AMD Radeon RX 9070 XT / RX 9070 でローカルLLM は買いか 2026年版：RDNA 4 + 16GB VRAM で ROCm 対応・8B / 14B / 24B の tok/sec と RTX 5060 Ti 16GB との実測差
AMD Radeon RX 9070 XT（RDNA 4、16GB VRAM）はローカルLLM 用途で買いか。ROCm 対応の実態、8B / 14B / 24B 級モデルの tok/sec、RTX 5060 Ti 16GB との実測差を、価格・消費電力・ドライバ成熟度で比較して選び方を整理します。
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結論：AMD Radeon RX 9070 XT（RDNA 4、16GB VRAM）はローカル LLM で「ゲーミング兼用の 16GB クラス AMD カード」として現実的な選択肢になりました。生成速度は RTX 5060 Ti 16GB とほぼ同等〜やや上（gpt-oss 20B で 90 vs 42 tok/s の実測差もあれば、モデル次第で並ぶ場合もあり）です。価格は RX 9070 XT 約7〜11万円 / RTX 5060 Ti 16GB 約7〜9万円で同帯。ドライバの安定性・Ollama ワンクリック導入・学習も見据えるなら RTX 5060 Ti 16GB、ゲーミング兼用で価格性能・帯域重視なら RX 9070 XT、24GB 超の VRAM が要るなら Radeon AI PRO R9700 32GB か RTX 5090 32GB へ、というのが 2026年7月時点の住み分けです。
2026年3月に発売された AMD Radeon RX 9070 XT / RX 9070（RDNA 4、16GB VRAM） は、コンシューマ向け AMD GPU では初めて「ローカル LLM で NVIDIA と真面目に比較する価値がある」カードになりました。ワークステーション向けの Radeon AI PRO R9700 32GB（約19万円） と対をなす、7〜12万円級のコンシューマ枠です。
本記事は、この RX 9070 XT / RX 9070 が RTX 5060 Ti 16GB（同帯価格の NVIDIA 16GB カード）とどう差が付くのかを、公開実測の tok/sec・VRAM・価格・エコシステムで整理します。NVIDIA 内での 16GB クラス選びは「RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070 12GB ローカルLLM 比較」、ROCm と CUDA のソフト側の詳細は「ROCm vs CUDA ローカル LLM 対応状況 2026年版」、GPU 選び全体の総合ガイドは「ローカル LLM 向け GPU 選び方ガイド 2026年版」を先に読むと本記事の位置付けがはっきりします。
スペック比較：RX 9070 XT / RX 9070 / RTX 5060 Ti 16GB / R9700
まず 4 枚の基本スペックを並べます。
| 項目 | Radeon RX 9070 XT | Radeon RX 9070 | RTX 5060 Ti 16GB | Radeon AI PRO R9700 |
|---|---|---|---|---|
| アーキテクチャ | RDNA 4 | RDNA 4 | Blackwell | RDNA 4 |
| VRAM | 16GB GDDR6 | 16GB GDDR6 | 16GB GDDR7 | 32GB GDDR6 |
| メモリ帯域 | 約 640 GB/s | 約 640 GB/s | 約 448 GB/s | 約 512 GB/s |
| TGP | 304 W | 220 W | 180 W | 約 300 W |
| 対応スタック | ROCm 7.2 / Vulkan | ROCm 7.2 / Vulkan | CUDA | ROCm / Vulkan |
| 価格目安（日本） | 約 7〜11 万円 | 約 6〜9 万円 | 約 7〜9 万円 | 約 19 万円（$1,244〜） |
| 位置付け | ゲーミング兼用 16GB | コスパ枠 16GB | NVIDIA の 16GB エントリー | AI/WS 向け 32GB |
注目すべきは 3 点です。
1 つは RX 9070 XT / RX 9070 のメモリ帯域が 640GB/s と、RTX 5060 Ti 16GB の 448GB/s より 約 43% 大きいこと。ローカル LLM の生成速度（tok/s）はメモリ帯域でほぼ決まります（仕組みは「メモリ帯域幅(GB/s)がローカルLLMの tok/sec を決める仕組み」）。理屈だけなら RX 9070 XT が有利です。
