Intel Arc B580 でローカルLLM は動くか？tok/sec はどれくらい？

動きます。IPEX-LLM 経由で Llama 3.1 8B Q4 が 45〜55 tok/s、Qwen 2.5 7B Q4 が 50〜60 tok/s、Phi-4 14B Q4 が 22〜28 tok/s の海外コミュニティ実測レンジです（コンテキスト 2K〜4K・単発 decode 想定）。8B クラスなら対話に十分な速度が出ますが、VRAM 12GB の壁で 22B 以上は動作しません。バックエンドは IPEX-LLM が最速で、LM Studio の Vulkan バックエンドは IPEX-LLM 直叩きより 20〜30% 遅い報告があります。

Intel Arc B60 24GB は Arc B580 12GB とローカルLLM でどう違うか？

VRAM が 12GB → 24GB に倍増し、14B〜24B クラスが射程に入ります。Phi-4 14B Q4 は B60 で 20〜25 tok/s、Qwen 2.5 32B Q4 は 8〜12 tok/s、Mistral Small 22B Q5 は 12〜15 tok/s の相場感で、B580 では動かない 22B / 32B が動作します。ただしメモリ帯域は同じ 456 GB/s（B580 と B60 は帯域据え置き）で、単純な生成速度は 8B クラスなら B580 のほうがむしろ速いケースもあります。B60 の価値は帯域よりも VRAM 容量の側にあります。IPEX-LLM は B580 と同様に対応し、Ollama / vLLM の公式サポートは限定的な状況が続きます。

Arc B580 中古はローカルLLM 用途に買いか？

5 万円以下で確保できるなら実験機として合理的です。本文の tok/sec 表の通り、Arc B580 は 8B クラスで RTX 5060 Ti 16GB の半分弱の価格（新品 $249 / 中古はさらに安い）で 45〜55 tok/s を出し、価格性能比は同帯域トップクラスです。ただし LM Studio / Ollama の公式サポートは限定的で、IPEX-LLM のバージョン整合を追える人向けです。安定運用重視なら RTX 5060 Ti 16GB 中古（VRAM 16GB でモデル余裕・CUDA エコシステム）のほうが無難です。中古 Arc B580 は「失敗しても諦められる予算で試したい人」の選択肢と割り切るのが正解です。

Intel Arc B580 / Arc Pro B60 でローカルLLM はどこまで動くか 2026年版：IPEX-LLM / oneAPI で 8B〜32B を動かした tok/sec と RTX 5060 Ti・RX 9070 XT との実測比較

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Intel Arc B580 / Arc Pro B60 でローカルLLM はどこまで動くか 2026：IPEX-LLM / oneAPI で 8B〜32B を動かした tok/sec 実測比較

結論：Intel Arc B580（12GB / $249）は、5万円前後で 12GB VRAM が手に入る唯一の GPU として、8B クラス LLM の実験機ならコスパ最強候補です。IPEX-LLM 経由で 8B Q4 は 40〜60 tok/s の報告があり、実用速度に届きます。ただし LM Studio / Ollama の公式サポートは限定的で、vLLM / SGLang / TensorRT-LLM は未対応です。安定運用なら RTX 5060 Ti 16GB のほうがドライバとエコシステムで無難です。24GB VRAM の Arc Pro B60（$500〜700）は 14B〜24B が動く低価格ワークステーション GPU として魅力がありますが、Ollama / vLLM の公式対応が揃うまでは llama.cpp / IPEX-LLM 直叩き前提になります。

「ローカルLLM 用の GPU といえば NVIDIA か AMD」という二強構図に、Intel が Battlemage 世代（Xe2 アーキ + XMX AI エンジン）で参戦しています。Arc B580 は 12GB VRAM を $249 で提供し、ワークステーション向けの Arc Pro B60 は 24GB VRAM を $500〜700 帯で狙ってきました。

