24GB GPU で動作する最強ローカルLLM比較
MarkTechPost は、2026 年に単一の 24GB GPU で動作する最適なローカル LLM の選定基準と、Qwen や Gemma などの具体的なモデル比較を詳細に解説している。
キーポイント
24GB GPU におけるメモリ使用量の最適化戦略
従来の巨大な 70B モデルの量子化ではなく、2026 年の戦略として 20B-35B クラスのモデルを選択し、コンテキスト長と推論速度を確保するアプローチが推奨されている。
VRAM 消費の主要要因と計算ロジック
モデル重み（Q4_K_M でパラメータあたり約 0.58 バイト）、コンテキスト長に依存する KV キャッシュ、およびランタイムオーバーヘッドの 3 つがメモリを支配し、MoE モデルでは全パラメータ数が基準となる。
24GB GPU 向け推奨モデルの詳細比較
Qwen3.6-27B がコーディングとエージェント業務に最適で約 16GB を消費し、MoE 型の Qwen3.6-35B-A3B は高速推論が可能だが約 20GB のメモリを必要とする。
量子化技術の役割と推奨設定
Q4_K_M が品質とフットプリントのバランスとして標準であり、Q5_K_M や Q6_K は高品質だがメモリコストが増加し、Q8_0 や BF16 は 30B クラスでは単一 GPU で実行が困難である。
24GB GPUでの実行可能性とメモリ要件
Qwen3.6-35B-A3BやDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BはQ4_K_M量子化で約18〜20GBのメモリを要し、24GBカード上で動作するが限界に近い。一方、Mistral Small 3.2（約14GB）やgpt-oss-20b（約14GB）は余裕があり、より長いコンテキストウィンドウの使用が可能である。
各モデルの得意分野と特長
Qwen3.6-A3Bは高速なデコードに優れ、Gemma 4 26Bは多言語・マルチモーダル対応、Mistral Small 3.2は低遅延のアシスタント業務向け、gpt-oss-20bは構造化推論に強く、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは可視化された思考連鎖による深い推論に適している。
24GB GPUで動作しない大規模モデル
GLM-5.2やKimi K2.7、DeepSeek V4-Proなどの最新 Frontier モデルは総パラメータ数が数百B〜1Tに達するMoEアーキテクチャであり、メモリ要件が高すぎて単一コンシューマーGPUでは実行不可能である。
重要な引用
The old hobbyist move was to squeeze the biggest 70B quant onto the card. That advice is now outdated.
Mixtral-style Mixture-of-Experts (MoE) models are the common trap here. Every expert stays resident in VRAM even when only a few route per token.
Qwen3.6-27B — best all-around and agentic coding
The stronger 2026 strategy uses modern 20B–35B-class models that fit cleanly.
Because MoE memory tracks total parameters, all of these need multi-GPU rigs or high-memory unified systems.
