24GB GPU で動作する最強ローカルLLM比較

記事の3ポイント

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   24GB GPU の最適化戦略の変化

   かつては 70B モデルを圧縮する手法が主流だったが、2026 年では 20B〜35B クラスのモデルを適切に配置し、コンテキスト領域と推論速度を確保する戦略が推奨される。

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   VRAM の消費構造とメモリ管理

   推論時の VRAM 消費はモデル重み、KV キャッシュ、ランタイムオーバーヘッドの 3 つで構成され、MoE モデルでは総パラメータ数に基づいてメモリを確保する必要がある。

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   Qwen3.6 シリーズの実用性

   Alibaba の Qwen3.6-27B はコード生成やエージェント処理に強く、Q4_K_M 量化で約 16GB を消費して余裕を持たせる一方、Qwen3.6-35B-A3B は MoE 構造により高速な推論を実現する。