【2026年版】ローカルAI・VR・画像生成向けGPU全機種スペック一覧
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この記事では、2026年4月時点で購入できるGPUの全スペックと価格を一覧にまとめました。検討中の方はブックマークして比較にお使いください。
目次
GPU全機種スペック一覧（2026年4月時点）
この表の見方
VRAM＝GPUに搭載されたメモリ容量。AIモデルを丸ごと載せる必要があるため、最も重要なスペックです。
価格＝2026年4月時点の実勢価格（税込）。日々変動します。
一言コメント＝AI・VR用途での実用的なポイントをまとめています。
背景が黄色の行はコスパ面でおすすめのモデルです。
NVIDIA GeForce RTX 50シリーズ（Blackwell世代・2025〜2026年発売）
| GPU | VRAM | 新品価格 | 中古価格帯 | 一言コメント |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32GB | 40〜70万円（公式約40万円・品薄で高騰中） | – | 全部盛り。消費電力と価格も最高クラス |
| RTX 5080 | 16GB | 21〜25万円 | – | VR最高設定向き。LLM用途は16GBが上限 |
| RTX 5070 Ti | 16GB | 約16万円 | – | VR＋AIのバランス型。消費電力も控えめ |
| RTX 5070 | 12GB | 約10万円 | – | VR向きだがVRAM 12GBはAI用途だと制限あり |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16GB | 約9〜10万円 | – | 16GB CUDA最安クラス。AI画像生成に好適 |
| RTX 5060 Ti 8GB | 8GB | 約7万円 | – | VR入門向き。LLMは8Bモデルまで |
| RTX 5060 | 8GB | 約6万円 | – | 省電力。VR＋軽いAI用途に |
RTX 50シリーズの詳細スペックを見る（メモリ帯域・TDP・LLM性能）
| GPU | メモリ帯域 | TDP | LLM性能スコア |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 1792 GB/s | 575W | 120 |
| RTX 5080 | 960 GB/s | 360W | 80 |
| RTX 5070 Ti | 896 GB/s | 300W | 72 |
| RTX 5070 | 672 GB/s | 250W | 60 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 448 GB/s | 180W | 45 |
| RTX 5060 Ti 8GB | 448 GB/s | 180W | 40 |
| RTX 5060 | 448 GB/s | 145W | 35 |
2026年春の新品購入候補はこの世代。特にRTX 5060 Ti 16GB（約9〜11万円）は、16GB VRAMをCUDA環境で使える最安クラスとして注目です。予算に余裕があればRTX 5070 Tiがバランス型としておすすめです。
NVIDIA GeForce RTX 40シリーズ（Ada Lovelace世代・2022〜2024年発売）
| GPU | VRAM | 新品価格 | 中古価格帯 | 一言コメント |
|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24GB | 46〜55万円 | 30〜38万円 | 基準値。生産終了で高騰中 |
| RTX 4080 SUPER | 16GB | 在庫僅少 | 15〜18万円 | VR最高設定。中古ならお買い得 |
| RTX 4080 | 16GB | 在庫僅少 | 13〜16万円 | 4080 SUPERとほぼ同等。中古は狙い目 |
| RTX 4070 Ti SUPER | 16GB | 在庫僅少 | 11〜14万円 | 16GB中古で最安になりやすい |
| RTX 4070 Ti | 12GB | 在庫僅少 | 9〜11万円 | VR向き。VRAM 12GBはAI用途で制限あり |
| RTX 4070 SUPER | 12GB | 在庫僅少 | 8〜10万円 | 省電力でVR快適。中古コスパ良好 |
| RTX 4070 | 12GB | 在庫僅少 | 7〜9万円 | 省電力VR入門。12GBは画像生成にも使える |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16GB | 在庫僅少 | 7〜10万円 | 帯域が狭くLLMは遅め。16GB版は中古でも希少 |
| RTX 4060 Ti 8GB | 8GB | 在庫僅少 | 4〜5万円 | VR軽量タイトル向け |
| RTX 4060 | 8GB | 在庫僅少 | 3〜4万円 | 最省電力。LLMは8Bモデルのみ |
RTX 40シリーズの詳細スペックを見る（メモリ帯域・TDP・LLM性能）
| GPU | メモリ帯域 | TDP | LLM性能スコア |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 1008 GB/s | 450W | 100 |
