公開されていないため、費用対効果は判断できません。128GB 機と 256GB 機の中間をいくら埋めるかが、この機種が選択肢になるかどうかを決めます。

結論

容量の3段が、そのまま使えるモデルの階層になる

統合メモリの容量は、動かせるモデルの上限をほぼ一意に決めます。帯域と価格はその次の判断軸です。

用途で選ぶなら

優先すること選ぶもの価格（税込）理由
最も安く 128GB / 4TB Mac Studio M5 Max
128GB / 4TB		 1,211,800 円 4TB 込みで最安。GB10 搭載機の最安は HP ZGX Nano G1n（1,299,100 円・キャンペーン価格で 11/10 まで）
128GB で速さが要る Mac Studio M5 Max
128GB / 2TB		 1,031,800 円 GB10 機のどれより安く、帯域は 2.25 倍。ストレージは 2TB に下がる。4TB が要らないならこちらが有利
最大規模を狙う Mac Studio M5 Ultra
256GB / 2TB		 1,993,800 円 744B 級が 2bit で載る唯一の選択。帯域も 1.2TB/s で最速。容量単価でも最安
予算を最小に Mac mini M5 Pro
64GB / 2TB		 659,800 円 35B 級までなら十分。ただし 100B 級には届かない
持ち運びたい MacBook Pro 16インチ M5 Max
128GB / 2TB		 1,209,800 円 128GB をノート型で扱える唯一の選択肢。据置の M5 Max との差額 17.8 万円が可搬性の対価
CUDA 資産がある GB10 搭載機
128GB / 4TB		 1,299,100 円〜 DGX OS で CUDA がそのまま動く。Mac へ移すなら MLX への移植コストが上乗せされる

128GB は帯域と価格で決まる

GB10 搭載機（273 GB/s）と Mac Studio M5 Max（614 GB/s）は、統合メモリが同じ 128GB です。載せられるモデルは同じですが、生成速度は帯域比で 2.25 倍の差が出ます。いまは 2TB でも 4TB でも Mac Studio が安く速い関係です。GB10 側は通販価格とキャンペーンで上下するため、この関係は入れ替わることがあります。

通販の掲載価格は、数日で往復します。DGX Spark は9月20日に18万円下がって最安に立ちましたが、その2日後には最安の出品が消え、73万円高い値だけが残りました。首位に立ってから陥落するまで2日です。同じ期間に Dell は23万円上がり、ASUS は容量が4分の1（1TB）だと判明しています。その後10月10日までに、DGX Spark は 1,133,000 円まで下がって再び最安に立ちましたが、10月17日にはその出品も消え、1,399,800 円が最安になり、10月18日には出品そのものが無くなりました。同じ日に Acer は値引きを終えて 1,999,800 円に戻っています。メーカー直販も動きます。HP はキャンペーンが 10/30 まで延びた一方で、価格は 1,098,900 円から 1,299,100 円に上がりました。一方 Apple の価格は、9月5日・16日・20日・22日・10月10日の5時点で一度も動いていません。この表の順位は数日で変わる前提で読んでください。

256GB は容量と帯域が同時に上がる

Mac Studio M5 Ultra は、容量が 2 倍になると同時に帯域も 1.2TB/s へ上がります。総額は最も高いものの、容量単価でも帯域単価でも最も効率がよいという結果になりました。動かしたいモデルが 355B 級に及ぶなら、これ以外の選択肢は現時点でありません。

参照元

本レポートの数値はすべて以下から取得しました。取得日はいずれも 2026-10-10 です（記載のあるものを除く）。

メーカー公式・直販

Apple 公式ストア

構成を購入画面で実際に選択し、選択後の合計金額を読み取っています。カタログ値ではありません。

販売店・通販

報道

モデルのサイズ・実測値

ベンチマーク（取得日 2026-09-28）

価格と在庫は変動します。ここに挙げた URL は取得時点の状態を示すもので、内容は予告なく変わります。購入を検討するときは、必ず各ページで最新の情報を確認してください。