The Qwen3.6-35B-A3B is a Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and about 3B active per token.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、ハードウェア制約下でのローカル LLM 運用における実践的な指針を提供し、ユーザーが過度な期待を持たず、適切なモデル選定と量子化設定を行うことで生産性を最大化する道筋を示しています。特に MoE モデルのメモリ特性に関する誤解を解き、2026 年時点での最適解を提示することで、開発者や研究者のリソース配分効率に直接的な影響を与えます。
編集コメント
2026 年という未来の視点から、現在のハードウェア制約（24GB GPU）を最大限に活用するための具体的なモデル選定基準を示しており、実務的な価値が高い記事です。特に MoE モデルのメモリ消費特性に関する解説は、多くのユーザーが陥りやすいミスを回避する上で極めて重要です。
本格的なローカル推論を行うには、24GB の VRAM を備えた単一の GPU が実質的な最低ラインとなります。この容量は、実際に能力を発揮できるモデルを動かすのに十分であり、一方で 1 つの GPU に収まるサイズでもあります。RTX 3090 や RTX 4090 はまさにこのカテゴリに該当します。
重要なのは、あなたが所有しているカードそのものよりも、そのカードに適したモデルを選定することです。
かつての愛好家たちは、70B の量子化モデルを無理やり GPU に詰め込むことを良しとしました。しかし、そのアドバイスはもはや時代遅れです。2026 年において有効な戦略は、現代的な 20B〜35B クラスのモデルを採用し、余裕を持って動かすことです。これにより、コンテキスト長を確保しつつ、コーディングやチャット、エージェント処理でも十分な速度で応答できます。
本ガイドでは、実際に 24GB に収まるモデルと、それぞれがなぜ推奨されるのか、そして 24GB の VRAM がどのように配分されるのかについて解説します。
24GB の VRAM は実際にはどこに消費されるか
推論時にメモリを消費するのは主に 3 つの要素です。この内訳を適切に調整できるかが、モデルが GPU に収まるかどうかを決定づけます。
まず一つ目は「モデルの重み（weights）」です。そのサイズはパラメータ数と量子化方式によって決まります。家庭での推論で一般的なデフォルト設定である Q4_K_M 量子化の場合、1 パラメータあたり約 0.58 バイトを消費します。つまり、32B モデルであれば重みだけで 18〜20GB の容量が必要となります。
ここで注意すべきは、Mixtral 型の Mixture-of-Experts（MoE）モデルです。これはよくある罠で、トークンごとにルーティングされるのは少数のエキスパートであっても、すべてのエキスパートが VRAM に常駐し続けます。したがって、MoE モデルのメモリ容量を算出する際は、アクティブなパラメータ数ではなく、総パラメータ数を基準に sizing する必要があります。
二つ目は「KV キャッシュ」です。これはコンテキスト長に応じてサイズが増大します。長いプロンプトや長時間のセッションほど、多くの VRAM を消費します。
三つ目は、推論サーバーのスタックによるランタイムオーバーヘッドです。安全策として、短いコンテキストの場合でも KV キャッシュとランタイム用に 1〜2GB を余裕を持って確保しておくのが定石です。
24GB の GPU で動かすための鍵となるのが量子化です。Q4_K_M は、品質とメモリ使用量のバランスが取れた標準的な選択肢と言えます。Q5_K_M や Q6_K_M を選べば品質は向上しますが、その分メモリ消費も増えます。一方、Q8_0 や BF16 は、24GB の単一 GPU で 30B クラスのモデルを動かすには通常大きすぎます。
以下のインタラクティブツールでは、量子化方式を切り替えて各モデルがどの程度収まるかをリアルタイムで確認できます。
(function(){var f=document.getElementById("mtp24gb");
window.addEventListener("message",function(e){if(f&&e.source===f.contentWindow&&e.data&&e.data.__mtpH){f.style.height=e.data.__mtpH+"px";}});})();
24GB GPU で動作するローカル LLM 6選
以下に紹介する 6 つのモデルは、すべて Apache 2.0 または MIT のような寛容なライセンスの下で公開されています。いずれも Q4_K_M 量子化であれば、単一の 24GB GPU に収まり、コンテキスト長にも余裕を持って確保できます。これらはそれぞれ得意とするタスク別にグループ化しています。
Qwen3.6-27B — 総合性能とエージェント型コーディングに最適
Alibaba の Qwen3.6-27B は、この GPU 向けに選べる最も強力なデフォルトモデルです。これは 2026 年 4 月に Apache 2.0 ライセンスで公開された、密度の高い 27B パラメータのモデルです。リリースの焦点は、エージェント型コーディング、リポジトリレベルでの推論、そしてフロントエンドワークフローにあります。Q4_K_M で動作させる場合、約 16GB のメモリが必要となり、コンテキスト長のために十分な余裕が残ります。詳細なモデルカードや変更履歴は、Qwen3.6 の GitHub リポジトリで確認できます。
Qwen3.6-35B-A3B — 最速の汎用オプション
Qwen3.6-35B-A3B は、総パラメータ数 350 億、1 トークンあたり約 30 億のパラメータが活性化される Mixture-of-Experts（MoE）モデルです。各ステップで重みの一部しか使われないため、同サイズの密結合モデルに比べて推論速度は格段に速くなります。ただしメモリ使用量は総パラメータ数に基づいて計算されるため、Q4_K_M 量化では約 20GB の容量が必要になります。これはギリギリですが実用的な範囲であり、汎用チャットやツール利用における高速化を最優先する場合に適しています。
