【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

GPUの選び方や「VRAMがなぜ重要か」は別記事でまとめています。
関連記事 GPUの選び方・予算別ガイドはこちら → [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（101）]
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。

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 40〜61万円 – 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 150W 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（10〜14万円）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 512 GB/s 300W 45（ROCm）
RX 9070 512 GB/s 250W 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（10〜14万円） 32B LLM、FLUX Dev、ほぼ全画像生成
32GB RTX 5090（40〜61万円） – 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。

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。
※ LLM性能スコアはOllama（Q4_K_M量子化）でのテキスト生成速度の相対値（RTX 4090 = 100基準）。AMDはROCm（Linux）での参考値。価格は2026年4月時点。中古はショップ相場の中間値。 中古のRTX 3060 12GBとRTX 3080 12GBが突出したコスパです。新品ではRTX 5070 12GBとRTX 5060 Ti 16GBが上位。高価格帯のRTX 5090やRTX 4090は性能は高いものの、コスパ指標では下位になります。ただしコスパだけで選ぶと「安くてVRAMが少ないGPU」に偏るので、用途に必要なVRAMを確保した上でコスパを見るのが大事です。

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
MSI GeForce RTX 5060 Ti 16G VENTUS 2X OC PLUS グラフィックボード
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MSI
【中古】ELSA GeForce RTX 3060 S.A.C／L GD3060-12GEBSH4 12GB
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ELSA
【中古】ZOTAC GeForce RTX 3090 ZT-A30900M-10B RTX3090/24GB(GDDR6X)
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じゃんぱら
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。

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