| RTX 4080 SUPER | 736 GB/s | 320W | 70 |
| RTX 4080 | 716 GB/s | 320W | 68 |
| RTX 4070 Ti SUPER | 672 GB/s | 285W | 62 |
| RTX 4070 Ti | 504 GB/s | 285W | 55 |
| RTX 4070 SUPER | 504 GB/s | 220W | 50 |
| RTX 4070 | 504 GB/s | 200W | 45 |
| RTX 4060 Ti 16GB | 288 GB/s | 165W | 32 |
| RTX 4060 Ti 8GB | 288 GB/s | 160W | 28 |
| RTX 4060 | 272 GB/s | 115W | 22 |
RTX 40シリーズは新品がほぼ在庫なし。中古が狙い目の世代です。RTX 4070 Ti SUPERは16GB中古で最安帯に入りやすく、VRもAIもこなせるバランスの良い選択肢です。4060 Ti 16GBは帯域が狭い点に注意してください。
NVIDIA GeForce RTX 30シリーズ（Ampere世代・2020〜2022年発売）
| GPU | VRAM | 新品価格 | 中古価格帯 | 一言コメント |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 Ti | 24GB | 生産終了 | 14〜18万円 | 3090とほぼ同性能。消費電力450Wと高い。3090の方が安いことが多い |
| RTX 3090 | 24GB | 生産終了 | 10〜14万円 | 24GBが10万円台。中古LLM用途の定番 |
| RTX 3080 Ti | 12GB | 生産終了 | 6〜8万円 | 帯域は広いがVRAM 12GB。ゲーム＋軽いAI |
| RTX 3080 12GB | 12GB | 生産終了 | 5〜7万円 | 3080 Tiとほぼ同等 |
| RTX 3080 10GB | 10GB | 生産終了 | 4〜6万円 | 10GBは中途半端。8Bモデルなら動く |
| RTX 3070 Ti | 8GB | 生産終了 | 3〜5万円 | VR用中古として安い |
| RTX 3070 | 8GB | 生産終了 | 3〜4万円 | VR入門の中古定番 |
| RTX 3060 Ti | 8GB | 生産終了 | 2.5〜4万円 | コスパ良好な中古VRカード |
| RTX 3060 | 12GB | 生産終了 | 2〜3万円 | 12GBが2万円台。帯域狭いがLLM入門に |
RTX 30シリーズの詳細スペックを見る（メモリ帯域・TDP・LLM性能）
| GPU | メモリ帯域 | TDP | LLM性能スコア |
|---|---|---|---|
| RTX 3090 Ti | 1008 GB/s | 450W | 75 |
| RTX 3090 | 936 GB/s | 350W | 70 |
| RTX 3080 Ti | 912 GB/s | 350W | 48 |
| RTX 3080 12GB | 912 GB/s | 350W | 45 |
| RTX 3080 10GB | 760 GB/s | 320W | 42 |
| RTX 3070 Ti | 608 GB/s | 290W | 32 |
| RTX 3070 | 448 GB/s | 220W | 30 |
| RTX 3060 Ti | 448 GB/s | 200W | 25 |
| RTX 3060 | 360 GB/s | 170W | 20 |
マイニング世代のため中古が豊富。RTX 3060 12GB（2〜3万円）とRTX 3090 24GB（13〜18万円）が中古のコスパ枠です。3060は帯域が狭くLLMの生成速度は遅めですが、12GBあればモデルは載ります。3090は24GBで本格的なローカルAIに使えます。
AMD Radeon RX 9000シリーズ（RDNA 4世代・2025年発売）
| GPU | VRAM | 新品価格 | 中古価格帯 | 一言コメント |
|---|---|---|---|---|
| RX 9070 XT | 16GB | 約9〜10万円 | – | ゲーム性能は5070 Ti級。AI用途はLinux推奨 |
| RX 9070 | 16GB | 約8万円 | – | 16GBが8万円。WindowsでのAIツール対応は不安定 |
AMD Radeon RX 7000シリーズ（RDNA 3世代・2022〜2024年発売）
| GPU | VRAM | 新品価格 | 中古価格帯 | 一言コメント |
|---|---|---|---|---|
| RX 7900 XTX | 24GB | 約18万円 | 12〜15万円 | 24GBが18万円。ROCm＋Linuxなら有力候補 |
| RX 7900 XT | 20GB | 約13万円 | 9〜12万円 | 20GBは独自サイズ。価格次第では検討価値あり |
| RX 7900 GRE | 16GB | 約8万円 | 6〜8万円 | 16GBが8万円台。AMD好きなら |
| RX 7800 XT | 16GB | 約7万円 | 5〜7万円 | ゲーム向き。AIはROCm環境必須 |
| RX 7700 XT | 12GB | 約5万円 | 4〜5万円 | 12GBが5万円。ゲーム向け |
AMD Radeonシリーズの詳細スペックを見る（メモリ帯域・TDP・LLM性能）