Gemma 4 26B — マルチモーダルかつ多言語対応
Google DeepMind は 2026 年 4 月 2 日、Apache 2.0 ライセンスの下で Gemma 4 をリリースしました。これは DeepMind の公式ページでも明記されている通り、完全なオープンライセンスを付与された最初の世代です。Gemma シリーズにはエッジ向けモデルや 12B の統一型マルチモーダルモデルに加え、38 億のパラメータが活性化する 26B MoE モデル、そしてより大規模な密結合のフラッグシップモデルが含まれています。視覚情報の入力と 140 以上の言語対応が必要な場合、この 26B MoE が 24GB GPU を使う際の最適な選択肢となります。
Mistral Small 3.2 24B — 洗練された日常アシスタント
Mistral の Small シリーズは、低遅延を要する日常的なアシスタントワークロードを対象に設計されています。Small 3.1 ではマルチモーダル入力と長いコンテキストウィンドウが追加され、Small 3.2 では指示の遵守性がさらに洗練されました。これは Apache 2.0 ライセンスの下で提供される 24B の密結合モデルで、本リストの中で最も軽量な部類に属します。Q4_K_M 量化では約 14GB のメモリ使用量です。この余裕があるため、より重い 32B モデルでは対応しきれないほど長いコンテキストを扱えるようになります。2026 年にも Mistral はより大規模な後継モデルをリリースしましたが、それらは単一 GPU で動作する範囲を超えています。
gpt-oss-20b — 推論が必要な場合の簡単な代替案
OpenAI の gpt-oss-20b は、Apache 2.0 ライセンスの下で公開されているオープンウェイトの推論モデルです。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は 21B ですが、トークン生成時にアクティブになるのは 3.6B です。ネイティブの MXFP4 形式（4 ビット量子化）で提供されており、メモリ使用量は約 14GB と余裕を持って動作します。構造的な推論やツール利用には強く優れていますが、広範な世界知識についてはやや劣ります。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — 最良の推論性能と 24GB への最適適合
DeepSeek は R1 の推論プロセスを学習データとして活用し、より軽量な密結合モデルへと圧縮しました。その中で DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B は Qwen2.5 をベースに構築された 32B バリアントで、MIT ライセンスの下で公開されています。Q4_K_M（4 ビット量子化）でのメモリ使用量は約 18〜20GB と、本ガイドで紹介するモデルの中で最も狭い範囲に収まるのが特徴です。思考の連鎖（Chain of Thought）を可視化するトークンを出力するため、慎重な検討が必要な問題解決に適しています。Hugging Face の bartowski 氏による事前構築済みの GGUF バージョンも利用可能です。
24GB では動作しないモデルたち
2026 年現在の最先端オープンモデルは、大規模なスパース MoE システムです。性能や推論能力は非常に高いものの、単一のコンシューマー向け GPU で動かすことはできません。例えば Z.ai の GLM-5.2 は総パラメータ数約 753B の MoE モデルであり、Moonshot の Kimi K2.7 も約 1T に達します。DeepSeek は 2026 年 4 月に V4 を公開プレビューとしてリリースし、V4-Pro チェックポイントは約 1.6T パラメータを有しています。また、Alibaba の Qwen3.5-397B や Mistral Large 3 も同様にサーバークラスに分類される規模です。
MoE モデルのメモリ使用量は総パラメータ数に基づいて計算されるため、これらを実行するには複数 GPU を接続した環境か、大容量メモリを備えたユニファイドシステムが必要です。API として利用する価値は十分にあるものの、単一の 24GB GPU で動作させるという観点からは対象外となります。
これらのモデルをローカル環境で動かす方法
主に 3 つのランタイムが、ほぼすべての環境に対応しています。Ollama は最もシンプルな選択肢で、自動的な量子化の選択と OpenAI 互換 API を提供します。llama.cpp は GGUF 形式の量子化やオフロード設定を細かく制御したい場合に適しています。一方、vLLM は大量の並列処理を扱うサーバー向けに設計され、スループット性能に特化しています。
まずは、自分の主な用途に最も適したモデルを選びましょう。単に読み込める最大のファイルサイズで選ぶ必要はありません。コンテキスト長は適切に管理し、GPU が得意とする分野に集中させることが重要です。クラウドのエンドポイントへデータを一切送信せず、ローカル環境で本格的な AI を動かすことができます。
重要なポイント
- 24GB は実用的な下限ラインです。無理に最大の 70B モデルを圧縮して動かそうとするのではなく、サイズに合った 20B〜35B のモデルを実行すべきです。
- Qwen3.6-27B が単一モデルとしては最も強力なデフォルト選択肢です。一方、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B は約 18〜20GB のメモリで動作するため、限られたリソースでは最も緊密にフィットする選択肢となります。
