2026年に単一24GB GPUで実行可能な最高のローカルLLM：Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek比較

単一の24GB VRAMを搭載したGPUは、本格的なローカル推論の実用的な最低ラインです。この容量は真に有能なモデルを実行するのに十分であり、かつ1枚のGPUに収まるほど小さいものです。RTX 3090やRTX 4090はこの階層に該当します。所有するカードよりも、選択するモデルの方が重要です。

かつてのホビイストの常套手段は、最大の70B量子化モデルを無理やりカードに押し込むことでした。しかし、そのアドバイスは時代遅れです。2026年のより賢い戦略は、現代の20B～35Bクラスのモデルをクリーンに収めることです。これによりコンテキストのための余裕が生まれ、コーディング、チャット、エージェントなどのタスクに十分な応答速度が得られます。本ガイドでは、実際に収まるモデル、それぞれを実行する価値、そして24GBがどのように使われるかを説明します。

24GB VRAMの実際の使い道 推論中にメモリを消費する要素は3つあります。配分を正しく行うことで、モデルが収まるかどうかが決まります。

1つ目はモデルの重みです。サイズはパラメータ数と量子化レベルに依存します。一般的なホーム推論のデフォルトであるQ4_K_Mでは、パラメータあたり約0.58バイトを消費します。したがって、32Bモデルでは重みだけで約18～20GBが必要です。Mixtralスタイルの混合専門家（MoE）モデルはここでよくある落とし穴です。トークンごとに少数の専門家しかルーティングされなくても、すべての専門家がVRAMに常駐します。そのため、MoEのメモリはアクティブパラメータではなく総パラメータで見積もる必要があります。

2つ目はKVキャッシュで、コンテキスト長に比例して増加します。長いプロンプトや長時間のセッションはより多くのVRAMを消費します。3つ目はサービングスタックの実行時オーバーヘッドです。安全な経験則として、短いコンテキストではKVキャッシュと実行時に約1～2GBを追加で見積もります。

量子化は24GBを実用的にするためのレバーです。Q4_K_Mは品質とフットプリントの標準的なバランスを提供します。Q5_K_MやQ6_Kはメモリを犠牲にして品質を向上させます。Q8_0やBF16は、単一の24GBカード上の30Bクラスのモデルには通常大きすぎます。

24GB GPUに最適な6つのローカルLLM 以下の各モデルは、寛容なライセンス（Apache 2.0またはMIT）を備え、Q4_K_Mで単一の24GBカードに収まり、コンテキストの余裕もあります。それぞれが最も得意とするタスクごとにグループ化されています。

• Qwen3.6-27B — 最高のオールラウンダーかつエージェントコーディング：AlibabaのQwen3.6-27Bは、このカードにおける最強のデフォルト選択です。2026年4月にリリースされた高密度27Bモデルで、Apache 2.0ライセンスです。エージェントコーディング、リポジトリレベルの推論、フロントエンドワークフローに重点を置いています。Q4_K_Mでは約16GBを必要とし、コンテキスト用に快適なヘッドルームを残します。

• Qwen3.6-35B-A3B — 最速の汎用オプション：混合専門家モデルで、総パラメータ35B、トークンあたりアクティブ約3Bです。高密度35Bモデルよりもはるかに高速にデコードできます。メモリフットプリントは依然として総パラメータに依存するため、Q4_K_Mで約20GBを見込む必要があります。汎用チャットやツール使用に速度を求める場合に最適です。

• Gemma 4 26B — マルチモーダルかつ多言語：Google DeepMindが2026年4月2日にApache 2.0ライセンスでリリースしました。26B MoE（アクティブ3.8B）は、ビジョン入力と140以上の言語カバレッジが必要な場合に自然な選択です。

• Mistral Small 3.2 24B — 洗練された日常アシスタント：24B高密度モデルでApache 2.0ライセンス。Q4_K_Mでわずか約14GBと、このリストで最も軽いフットプリントです。そのヘッドルームを活かして、より重い32Bオプションよりもコンテキストを拡張できます。

• gpt-oss-20b — 簡単な推論のフォールバック：OpenAIのオープンウェイト推論モデルで、MoE設計、総パラメータ21B、アクティブ3.6B。ネイティブMXFP4 4ビット形式で出荷され、約14GBでロードされ、十分なヘッドルームがあります。構造化推論とツール使用に強く、広範な世界知識にはやや弱いです。

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — 最も深い推論、最もタイトなフィット：DeepSeekがR1推論トレースを小さな高密度モデルに蒸留しました。Qwen2.5ベースの32B variantで、MITライセンス。Q4_K_Mで約18～20GBを使用し、このガイドで最もタイトなフィットです。可視の推論トークンを通じて思考連鎖を公開するため、ゆっくりとした慎重な問題に有用です。

24GBに収まらないもの 2026年のフロンティアオープンモデルは大規模なスパースMoEシステムです。性能と推論能力は非常に高いですが、コンシューマー向け1枚のカードでは動作しません。例として、GLM-5.2（約753B総パラメータ）、Kimi K2.7（約1T）、DeepSeek V4（約1.6T）、Qwen3.5-397B、Mistral Large 3などがあります。これらはマルチGPUリグまたは高メモリ統合システムを必要とします。

これらのモデルをローカルで実行する方法 3つのランタイムがほぼすべてのセットアップをカバーします。Ollamaは最もシンプルで、自動量子化選択とOpenAI互換APIを提供します。llama.cppはGGUF量子化とオフロードを細かく制御できます。vLLMは高スループットが求められるワークロード向けのサーバーです。最初は、主要なジョブに合った1つのモデルから始め、コンテキストを制御し、カードに最適なパフォーマンスを発揮させましょう。