【13B～34BクラスのLLM運用に対応するGPUを探している方におすすめの製品です】MSI GeForce RTX 5090 32G VENTUS
自宅や研究用途で、大規模言語モデル（LLM）をローカル実行したいと考えている方には、MSI GeForce RTX 5090 32G VENTUS 3X OC グラフィックスカード VD9001が有力な選択肢です。
本製品に搭載されているNVIDIA GeForce RTX 5090は、32GBのGDDR7メモリと21760基のCUDAコアを備え、最新のBlackwellアーキテクチャにより、13B～34Bクラスの量子化済みLLM（例：Q4_K_M、Q5_K_Mなど）をスムーズに実行できます。高いメモリ帯域と計算性能により、ChatGPT互換の推論やローカルAIアプリケーションの応答速度も大幅に向上します。
このカードを導入したユーザーの評価は以下の通りです：
「LLMの推論時でも静音性が高く、ファンは低負荷時には停止し、夜間の開発でも気になりません。」
「MistralやLLaMA 3 13BモデルのQ5推論がリアルタイムで行えるレベルで、クラウド依存から解放されました。」
「大型ケースにもしっかり収まる設計で、設置も簡単。ATX3.0対応の電源と組み合わせれば非常に安定しています。」
「TensorRTやCUDAベースの最適化も活かせるため、モデルのロード時間やレスポンスも想定以上に速かったです。」
高性能・大容量・静音性の3拍子を揃えたRTX 5090は、今後数年間にわたり13B～34B LLMをローカルで安定運用するための最適解の1つです。電力供給と冷却環境を整えれば、自宅での研究開発やアプリ運用が一段と自由になります。
🧠 LLM推論時VRAM使用量 比較表（目安）
| モデル名 | パラメータ数 | Q4_0 / Q4_K_M | Q5_K_M | FP16 | RTX 5090対応可否（32GB） |
|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA 3 8B | 8B | 約6〜7GB | 約8〜9GB | 約16〜18GB | ✅ すべて対応可能 |
| LLaMA 3 13B | 13B | 約10〜11GB | 約13〜15GB | 約26〜28GB | ✅ すべて対応可能 |
| LLaMA 2 13B | 13B | 約9〜10GB | 約12〜13GB | 約24〜26GB | ✅ すべて対応可能 |
| Mistral 7B | 7B | 約5〜6GB | 約7〜8GB | 約14GB | ✅ すべて対応可能 |
| Mixtral 12x7B | 実質12×7B | 約40〜45GB | – | 約70GB | ❌ 単体では不可（分割推論が必要） |
| DeepSeek-Coder 33B | 33B | 約23〜25GB | 約28〜30GB | 60GB以上 | ✅ Q4/Q5は対応可 |
| CodeLLaMA 34B | 34B | 約24〜26GB | 約29〜31GB | 64GB以上 | ✅ Q4/Q5は対応、FP16は不可 |
| GPT-J 6B | 6B | 約5〜6GB | 約7GB | 約12〜14GB | ✅ すべて対応可能 |
| Falcon 40B | 40B | 約28〜30GB | 約32GB | 80GB以上 | ⚠️ Q4はギリギリ可能 |
補足：Q4_K_Mは低メモリ量・中精度、Q5_K_Mはやや高精度、FP16は高精度・高負荷。RTX 5090（32GB VRAM）ならQ4〜Q5の13B～34Bモデルが実用圏です。
本日の価格: ￥464,444
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