- MoE（Mixture of Experts）モデルの場合、メモリの使用量は全パラメータの合計に基づいて計算されます。つまり、トークン生成時に実際にルーティングされるエキスパートが少数であっても、すべてのエキスパートはメモリ上に常駐し続ける必要があります。
- 量子化がサイズ調整の鍵となります。Q4_K_M が家庭用環境でのデフォルト設定です。Q8_0 や BF16 では、24GB の GPU 1 枚で 30B モデルを動かすのはほぼ不可能です。
- GLM-5.2、Kimi K2.7、DeepSeek V4、そして Mistral Large 3 はサーバークラスモデルであり、単一の 24GB GPU では動作しません。
本記事「Best Local LLMs You Can Run on a Single 24GB GPU in 2026: Qwen, Gemma, Mistral, DeepSeek Compared」は、MarkTechPost で最初に公開されました。
原文を表示
A single 24GB card is the practical floor for serious local inference. It is enough for genuinely capable models, and small enough to sit on one GPU. An RTX 3090 or RTX 4090 both land in this tier. The card you own matters less than the models you pick for it.
The old hobbyist move was to squeeze the biggest 70B quant onto the card. That advice is now outdated. The stronger 2026 strategy uses modern 20B–35B-class models that fit cleanly. These leave room for context, and still respond fast enough for coding, chat, and agents. This guide covers the models that actually fit, why each is worth running, and how 24GB gets spent.
How 24GB of VRAM actually gets spent
Three things consume memory during inference. Getting the split right decides whether a model fits.
The first is model weights. Their size depends on parameter count and quantization. At Q4_K_M, a common home-inference default, each parameter costs roughly 0.58 bytes. A 32B model therefore needs about 18–20GB in weights alone. Mixtral-style Mixture-of-Experts (MoE) models are the common trap here. Every expert stays resident in VRAM even when only a few route per token. So you size MoE memory by total parameters, never active parameters.
The second is the KV cache, which grows with context length. Longer prompts and longer sessions eat more VRAM. The third is runtime overhead from the serving stack. A safe rule of thumb adds roughly 1–2GB for the KV cache and runtime at short context.
Quantization is the lever that makes 24GB workable. Q4_K_M is the standard balance of quality and footprint. Q5_K_M and Q6_K raise quality at a memory cost. Q8_0 and BF16 are usually too large for 30B-class models on a single 24GB card. The interactive tool below lets you switch quantization and see each model’s fit change live.
(function(){var f=document.getElementById("mtp24gb");
window.addEventListener("message",function(e){if(f&&e.source===f.contentWindow&&e.data&&e.data.__mtpH){f.style.height=e.data.__mtpH+"px";}});})();
The six best local LLMs for a 24GB GPU
Every model below carries a permissive license, either Apache 2.0 or MIT. All of them fit a single 24GB card at Q4_K_M with room for context. They are grouped by the job each one does best.