| GPU | メモリ帯域 | TDP | LLM性能スコア |
|---|---|---|---|
| RX 9070 XT | 640 GB/s | 304W | 45（ROCm） |
| RX 9070 | 640 GB/s | 220W | 40（ROCm） |
| RX 7900 XTX | 960 GB/s | 355W | 60（ROCm） |
| RX 7900 XT | 800 GB/s | 315W | 50（ROCm） |
| RX 7900 GRE | 576 GB/s | 260W | 38（ROCm） |
| RX 7800 XT | 624 GB/s | 263W | 35（ROCm） |
| RX 7700 XT | 432 GB/s | 245W | 25（ROCm） |
AMD RadeonはVRAM単価が安いのが魅力ですが、AIツール（Ollama、ComfyUI等）の対応はNVIDIAに劣ります。WindowsではCUDA向けツールが動かない場面が多く、Linux＋ROCm環境が前提です。ゲーム用途がメインならコスパは高いですが、AI用途メインならNVIDIAが無難です。
AMDのAI対応について補足: AMD GPUのLLM性能スコアはROCm（Linux）環境での参考値です。WindowsではCUDAと比べてAIツールの対応が不安定な場面が多く、同じスコアにはなりません。AIメインならNVIDIAが無難です。
VRAM別おすすめ早見表
この表の見方
VRAM容量ごとに、新品・中古それぞれのおすすめGPUを1つずつ掲載しています。
AI用途目安＝そのVRAM容量で実用的に動かせるAIモデルの目安です。
| VRAM | 新品おすすめ | 中古おすすめ | AI用途目安 |
|---|---|---|---|
| 8GB | RTX 5060（約6万円） | RTX 3060 Ti（2.5〜4万円） | 8B LLM、SD 1.5、VR中設定 |
| 12GB | RTX 5070（約10万円） | RTX 3060（2〜3万円） | 14B LLM、SDXL、VR高設定 |
| 16GB | RTX 5060 Ti 16GB（約9〜11万円） | RTX 4070 Ti SUPER（11〜14万円） | 14B＋長コンテキスト、SDXL複雑WF |
| 20〜24GB | RX 7900 XTX（約18万円） | RTX 3090（13〜18万円） | 32B LLM、FLUX Dev、ほぼ全画像生成 |
| 32GB | RTX 5090（40〜70万円（公式約40万円・品薄で高騰中）） | – | 32B＋超長コンテキスト（32K+） |
スペック表の補足
メモリ帯域はなぜ重要か
LLMの生成速度はメモリ帯域にほぼ比例します。同じVRAM容量でも、帯域が広いGPUの方がテキスト生成が速くなります。例えば、RTX 3060（12GB・360 GB/s）とRTX 3080 Ti（12GB・912 GB/s）では、同じモデルでも生成速度に2倍以上の差が出ます。LLM性能スコアについて
この記事のスコアはRTX 4090を100とした相対値で、Q4_K_M量子化モデルでのテキスト生成速度を基準にしています。実際の速度はモデルやコンテキスト長によって変動します。AMD GPUのスコアはROCm（Linux）環境での参考値です。中古GPU購入時の注意点
中古価格はショップ販売品（保証付き）を基準にしています。フリマアプリではさらに安い場合がありますが、マイニング使用歴の有無やファン劣化のリスクがあるため、ショップ購入をおすすめします。生成速度の推定方法
この記事や関連記事で使っている「推定tok/s」は、以下の式で算出しています。
推定tok/s ≈ メモリ帯域(GB/s) ÷ モデルサイズ(GB) × 0.75
この式の意味
GPUは1トークン生成するたびに、モデルの全パラメータをメモリから読み出します。「全部読み出すのに最短何秒かかるか」と「実際に1トークン生成にかかった秒数」の比が約0.75です。残りの0.25は、過去の会話履歴（KVキャッシュ）の読み書きや、圧縮データ（Q4量子化）の展開にかかる時間です。0.75の根拠：実測データ
以下はRTX 3090とRTX 3060で、モデルがVRAMに載りきる条件で計測した結果です（2026年4月15日、Ollama 0.20.2、256トークン生成、Linux）。| GPU | 帯域 | モデル | サイズ | 理論tok/s | 実測tok/s | 実測÷理論 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 936 GB/s | qwen3:8b | 5.2GB | 180 | 126.4 | 0.70 |
| RTX 3090 | 936 GB/s | qwen3.5:9b | 6.6GB | 142 | 98.0 | 0.69 |
| RTX 3090 | 936 GB/s | qwen3:14b | 9.3GB | 101 | 76.6 | 0.76 |
| RTX 3060 | 360 GB/s | qwen3:8b | 5.2GB | 69 | 60.1 | 0.87 |
| RTX 3060 | 360 GB/s | qwen3.5:9b | 6.6GB | 55 | 46.6 | 0.85 |
| RTX 3060 | 360 GB/s | qwen3:14b | 9.3GB | 39 | 34.5 | 0.89 |
推定値の限界
