AMD Radeon RX 6800 XT で動くローカルLLM
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VRAM: 16 GB ・ メモリ帯域: 512 GB/s ・ TDP: 300 W ・ 区分: デスクトップGPU
量子化レベル別の動作判定(16GB 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 | ◎ 快適 |
| LFM2.5 8B-A1B 8.47B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 不可 |
| Sarashina 2.2 3B 3.36B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| Qwen3.5 4B 4.66B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| Nemotron-3 Nano 4B 3.97B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 |
| Llama 3.1 8B 8.03B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 不可 |
| Llama 3.1 Swallow 8B 8.03B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 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 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 不可 |
| Ornith 1.0 9B 9.41B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | × 不可 |
| Gemma 4 12B 12B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | × 不可 |
| Qwen2.5 14B 14.8B | ◎ 快適 | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | × 不可 | × 不可 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14.8B | ◎ 快適 | △ ぎりぎり | △ ぎりぎり | × 不可 | × 不可 |
| gpt-oss 20B 21.51B | ◎ 快適 | × 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 | ◎ 快適 Q1_0のみ | ||||
| Ternary-Bonsai 27B (三値) 27.78B | ◎ 快適 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。
AMD Radeon RX 6800 XTとは
AMD Radeon RX 6800 XTはAMDのRDNA 2世代(2020年)のGPUです。VRAM 16GB・メモリ帯域512GB/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33%に位置します。発売は2020年11月です。TDPは300Wです。この78機種のうち16GBクラスは20機種で、メモリ帯域はその中で13位です。
PS5 / Xbox Series Xと同源流のRDNA 2世代です。
AMD Radeon RX 6800 XTでローカルLLMはどこまで動く?
VRAM 16GB・メモリ帯域512GB/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gpt-oss 20B(21.51B)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 16件・△ぎりぎり 0件・×不可 15件です。
このGPUで何ができるようになる?
14B級まで◎で動くと、日本語の自然さや長い文脈の扱いが8B級より一段安定します。日常のチャット・要約・翻訳に加えて、長めの文書の整理やコードレビューの相棒として実用域です。処理がすべて手元で完結するため、外部に出せない文書を扱う作業とも相性が良好です。
◎で動く代表例: gpt-oss 20B / Qwen2.5 14B / DeepSeek R1 Distill Qwen 14B。
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512GB/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 | ~731 tokens/秒 |
| Llama 3.1 Swallow 8B | 4.9GB | ~104 tokens/秒 |
| gpt-oss 20B | 11.7GB | ~44 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GPU4機種の実測では、理論値の 56〜67% 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
16GB帯は容量と入手性のバランス点としてよく選ばれるクラスです。14B級を◎で常用でき、8B級なら文脈長にも余裕が持てます。「8Bでは物足りなくなってきた」人の次の一歩に合う階級です。
同じVRAM容量の他のGPU
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB / NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER / NVIDIA GeForce RTX 4080 / NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
スペック(VRAM・帯域・TDP)の出典: TechPowerUp GPU Database: techpowerup.com/gpu-specs
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