更新日:
8/9/2026

VRAM 12GBで動くローカルLLM一覧|14Bモデル・量子化・必要RAMを比較

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目次

この記事のポイント

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VRAM 12GBは7B・8Bを余裕を持って動かしやすい
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12B・14BはQ4量子化が中心
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20B以上は低量子化やRAMオフロードが必要になりやすい
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画像入力と長いコンテキストでは3〜4GB程度の余裕を見る
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RTX 3060 12GBなど旧世代GPUも容量面では有力

VRAM 12GBは、ローカルLLMを本格的に試し始めるうえで選択肢が大きく広がる容量です。

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7B・8BクラスをQ4だけでなくQ5やQ8で検討でき、12B・14BクラスもQ4を中心に実用候補へ入ります。

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ただし、12GBのモデルファイルがそのまま12GB GPUへ収まるわけではありません。モ

デル本体に加えてKVキャッシュ、ランタイム、画面表示、画像入力などがVRAMを使用します。

特に長いコンテキストやマルチモーダルモデルでは余裕が必要です。

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この記事では、VRAM 12GBで快適・条件付き・非推奨になるモデル規模を分け、代表GPU、量子化、必要RAM、Ollama・LM Studioの設定まで整理します。

VRAM 12GBで動くモデル規模の目安

12GB環境では7B・8Bが安定しやすく、12B・14BはQ4が主戦場です。

20B以上はモデルによって起動できても、GPUだけに収まらない可能性があります。

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規模 判定 量子化 注意点
3B〜8B 快適 Q4〜Q8 長文・画像入力時は使用量を確認
12B〜14B 実用候補 Q4中心 コンテキストを段階的に増やす
20B〜24B 条件付き Q2〜Q3またはオフロード 速度・品質の低下に注意
27B以上 非推奨 分割実行 VRAM容量が不足しやすい

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ファイルサイズは目安にすぎません。

MoEモデル、画像エンコーダー付きモデル、KVキャッシュの形式によって実行時メモリは変わります。

VRAM 12GBで選びやすいモデルと用途

12GBでは、小型モデルを高い量子化で使うか、14B前後をQ4で使うかが主な選択です。

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候補 使い方 向く用途
Granite 4.2 3B Q8も検討可能 抽出、要約、業務処理
Qwen系7B〜8B Q5・Q8または長めの文脈 日本語、コード、推論
Llama・Mistral系8B 高品質量子化を検討 汎用チャット、文章処理
Qwen系12B〜14B Q4中心 より複雑な推論、コード
画像対応4B〜8B 画像解像度と文脈を制限 スクリーンショット・資料理解

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同じ系列でも世代や派生版によってライセンスと日本語性能が異なります。

モデルカードと実ファイルサイズを確認してください。

12GBではQ4・Q5・Q8をどう選ぶ?

14B前後はQ4から始めます。7B・8BならQ5やQ8へ上げる余地がありますが、量子化を上げるほどKVキャッシュ用の余裕が減ります。

  • 速度と安定性優先:Q4
  • 7B・8Bの品質を少し上げたい:Q5・Q6
  • 小型モデルの精度を優先:Q8
  • 14B超を試すだけ:Q3以下。ただし品質を実測

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コンテキストは8Kから確認

12GBでも最大コンテキストを最初から設定しないでください。

8K前後から開始し、16K、32Kと段階的に増やします。

画像を入れる場合はさらに短くする方が安定します。

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必要RAM

通常利用はRAM 16GBでも可能ですが、14B、CPUオフロード、複数アプリを扱うなら32GBを推奨目安とします。

大きめモデルを頻繁に試すなら64GBも選択肢です。

RTX 3060 12GB・RTX 4070などの違い

代表的な12GB GPUにはRTX 3060 12GB、RTX 4070、RTX 4070 SUPER、RTX 5070などがあります。

容量が同じでも演算性能、メモリ帯域、世代、消費電力が違うため、生成速度は同じではありません。

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RTX 3060 12GBは新しい上位GPUより遅い一方、8GB GPUより大きなモデルをGPU内へ収めやすい点が強みです。

ローカルLLMでは世代の新しさだけでなく、VRAMへ収まるかが体感速度を大きく左右します。

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ノートPC版は名称が同じでもVRAM容量や電力上限が異なる場合があります。

購入時は製品名だけでなく、実際のVRAMとTGPを確認してください。

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PC全体の選び方はローカルLLMに必要なPC・GPU・VRAM、容量別の詳しい判定はVRAM・PC適合チェッカーで確認できます。

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Ollama・LM Studioの設定とメモリ不足対策

最初は7B〜8BのQ4、8Kコンテキストで動作確認し、余裕があればQ5や14B Q4へ進みます。

LM Studioでは読み込み前のメモリ推定、Ollamaでは実際のモデルタグと容量を確認してください。

  1. GPUドライバーを更新
  2. 他のGPU使用アプリを閉じる
  3. Q4モデルを選ぶ
  4. コンテキストを8K以下から開始
  5. 専用VRAMと共有GPUメモリを確認
  6. 不足時は文脈・量子化・モデル規模の順に下げる

画像入力で落ちる場合は解像度と枚数を減らします。

共有GPUメモリの使用が増え、速度が急落する場合はモデルの一部がRAMへ移っている可能性があります。

このモデル、自分のPCで動く?

GPU・VRAM・RAMを選ぶと、ローカルで動かせるAIモデルの目安を確認できます。

VRAM・PC適合チェッカーを使う →

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VRAM 12GBは、7B・8Bを高品質設定で使いながら、12B・14BのQ4にも挑戦できるバランスの良い容量です。

一方、20B以上を無理に低量子化するより、用途に合う14B以下を安定して動かす方が実用的な場合があります。

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モデル本体だけで12GBを使い切らず、KVキャッシュや画像処理の余裕を残してください。

GPU名、RAM、用途を含む個別判定はVRAM・PC適合チェッカーで確認できます。

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