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title: ホームラボでローカルLLMを動かす構成例——12GB・24GB・48GB VRAM別のモデル、速度、消費電力、費用
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- AI・テクノロジー
- ローカルLLM
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- ホームラボ
- GPU
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summary: ホームラボでローカルLLMを動かす際の構成選びは、VRAM容量・メモリ帯域幅・消費電力の3軸で決まる。生成速度はメモリ帯域幅÷モデルサイズでほぼ決定。12GB帯（RTX
  3060）でQwen3-8B、24GB帯（中古RTX 3090）でQwen3-32B、48GB帯でLlama 3.3 70Bが最適。24GB・936GB/sのRTX
  3090が10万円前後で最安値という観点からコストパフォーマンス最良。Q4_K_M量子化が標準。月電気代は用途と稼働時間で数百円～数万円。
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summary_en: The configuration of local LLM in the home lab is determined by the three
  axis of VRAM capacity, memory bandwidth, and power consumption.メモリrate speed is
  almost determined by memory bandwidth ÷ model size. 12GB (RTX 3060) Qwen3-8B, 24GB
  (pre-RT RTX 3090) Qwen3-32B, 48GB (Llama 3.3 70B) RTX 3090 of 24GB and 936GB/s is
  the lowest price around 100,000 yen. Q4 K M子ntumization is standard. Monthly electricity
  bills are used and operating hours from several hundred to several million yen。
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- AI・テクノロジー
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# ホームラボでローカルLLMを動かす構成例——12GB・24GB・48GB VRAM別のモデル、速度、消費電力、費用

## TL;DR
ホームラボでローカルLLMを動かす際の構成選びは、VRAM容量・メモリ帯域幅・消費電力の3軸で決まる。生成速度はメモリ帯域幅÷モデルサイズでほぼ決定。12GB帯（RTX 3060）でQwen3-8B、24GB帯（中古RTX 3090）でQwen3-32B、48GB帯でLlama 3.3 70Bが最適。24GB・936GB/sのRTX 3090が10万円前後で最安値という観点からコストパフォーマンス最良。Q4_K_M量子化が標準。月電気代は用途と稼働時間で数百円～数万円。

## Key Points
- AI・テクノロジー / ローカルLLM / Home Lab / ホームラボ / GPU / llama.cpp

## Details
(本文なし。リンク先参照)

## Source
元記事: [ホームラボでローカルLLMを動かす構成例——12GB・24GB・48GB VRAM別のモデル、速度、消費電力、費用](https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/homelab-local-llm-vram-guide/) — published 2026-08-30T12:00:04Z