2 つ目は RX 9070 XT の TGP 304W です。RTX 5060 Ti 16GB の 180W と比べて 70% 高い。24時間稼働の LLM サーバーで使う場合、この差は電気代と冷却の両方で効きます。
3 つ目は VRAM が全て 16GB で同じである点。16GB という共通の天井があるため、「16GB で足りるかどうか」の判断がまず一次分岐、次に「生成速度と消費電力のどちらを優先するか」が二次分岐という順序で選べます。
生成速度（tok/sec）：公開ベンチの一例
ローカル LLM の生成速度について、2026年5月〜7月時点で公開されている実測の一例を挙げます。以下は llama.cpp コミュニティ、runopensourcellm、compute-market などのベンチで報告された値で、モデル・量子化・ランタイムにより変動します（自前未実測の数値は載せていません）。
| GPU | ランタイム | モデル / 量子化 | 生成速度 |
|---|---|---|---|
| Radeon RX 9070 XT | ROCm / Ollama | gpt-oss 20B | 約 91.9 tok/s |
| Radeon RX 9070 XT | ROCm / llama.cpp | Qwen3.5 27B Q4_K_M | 約 6.3 tok/s（VRAM 溢れ） |
| Radeon RX 9070 XT | ROCm 一般 | 8〜14B 級 Q4 | 約 35〜45 tok/s |
| RTX 5060 Ti 16GB | CUDA / llama.cpp | 8〜14B 級 Q4 | 約 42 tok/s |
差の読み方はこうです。
- gpt-oss 20B のような MoE 系：RX 9070 XT が有利。約 90 tok/s は 8B 級を軽く超える速度で、対話用途としては十分すぎる水準です
- 8〜14B 級 dense モデル：ほぼ互角。RX 9070 XT が 35〜45 tok/s、RTX 5060 Ti 16GB が 42 tok/s と、ベンチマーク誤差の範囲に収まります
- 20B 超の dense（Qwen3.5 27B など）：どちらも VRAM 16GB の壁に阻まれます。Qwen3.5 27B Q4_K_M で 6.3 tok/s と、PCIe 転送のオーバーヘッドで実用速度が出ません
RX 9070 XT の帯域が RTX 5060 Ti 16GB より 43% 大きいのに、生成速度差が 5〜10% にとどまるモデルが多い理由は、ROCm の最適化が CUDA より遅れているからです。理論帯域を実効スループットに変換する効率が CUDA の方が高い、と説明されています。ROCm 7.2 で RDNA 4 の正式サポートが入り、この差は今後さらに縮まる余地があります。
VRAM 16GB で何が動くか：RX 9070 XT の主戦場
RX 9070 XT / RX 9070 の主戦場は 16GB VRAM で快適に回せるモデルです。
容量別に何が動くかの目安を整理します（容量は KV キャッシュ込みで「ファイルサイズ + 30〜50%」で見積もる）。
| モデル規模 | RX 9070 XT 16GB での実用性 | コメント |
|---|---|---|
| 8B Q4 / Q8 | ◎ | 余裕。生成 40〜60 tok/s で対話快適 |
| 14B Q4 / Q8 | ◎ | RX 9070 XT の本命帯。35〜45 tok/s |
| 20B 級 MoE（gpt-oss 等） | ◎ | アクティブ層が少ないため 90 tok/s 級の実測あり |
| 24B Q4 | ○ | KV キャッシュ次第で綱渡り。長コンテキストは注意 |
| 27〜32B Q4 | △〜✗ | VRAM 溢れで PCIe 転送に落ちる、実用速度は出ない |
| 70B 以上 | ✗ | 単機では非現実的 |
ここで Radeon AI PRO R9700（32GB）との差がはっきりします。RX 9070 XT は 16GB で 8〜20B 級の主戦場、R9700 は 32GB で 30B 級 MoE や 70B Q4 まで射程に入ります。「16GB で足りるかどうか」が最初の分岐点で、16GB を超えるモデルを載せたいなら R9700 か RTX 5090 32GB に上げる必要があります。