値段だけ見ると、8B〜14B クラスの実験用途では相当魅力的です。

本記事では、Intel Arc Battlemage 世代でローカルLLM がどこまで動くかを、IPEX-LLM / OpenVINO / oneAPI という Intel 側のソフトウェアスタックと合わせて整理します。同価格帯の RTX 5060 Ti 16GB や Radeon RX 9070 XT との実測比較も並べ、「安価 GPU で LLM を回す第3の選択肢」として Arc が成立するのかを判定します。実測値の多くは Phoronix・Intel 公式ブログ・Reddit r/LocalLLaMA / r/IntelArc など海外コミュニティの報告を集約したものです。そこは正直に。iris-lab では Arc 系 GPU を未所有のため、入手次第この記事に追記していきます。

Battlemage 世代の Arc GPU 早見表

まず 3 モデルのスペックを 1 枚にまとめます。共通してメモリ帯域は 456 GB/s、XMX AI エンジンによる INT8/FP8 加速を持ちます。

GPU	VRAM	メモリ帯域	Xe2 コア数	XMX AI TOPS (INT8)	TBP	想定価格
Intel Arc B580	12GB GDDR6	456 GB/s	20	233	190W	$249（日本 4〜5万円）
Intel Arc Pro B60	24GB GDDR6	456 GB/s	20	197	200W	$500〜700
Intel Arc Pro B60 Dual	48GB（2 GPU 1 基板）	456 GB/s ×2	20 ×2	394	300W 級	MAXSUN 等が発表、価格未確定

比較参考として、同価格帯の他社 GPU も同じ表に並べます。

GPU	VRAM	メモリ帯域	AI 演算能力	TBP	想定価格
RTX 5060 Ti 16GB	16GB GDDR7	448 GB/s	759 TOPS (FP4)	180W	$429（7〜9万円）
Radeon RX 9070 XT	16GB GDDR6	645 GB/s	194 TOPS (INT8)	304W	$599（10〜11万円）
Radeon AI PRO R9700	32GB GDDR6	645 GB/s	191 TOPS (INT8)	300W	$1,299 前後

RTX 5060 Ti の TOPS 値が Arc B580 の 3 倍以上に見えるのは、NVIDIA が FP4（NVFP4）で数えているためです。Arc の 233 TOPS は INT8 基準で、同じ FP4 基準に揃えると差はもう少し縮まります。低精度形式の使い分けと実効性能への影響は「NVFP4 / MXFP4 / FP8 Blackwell 低精度形式解説 2026 年版」に整理しています。Arc B60 は XMX AI エンジンで INT8 / FP8 加速を持ちますが、Blackwell 世代の FP4 ネイティブ加速には現状及びません。

Arc B580 の 12GB は、この価格帯で同容量を狙うと事実上唯一の選択肢です。

RTX 5060 は 8GB 版が主流で、12GB を取りに行くと 4060 Ti 16GB の中古か 5060 Ti 16GB（$429〜）まで予算が跳ねます。Arc Pro B60 24GB も、24GB クラスを新品 $500〜700 で買える GPU として RTX 3090 中古（$700〜900）と並ぶポジションになります。

Intel のソフトウェアスタック：IPEX-LLM / OpenVINO / oneAPI

Arc GPU で LLM を動かすには、NVIDIA の CUDA / cuDNN に相当する Intel 側のスタックを理解する必要があります。用途別に大きく 3 系統あります。IPEX-LLM（旧 BigDL-LLM） は、Intel が公式に提供する PyTorch 拡張です。llama.cpp / Ollama / vLLM の Intel 版フォークが同梱され、Q4_K_M / Q5_K_M / Q8 の量子化モデルを Xe2 GPU 上で走らせます。Windows / Linux 両対応で、Intel Arc GPU のローカルLLM 実行では現時点で最速のスタックです。

OpenVINO は Intel の推論最適化ランタイムです。Hugging Face の Transformers モデルを OpenVINO IR に変換して動かします。IPEX-LLM より軽量ですが、量子化のバリエーションが狭く、GGUF エコシステムからは離れます。エッジ推論寄りの用途向きです。

oneAPI / SYCL は Intel の GPU プログラミング基盤で、llama.cpp の SYCL バックエンドや PyTorch の XPU バックエンドがこれを経由します。汎用的ですが、IPEX-LLM ほど LLM 特化の最適化は入っていません。実運用では、8B〜14B クラスなら IPEX-LLM が最短ルート、Ollama 相当の日常運用は IPEX-LLM 版 Ollama フォーク、生 llama.cpp をチューニングしたい場合は SYCL バックエンド、という使い分けになります。

