NVIDIA GeForce RTX 2060 で動くローカルLLM
RTX 2060(6GB)は主要47モデル中◎9件です。12GB級にすると◎17件に増えます。
🛒 カードだけ替えられないなら、PCごと選び直す(BTOの選び方)
上記はアフィリエイトリンクです。経由して購入・課金された場合、当サイトに紹介料が入ります(判定結果には影響しません)。
VRAM: 6 GB ・ メモリ帯域: 336 GB/s ・ TDP: 160 W ・ 区分: デスクトップGPU
量子化レベル別の動作判定(6GB VRAM 基準)。モデル名を押すと必要VRAMの詳細が見られます。
| モデル | Q4_K_M | Q5_K_M | Q6_K | Q8_0 | FP16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 1B 1.24B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| MiniCPM5 1B 1.08B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| LFM2.5 2.6B 2.7B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 不可 |
| LFM2.5 8B-A1B 8.47B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Sarashina 2.2 3B 3.36B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | × 不可 |
| Qwen3.5 4B 4.66B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | × 不可 | × 不可 |
| Nemotron-3 Nano 4B 3.97B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | × 不可 |
| Llama 3.1 8B 8.03B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Llama 3.1 Swallow 8B 8.03B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Bonsai 8B (1-bit) 8.19B | ◎ 快適 Q1_0のみ | ||||
| Ternary-Bonsai 8B (三値) 8.19B | ◎ 快適 Q2_0のみ | ||||
| MiniCPM-V 4.6 1.3B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| Qwen3.5 9B 9.65B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Ornith 1.0 9B 9.41B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Gemma 4 12B 12B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen2.5 14B 14.8B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14.8B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| gpt-oss 20B 21.51B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Mistral Small 3.2 24B 23.6B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Gemma 4 26B-A4B 26.54B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Gemma 4 31B 31.27B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3.6 27B 27.78B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Fara 1.5 27B 27.36B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Bonsai 27B (1-bit) 27.78B | △ ぎりぎり Q1_0のみ | ||||
| Ternary-Bonsai 27B (三値) 27.78B | × 不可 Q2_0のみ | ||||
| EXAONE 4.5 33B 34.35B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| GLM-4.7-Flash 31B-A3B 31.2B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen2.5 32B 32.8B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3 Swallow 32B 32.8B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3.5 35B-A3B 35.95B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3.6 35B-A3B 35.95B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Muse Glimmer 30B 29.78B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Nemotron-3.5 Lightning 30B-A3B 31.58B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Llama 3.3 70B 70.6B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 79.7B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| GLM-5.2 753B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| DeepSeek-R1 684.53B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Solar Open 2 250B 250.29B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| DeepSeek-V4-Flash 304.18B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Step-3.7-Flash 201.37B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| MiniMax-M2.7 228.7B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3.5 397B-A17B 403.4B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Nemotron-3 Super 120B-A12B 123.61B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| DeepSeek-V4-Pro 1598.84B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Qwen3.8 2.4T-A95B 2446B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Kimi K3 2779.93B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
| Kimi K2.6 1058B | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 | × 不可 |
必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。
NVIDIA GeForce RTX 2060とは
NVIDIA GeForce RTX 2060はNVIDIAのTuring世代(2018年)のGPUです。VRAM 6GB・メモリ帯域336GB/sで、当サイトが判定に対応する単体GPU 78機種(2016年以降に発売された主要なコンシューマ向け・ノートPC向けGPU)の中で帯域は上位71%に位置します。発売は2019年1月です。TDPは160Wです。この78機種のうち6GBクラスは7機種で、メモリ帯域はその中で1位です。
Tensorコアを積んだ最安ラインとして登場した1枚。のちに12GB版が追加されるなど息の長いモデルで、AI機能付きGPUの入門を担いました。
NVIDIA GeForce RTX 2060でローカルLLMはどこまで動く?
VRAM 6GB・メモリ帯域336GB/sのGPUです。Q4_K_M量子化で◎(快適)判定になる最大クラスはQwen3.5 4B(4.66B)です。
当サイトの主要31モデル(Q4_K_M)に対する判定は、◎快適 7件・△ぎりぎり 0件・×不可 24件です。
このGPUで何ができるようになる?
4B級は軽快さが持ち味です。メモの整理、短い質問応答、文章の下書きなら十分実用になります。小型モデルは近年最も進化が速い領域で、同じサイズでも世代が変わると体感が大きく変わるため、追いかける楽しみがあります。
◎で動く代表例: Qwen3.5 4B / Nemotron-3 Nano 4B / Sarashina 2.2 3B。
理論上の生成速度の目安
生成速度はメモリ帯域(このGPUは336GB/s)でほぼ頭打ちになります。◎判定モデルでの理論上限は次のとおりです。
| モデル | Q4_K_M重み | 理論上限 |
|---|---|---|
| MiniCPM5 1B | 0.7GB | ~480 tokens/秒 |
| LFM2.5 2.6B | 1.7GB | ~198 tokens/秒 |
| Qwen3.5 4B | 3GB | ~112 tokens/秒 |
理論上限=メモリ帯域÷重みサイズの単純計算です。実際のスループットはオーバーヘッドの分これより下がります。
ただしこれは上限です。同じベンダーのGPU6機種の実測では、理論値の 62〜80% に収まっていました(この機種自体の計測とは限りません)。実現できる割合はソフトウェア環境によって差があるため、別ベンダーのGPUと理論値だけで比較しないでください(詳しくはメモリ帯域の項)。
足りないときの3つの選択肢
- 量子化を一段下げる — 品質をわずかに譲って必要VRAMを減らします。
- CPUオフロード — 収まらない分をRAMへ。動きますが大幅に低速です。
- クラウドGPUを借りる — 秒課金で上位GPUを使う方法です: クラウドGPUという選択肢 / RunPodの始め方
どんな人に向いているか
この容量は最小クラスのモデルの試用向けです。ローカルLLMの仕組みを学ぶ入り口にはなりますが、常用するなら容量に余裕のあるGPUが視野に入ってきます。
同じVRAM容量の他のGPU
NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB / NVIDIA GeForce GTX 1660 / NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER / NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti
スペック(VRAM・帯域・TDP)の出典: TechPowerUp GPU Database: techpowerup.com/gpu-specs
▶ あなたのPCを自動判定する(スペック送信なし・ブラウザ内完結)
またはこのGPU(NVIDIA GeForce RTX 2060)を選択した状態で判定ツールを開く
上記はアフィリエイトリンクです。経由して購入・課金された場合、当サイトに紹介料が入ります(判定結果には影響しません)。