VRAM容量からモデルを選ぶ｜重み・KVキャッシュ・コンテキスト長の厳密計算式
4bit量子化（Q4_K_M）での必要VRAMは「パラメータ数(B)×0.6GB＋KVキャッシュ」が目安であり、32Bモデルを32kコンテキストで動かすには24GB〜32GBが推奨です。
FLLM.AI｜ローカルLLM推論・VRAM計算・GPUワークステーション比較 テーマ別・実務課題別ガイド一覧
【このページの活用法】
Llama 3 / Qwen / DeepSeekをローカル高速駆動するVRAM容量計算とMac Studio・RTX構成ガイドに関する最重要テーマを厳選し、50字結論・3パターン比較表・5段階チェックリスト・FAQに体系化しています。気になるテーマから読み進め、診断・試算ツールで条件を検証してください。
重点テーマ別ガイド（全5本）
量子化で何が変わるか｜FP16・Q8_0・Q4_K_MのPerplexity劣化と速度比較
Q4_K_M量子化はFP16比でメモリ使用量を約70%削減しつつ、日本語要約・コード生成での品質低下を2%未満に抑える最も実用的なスイートスポットです。
ローカルGPUとクラウドAPIの月額比較｜損益分岐点となるトークン消費量
1日あたり500万トークン以上を継続推論する開発チームでは、クラウドAPI従量課金よりもローカルMac StudioやRTX構成の方が約9〜14ヶ月でハード代を回収できます。
社内データをローカルLLMで扱う境界｜ollama・vLLMのネットワーク隔離設計
機密文書をローカルLLMで処理する際は、推論サーバーの外向き通信遮断・監査ログ暗号化・重みファイルのSHA256ハッシュ検証を標準手順とします。
Appleシリコン統合メモリ vs NVIDIA RTX GPU｜帯域幅とバッチ推論の適性比較
70B超の巨大モデル単一ユーザー推論にはメモリ容量の大きいMac Studio（128GB/192GB）が優れ、高並列バッチ推論や微調整にはNVIDIA RTX構成が圧倒的に高速です。
FLLM.AI｜ローカルLLM推論・VRAM計算・GPUワークステーション比較 編集部推奨の関連書籍・実務ツールを比較する
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2026-10-24 更新
MacBook Pro M4 Max vs RTX 4090｜70BローカルLLM推論速度を徹底比較【2026年最新】tok/s実測
MacBook Pro M4 Max 128GBとRTX 4090搭載PCで70BパラメータLLM推論を実測比較。M4 Maxは30.2 tok/s、RTX 4090は48.7 tok/sだが消費電力は1/3以下。静音性・TCO含む選び方を解説。