Arc B580 12GB：8B Q4 の実測 tok/sec

ここからが本題です。

海外コミュニティで報告されている実測レンジを、8B / 14B クラスで並べます。数値は「単発推論の decode 速度、Q4_K_M 量子化、コンテキスト長 2K〜4K」の条件を想定しています。

モデル	Arc B580 12GB (IPEX-LLM)	RTX 5060 Ti 16GB (CUDA)	RX 9070 XT 16GB (ROCm/Vulkan)
Llama 3.1 8B Q4	45〜55 tok/s	85〜95 tok/s	70〜80 tok/s
Qwen 2.5 7B Q4	50〜60 tok/s	90〜100 tok/s	75〜85 tok/s
Phi-4 14B Q4	22〜28 tok/s	45〜55 tok/s	35〜45 tok/s
Mistral Small 22B Q4	動作不可（VRAM 12GB 超過）	動作不可（VRAM 16GB 超過）	動作不可（VRAM 16GB 超過）

Arc B580 は、8B クラスなら 50 tok/s 前後で「対話に十分」な速度が出ています。RTX 5060 Ti 16GB の 90 tok/s には届きませんが、価格差（Arc B580 は 5060 Ti 16GB の約半額）を考えると健闘しています。健闘です。14B クラスは 25 tok/s 前後まで落ち、待ちを感じる領域に入ります。ここは 12GB VRAM の限界で、KV キャッシュや context 長を絞る運用が前提になります。

そこが 12GB の壁です。

Arc Pro B60 24GB：14B〜24B クラスが射程に入る

Arc Pro B60 24GB は 12GB 版の VRAM 制約を外し、14B〜24B クラスを射程に入れてきます。ワークステーション GPU 扱いですが、コンシューマ用途の LLM 実験でも使えます。

モデル	Arc Pro B60 24GB (IPEX-LLM)	RTX 3090 24GB 中古 (CUDA)	備考
Llama 3.1 8B Q4	40〜50 tok/s	100〜120 tok/s	3090 は帯域 936 GB/s で圧勝
Phi-4 14B Q4	20〜25 tok/s	45〜55 tok/s	帯域差 456 vs 936 GB/s
Qwen 2.5 32B Q4	8〜12 tok/s	20〜25 tok/s	32B は VRAM 20GB 前後で載る
Mistral Small 22B Q5	12〜15 tok/s	25〜30 tok/s	Q5 は Q4 比で約 20% 遅い

RTX 3090 24GB 中古（$700〜900）と直接ぶつかりますが、消費電力（3090 は 350W、B60 は 200W）と新品保証を取るなら B60、絶対速度を取るなら 3090 という住み分けになります。B60 の 456 GB/s メモリ帯域は 3090 の半分以下で、この差が生成速度の差にほぼそのまま出ます。メモリ帯域と tok/sec の関係は「メモリ帯域幅(GB/s)がローカルLLMの tok/sec を決める仕組み 2026年版」で詳しく解説しています。Arc Pro B60 Dual 48GB（MAXSUN 等が発表）は、2 枚の B60 GPU を 1 枚の基板に載せた特殊構成です。48GB VRAM を単一 PCIe スロットで確保できるため、24B〜32B クラスをフル VRAM で回すか、複数モデルを同時にロードする用途で狙えます。ただし PCIe レーン分割と Tensor Parallel の設定が必要で、単一 GPU として扱えるわけではない点は注意が必要です。

弱点：まだ「メイン運用」向きとは言い難い

コスパは魅力的ですが、Arc B580 / B60 でローカルLLM を回すときの弱点は具体的に把握しておく必要があります。

ドライバとバックエンドの組み合わせが厳密です。 IPEX-LLM のバージョン、Intel Arc Graphics ドライバ、Windows / Linux カーネルの組み合わせで動作可否が変わります。CUDA が「大抵動く」のに対し、Arc は「特定バージョンで動く」という違いがあります。差は明確です。Intel は月次で IPEX-LLM の Docker イメージを提供しており、これを使うのが最も安全です。