この式はモデルがVRAMに載りきる場合にのみ有効です。VRAMが足りずにCPUメモリにはみ出すと、速度は大幅に低下します（実測で10分の1以下になることもあります）。 また、GPU2枚にモデルを分散ロードした場合は、2枚の帯域を合算できるため単体より速くなります。私の環境ではRTX 3090＋RTX 3060の2枚分散でqwen3.5:27b（17GB）が25.5 tok/sでした。GPU別の推定速度早見表（8Bモデル・14Bモデル）
| GPU | 帯域 | 8B 推定 | 14B 推定 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 8GB | 288 GB/s | 42 | — | 14BはVRAM不足 |
| RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ★ 60 | ★ 35 | 筆者実測 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 448 GB/s | 65 | 36 | |
| RTX 4070 Ti S 16GB | 672 GB/s | 97 | 54 | |
| RTX 5070 12GB | 672 GB/s | 97 | — | 14BはVRAM不足 |
| RTX 3080 10GB | 760 GB/s | 110 | — | 14BはVRAM不足 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 896 GB/s | 129 | 72 | |
| RTX 3090 24GB | 936 GB/s | ★ 126 | ★ 77 | 筆者実測 |
| RX 7900 XTX 24GB | 960 GB/s | 138 | 77 | ROCm（Linux）前提 |
| RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | 145 | 81 | |
| RTX 5090 32GB | 1792 GB/s | 258 | 144 |
注意: 推定値はあくまで目安です。Ollamaのバージョン、コンテキスト長、同時実行数、GPUの冷却状態などで変動します。外部のベンチマークサイト（FormulaMod、AwesomeAgents）も参考にしてください。
全GPUコスパランキング
このグラフの見方: バーが長いほど「価格あたりのLLM性能が高い」＝コスパが良いGPUです。コスパ指標は「LLM性能スコア ÷ GPU価格（万円）」で算出。[新品]/[中古]の表記付き。RTX 5090 32GB [新品]
2.4
RTX 4090 24GB [中古]
2.9
RX 7900XTX 24GB [新品]
3.3
RTX 5080 16GB [新品]
3.5
RTX 4080S 16GB [中古]
4.2
RTX 5070Ti 16GB [新品]
4.5
RTX 5060Ti 16GB [新品]
4.7
RTX 4070TiS 16GB [中古]
5
RX 9070 16GB [新品]
5
RTX 4060Ti 16GB [中古]
3.8
RTX 4070S 12GB [中古]
5.6
RTX 5060Ti 8GB [新品]
5.7
RTX 5060 8GB [新品]
5.8
RTX 3090 24GB [中古]
5.8
RTX 5070 12GB [新品]
6
RTX 3080 12GB [中古]
7.5
RTX 3060 12GB [中古]
8
結論：迷ったらこの3枚
| 選び方 | おすすめGPU | 価格目安 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 新品で1枚 | RTX 5060 Ti 16GB | 約9万円 | 16GB VRAMをCUDA環境で使える最安クラス。AI画像生成もLLMも実用的に動く |
| 中古で1枚 | RTX 3060 12GB | 2〜3万円 | 12GBが2万円台。LLMの速度は遅めだが、モデルが載ることが最優先なら最安 |
| 本気のAI用 | RTX 3090中古 / RX 7900 XTX新品 | 13〜18万円 | 24GB VRAMで32Bモデルが動く。3090は中古CUDA環境、7900 XTXはLinux＋ROCm前提 |
2026年4月時点では、RX 7900 XTX（24GB）が約12万円まで値下がりしています。中古のRTX 3090（13〜20万円）より安く、新品保証も付きます。Linuxで使えるならRX 7900 XTXは非常に魅力的な選択肢です。
まとめ
この記事は2026年4月時点のGPU全機種スペックと価格をまとめたリファレンスです。価格は変動するため、購入前には最新の実勢価格を確認してください。 GPUの選び方（用途別のおすすめ、VRAMの目安、予算別ガイド）については、以下の関連記事をご覧ください。関連記事
– 自宅でAIチャットボットを動かしたい → 予算別ガイド（101）
– 中古GPUでローカルAIを始める方法 → 中古GPU購入ガイド（005）
– AI画像生成の始め方 → ComfyUI入門（003）
この記事の価格・スペック情報は2026年4月時点のものです。価格は日々変動しますので、購入前に最新価格をご確認ください。
関連記事
自宅でAIチャットボットを動かしたい：予算別にできることガイド
中古GPUでローカルAIを始める：RTX 30/40世代のコスパを検証する