Qwen3.6-27B — best all-around and agentic coding
Alibaba’s Qwen3.6-27B is the strongest single default for the card. It is a dense 27B model released in April 2026 under Apache 2.0. The release focuses on agentic coding, repository-level reasoning, and frontend workflows. At Q4_K_M it needs roughly 16GB, leaving comfortable headroom for context. Full model cards and the changelog sit in the Qwen3.6 GitHub repository.
Qwen3.6-35B-A3B — fastest general-purpose option
The Qwen3.6-35B-A3B is a Mixture-of-Experts model with 35B total parameters and about 3B active per token. It decodes far faster than a dense 35B model because only a fraction of weights fire each step. The memory footprint still tracks total parameters, so plan for roughly 20GB at Q4_K_M. That makes it a tight but valid fit, best when you want speed for general chat and tool use.
Gemma 4 26B — multimodal and multilingual
Google DeepMind released Gemma 4 on April 2, 2026, under Apache 2.0. It was the first Gemma generation to ship with a fully open license, per the DeepMind Gemma page. The family spans edge models, a 12B unified multimodal model, a 26B MoE with 3.8B active, and a larger dense flagship. The 26B MoE is the natural 24GB pick when you need vision input and 140+ language coverage.
Mistral Small 3.2 24B — polished daily assistant
Mistral’s Small line targets the everyday assistant workload with low latency. Mistral Small 3.1 added multimodal input and a longer context window, and Small 3.2 refined instruction following. It is a 24B dense model under Apache 2.0, and the lightest footprint in this list at roughly 14GB at Q4_K_M. That headroom lets you push context further than the heavier 32B options allow. In 2026 Mistral also shipped larger successors, but those sit above the single-card tier.
gpt-oss-20b — the easy reasoning fallback
OpenAI’s gpt-oss-20b is an open-weight reasoning model under Apache 2.0. It is a Mixture-of-Experts design with 21B total parameters and 3.6B active per token. It ships in a native MXFP4 4-bit format, loading in roughly 14GB with generous headroom. It is strong at structured reasoning and tool use, and weaker on broad world knowledge.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — deepest reasoning, tightest fit
DeepSeek distilled its R1 reasoning traces into smaller dense models. The DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B is the 32B variant, built on a Qwen2.5 base and released under an MIT license. At Q4_K_M it uses about 18–20GB, which is the tightest fit in this guide. It exposes its chain of thought through visible reasoning tokens, which is useful for slow, deliberate problems. Ready-made GGUF builds are available from bartowski on Hugging Face.
What does not fit on 24GB
The frontier open models of 2026 are large sparse MoE systems. They are quite good in performance and reasoning, but they do not run on one consumer card. GLM-5.2 from Z.ai is a roughly 753B-total MoE. Moonshot’s Kimi K2.7 is around 1T total. DeepSeek shipped V4 as a public preview in April 2026, with a V4-Pro checkpoint near 1.6T parameters. Alibaba’s Qwen3.5-397B and Mistral Large 3 sit in the same server-class range.
Because MoE memory tracks total parameters, all of these need multi-GPU rigs or high-memory unified systems. They are worth knowing as API options. They do not change what runs on a single 24GB card.
How to run these models locally
Three runtimes cover almost every setup. Ollama is the simplest path, with automatic quantization selection and an OpenAI-compatible API. llama.cpp gives fine control over GGUF quantization and offload. vLLM is the throughput-focused server for heavier concurrent workloads.
Start with one model that matches your main job, not the biggest file you can load. Keep context under control, and let the card do what it does best. Run serious local AI without sending a single token to a cloud endpoint.
Key Takeaways
24GB is the practical floor: run right-sized 20B–35B models, not the biggest 70B quant you can squeeze in.
Qwen3.6-27B is the strongest single default; DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B is the tightest fit at ~18–20GB.
MoE memory tracks total parameters, so every expert stays resident even when only a few route per token.
Quantization is the fit lever: Q4_K_M is the home default; Q8_0 and BF16 rarely fit a 30B model on one card.
GLM-5.2, Kimi K2.7, DeepSeek V4, and Mistral Large 3 are server-class and will not run on a single 24GB GPU.
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