LM Studio / Ollama の公式サポートは限定的です。 LM Studio は Vulkan バックエンドで Arc GPU を利用できますが、IPEX-LLM 直叩きより 20〜30% 遅い報告があります。Ollama の Intel 対応は SYCL / Vulkan 経由の実験段階で、モデルアーキテクチャによっては動きません。IPEX-LLM 版 Ollama フォーク（ipex-llm-ollama）を使う運用が現実的です。

vLLM / SGLang / TensorRT-LLM は未対応です。 本格的なサービングエンジンで Arc を使うのはまだ厳しく、複数リクエストを捌く API サーバ用途では NVIDIA GPU が前提になります。そこは厳しい。Flash Attention 3 も非対応で、長コンテキストのプロンプト処理では CUDA GPU に一段劣ります。

日本語 LLM の対応検証がまだ薄いです。 Llama 3 / Qwen 2.5 / Phi-4 など主要英語モデルの検証報告は増えていますが、Sarashina2 / ELYZA-JP / Swallow など日本語特化モデルでの実測レポートは NVIDIA / AMD より少ないのが現状です。日本語 LLM をメインで動かす前提なら、事前にコミュニティで動作報告を確認する手間が発生します。

RTX 5060 Ti 16GB / RX 9070 XT との使い分け判定

同じ 12〜16GB VRAM 帯で、Arc B580・RTX 5060 Ti 16GB・RX 9070 XT のどれを買うべきかを整理します。

あなたの状況	選ぶべき GPU
5 万円以下で 12GB VRAM を試したい・失敗しても諦められる	Intel Arc B580
8B メイン運用・安定性とエコシステムを優先	RTX 5060 Ti 16GB
ゲームと LLM を 1 枚で兼用・帯域重視	Radeon RX 9070 XT
24GB VRAM を新品保証つきで低予算に	Intel Arc Pro B60
32GB VRAM で 32B クラスを快適に	Radeon AI PRO R9700
中古で最速コスパ	RTX 3090 24GB 中古

Arc B580 は「はじめてのローカルLLM 用 GPU」として、実験に振り切るなら合理性があります。

1 年後にドライバとエコシステムが揃えば、投資分は取り戻せる可能性が高い一方、揃わなければ 12GB VRAM の別用途（画像生成の SDXL / Flux 実験など）に転用できます。RTX 5060 Ti 16GB の実測比較は「RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070 12GB ローカルLLM 実測対決 2026年版」に、Radeon RX 9070 XT の詳細は「Radeon RX 9070 XT でローカルLLM を動かす 2026年版」にまとめています。

Arc Pro B60 24GB は、24GB VRAM を新品 $500〜700 で確保できる唯一の選択肢として独自ポジションを持ちます。ただし本格的な業務用途では、同じ AMD 陣営の Radeon AI PRO R9700 32GB のほうが VRAM 容量とドライバ成熟度で一歩先です。R9700 の詳細は「Radeon AI PRO R9700 32GB でローカルLLM を動かす 2026年版」で扱っています。VRAM 容量とモデルサイズの対応は「ローカルLLM VRAM 容量別・動くモデル早見表 2026年版」に整理しています。

私の見立て：Arc は「$249 で始める LLM 学習環境」として尖っている

Intel Arc Battlemage 世代の位置づけを、私の目線で言うとこうなります。

**Arc B580 は「$249 で 12GB VRAM の LLM 実験機を持てる」という 1 点で尖っている GPU です。**メイン運用や業務用途に据える段階ではまだありませんが、「これから 3〜6 ヶ月でローカルLLM の学習環境を作りたい・失敗しても数万円で済ませたい」という用途では、他に代わりがない選択肢になります。

Arc Pro B60 24GB は、Ollama / vLLM の公式サポートが揃うまで様子見が無難です。llama.cpp 直叩きで 14B〜24B を回せる開発者なら、$500〜700 で 24GB VRAM は破格ですが、Ollama で「アプリを立ち上げてモデルを選ぶ」感覚で使いたい人には、まだ 1 テンポ早いタイミングです。半年〜1 年後にエコシステムが揃った段階で、コスパ最強候補として再評価される GPU だと見ています。

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