24GB ハイスピード型 · 公式販売製品 · 2026-09-06 更新
24GBに収まる処理は速いです。上限は正確に24GBです。
RTX 4090 24GB でのローカルLLMおよび画像生成パフォーマンス
24GBを消費するLLMおよび画像生成を高速に処理しつつ、最新の最高価格モデルを避けたい場合の設備検討です。
主要仕様
- 使用可能なメモリ
- 22.5GB
- メモリ帯域幅
- 1008GB/s
- ローカルLLMの継続的負荷
- 約470W
- 韓国の参考価格（ウォン）
- 348–385万ウォン
良い人
- 高速12B~27B推論
- ComfyUI 画像生成
- CUDA開発環境
購入前に確認
24GBを超過するモデルは、速さが速くても読み込みが不可能であり、5090に近い中古価格をつけると魅力が減少します。
どのタスクに適するか
| 作業 | 判断 | 理由 |
|---|---|---|
| 27B チャット | 快適 | 24GB以内で高い単一GPU速度を実現します。 |
| 画像生成 | 快適 | 同モデルのサポートツールとの処理速度を比較してください。 |
| 大規模モデル | 条件付き | VRAMを超過するとCPU・RAMオフロードによる損失が大きくなります。 |
基準：構成選択の基準
最初に衝突するボトルネック
演算性能よりも24GB VRAMの制限が先に達します。
おすすめ購入構成
RTX 4090 24GB · システムRAM 64GB · 1000Wクラスパワーアダプタ · 4スロット余裕
より多くのお金をかける基準
5090よりも価格差が十分に大きく、24GBであれば十分です。32GBが必要な場合はすぐに5090を検討してください。
4Kコンテキスト・Q4モデル別予想パフォーマンス
| モデル | 必要なメモリ | トークン生成 | 最初のトークン | プリフィル |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 12B llama.cpp CUDA · Q4_K_M | 8GB | 107.1 ~ 118.5 tok/s | 1.5 ~ 1.6秒 | 2,652 ~ 2,733 tok/s |
| Qwen3.8 27B llama.cpp CUDA · Q4_K_M | 17.56GB | 44.1 ~ 48.7 tok/s | 2.9 ~ 3.0秒 | 1,360 ~ 1,401 tok/s |
| Qwen3.8-Flash-Next llama.cpp CUDA · Q4_K_M | 77.01GB | 6.3 ~ 6.9 tok/s | 2.8 ~ 7.7秒 | 542 ~ 1,523 tok/s (NVMe クール～ウォーム) |
単一ユーザーでの予想範囲であり、ランタイムや冷却、量子化ファイルによって異なる可能性があります。
よくある質問
RTX 4090 24GBでどのようなローカルLLMを実行できますか？
Gemma 4 12B、Qwen3.8 27B、Qwen3.8-Flash-Nextなどについて、4K入力とデバイス別推奨フォーマットで比較できます。モデルやコンテキスト長によって必要なメモリは異なります。
ローカルLLMの電力消費は、RTX 4090 24GBでどのくらいになりますか？
継続的な負荷基準では約470Wで、実際の範囲は350～600Wと予想されます。
表示されたトークン速度は実測値ですか？
公式ハードウェア仕様および検証済みベンチマーキング範囲に基づき、計算機に合わせて補正した予想範囲です。ランタイム、冷却、量子化ファイルおよび文脈長によって変化する可能性があります。