自社ハードウェアでの実測

128GBユニファイドメモリで実際に動くもの

ローカルLLMのガイドは、そのほとんどが24GBのグラフィックスカードを前提に書かれていますが、このページは違います。 ここに掲載しているのは、当社が本番業務を回しているマシンでの実測値で、うまくいかなかった結果も含みます。 掲載している数値はすべて当社自身が計測したものです。

検証マシン

マシン
AMD Ryzen AI Max 395 (Strix Halo, gfx1151)
ユニファイドメモリ
実効123 GiB
GPU実効上限
96 GiB (ttm.pages_limit)
メモリ帯域
~256 GB/s
ランタイム
llama.cpp (Vulkan), vLLM (ROCm)

シングルストリームでのサービング

モデルビルドアクティブtok/s備考
Qwen3.6-35B-A3BUD-Q4_K_XL + ネイティブMTPアクティブ3B78.1当社の本番モデル。MTP有効、GPU専有。
Qwen3.6-35B-A3BUD-Q4_K_XL、MTPなしアクティブ3B~48同一ウェイトで投機的デコードのみ無効。
Gemma-4-26B-A4BUD-Q8_K_XLアクティブ4B41.7Q4ではなくQ8ですが、差はごくわずか。詳細は下記参照。
Qwen3.6-35B dense distilli1量子化dense12〜15このサイズのdenseはベンチ向きで、サービング向きではありません。

負荷時:32人同時アクセス

vLLM上のQwen3.6-27B AWQ INT4、ウェイト19 GiB。マシンがチームを支えられるかどうかを決めるのがこの表です。

同時ユーザー数合計 tok/sユーザーあたり最遅応答
15.665.6622.6秒
838.64.8426.5秒
1671.34.4628.7秒
32111.23.4836.8秒

得られた知見(高くついた失敗も含めて)

スパースMoEでは、量子化は速度の決め手にならない

Qwen3.6-35B-A3BはQ4で48 tok/s、Q8で41.7 tok/sでした。精度を半分にしても差は約15%にとどまります。1トークンあたり読み出されるパラメータは3Bのみで、休止中のエキスパートの量子化は演算にほとんど関与しないためです。本当の決め手は投機的デコードで、同じモデルがMTP有効時には78.1 tok/sに達しました。もともと存在しない速度向上のために量子化を強め、品質を落としてしまうチームは少なくありません。

1ユーザーでマシンを評価してはいけない

当社のvLLM構成では、シングルストリームは5.66 tok/sで、マシンを見限りたくなるほど遅く感じました。しかし同じハードウェアが32同時ユーザーでは合計111.2 tok/s、19.6倍のスループットを出しています。共有のオンプレミスマシンは、1人がタイプしている状況ではなく、部屋全体で使われている状況で評価すべきです。

自社の数値はルーフラインで検証済み

19.05 GiBのウェイトを256 GB/sの帯域で読む場合、理論上限はシングルストリームで12.5 tok/s、バッチ32で約400 tok/sです。実測値はその上限のそれぞれ45%と28%でした。この一貫した効率レンジこそが、これらの数値が「話がうますぎる」ものではなく実測どおりであることを示しています。

蒸留モデルは毎回、素のモデルに負けた

固定14項目のタスクで、ファインチューニング版・蒸留版の各バリアントを素のモデルと比較しました。素のQwen3.6-35Bは77.7 tok/sで8/14。最良の蒸留版でも68.25 tok/sで6/14。遅いうえに精度も劣ります。スタイルの移植は指示追従性を損ないますが、その点に触れるマーケティングはほとんどありません。

上限を決めるのはモデルサイズではなくメモリ圧

このクラスのマシンのスワップはRAM上のzram 8 GiBで、ほぼ埋まっています。実質的な余裕はないため、ぎりぎり載るモデルは「遅く動く」のではなく、デスクトップごと落とします。当社は2回経験しました。余裕を残してください。最後の数GBは使える容量ではありません。

実際に載るモデルサイズ

区分モデルフットプリント
安全・高速gpt-oss-120B(アクティブ約5B)または GLM-4.5-Air 106B-A12B4bitで約65 GiB、32kコンテキスト
余裕のあるdenseQ4で約120B、またはQ8で70B約70〜75 GiB
限界ぎりぎり・リスクありQwen3-235B-A22B(Q3)約100 GiB(GPU上限96 GiBに対して)
載るがバッチ専用DeepSeek-V4-Flash IQ2_XXS約91 GiB、チャットではなく夜間バッチ向け

自社のワークロードでこの数値を確かめたい方へ

上記の数値は、当社のタスクにおける当社の結果です。御社のワークロードでは異なる値になります。 それを正直に確かめる唯一の方法は、実際に購入するハードウェア上で測定することです。当社はその測定を業務として行っています。

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測定は2026年6月から8月にかけて、上記のマシンで実施しました。スループットはコンテキスト長、 同時実行数、GPU上に常駐する他のワークロードによって変動するため、同一ハードウェアにおける 下限の目安としてご覧いただき、保証値ではない点にご留意ください。