逆に「8GB VRAM から一段上げて 16GB にする価値があるのか」を悩んでいる人は「VRAM 8GB でローカルLLM はどこまで実用か 2026年版」の実測差を先に見ておくと、RX 9070 XT の 16GB が刺さる領域が明確になります。容量別の早見表は「VRAM 容量別ローカルLLM モデル早見表 2026年版」を参照してください。
エコシステム：ROCm 7.2 と Vulkan の現実
RX 9070 XT / RX 9070 のソフト側の位置付けは、2026年後半で大きく変わりました。
- ROCm 7.2（2026年後半リリース）: RDNA 4 の 正式対応が Linux と Windows の両方でサポートされました。ROCm 6.4 まではベータ的な扱いに近く、RX 9070 XT ユーザーの実運用は Vulkan が主流でしたが、ROCm 7.2 以降は本格運用の土台が揃っています
- Vulkan バックエンド: llama.cpp / Ollama / LM Studio が Vulkan をサポートしており、AMD GPU の日常使いでは 導入が最も簡単な経路です。ROCm より速度が数%〜10% 遅い場合が多いですが、環境構築の手間が最小です
- ワンクリック導入: LM Studio や Ollama のワンクリック導入で「動かすまで」を最速にしたいなら、CUDA を持つ RTX 5060 Ti 16GB がやはり最短ルートです。RX 9070 XT でも動きますが、初回はドライバ・ランタイム版数を合わせる手間が残ります
- 学習フレームワーク: PyTorch は ROCm ビルドがあるので RDNA 4 で動きますが、TensorRT / bitsandbytes / 一部の Flash Attention 実装は CUDA 前提です。ローカル LLM の 推論だけなら RX 9070 XT で十分、学習も見据えるなら NVIDIA の方が現実的です
つまり RX 9070 XT を選ぶかどうかは、「動かすまで」の手間と「動いてから」の性能のトレードオフをどう見るかで決まります。ROCm 7.2 で敷居はかなり下がりましたが、CUDA と同じ手軽さになったわけではありません。
消費電力・電気代：24時間稼働で効く差
RX 9070 XT の TGP 304W は RTX 5060 Ti 16GB の 180W と比べて 70% 高いです。この差はゲーミング用途では気になりませんが、ローカル LLM を 24時間常駐で回すサーバー用途では電気代に効きます。
例えば LLM 推論で GPU が半分負荷（TGP の 50%）で稼働し続けたと仮定すると、以下のような差になります。
| GPU | 想定平均消費（TGP の 50%） | 1日24時間の電力量 | 1ヶ月（30日）の電気代（27円/kWh） |
|---|---|---|---|
| RX 9070 XT | 152 W | 3.65 kWh | 約 2,956 円 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 90 W | 2.16 kWh | 約 1,750 円 |
差は 1ヶ月あたり 1,200円、年間 14,400円 です。1年で 1.4万円、3年で 4.3万円。カード価格差が小さくても、常時稼働のサーバー用途では長期的にはこの差が効きます。逆にゲーミング兼用で数時間しか回さないなら、電気代差は年間数千円で無視できる範囲です。24時間稼働の自宅 LLM サーバー全般の構成は「自宅ローカル LLM サーバー構築ガイド 2026年版」を参照してください。
判断軸：RX 9070 XT / RX 9070 / RTX 5060 Ti 16GB / R9700 の使い分け
まとめると、こういう三択マトリクスになります。
RX 9070 XT を選ぶべき人
- ゲーミング兼用で、価格性能と帯域を最重視する人。RDNA 4 のゲーミング性能は RTX 5070 12GB クラスと競える水準で、ローカル LLM も 16GB 帯で速い。「ゲーム＋LLM」の兼用機として現実的な選択肢
- 既に AMD 環境（Ryzen CPU + AM5 マザー）で組んでいる人。ドライバのメンテナンス性が揃うのは実運用で効きます
- 20B 級 MoE モデル（gpt-oss 20B 等）を主戦場にしたい人。約 90 tok/s の実測は他の 16GB 帯カードでは出しにくい水準です
RX 9070（無印）を選ぶべき人
- RX 9070 XT のコスパ枠が欲しい人。VRAM 16GB・帯域 640GB/s は同じで、生成速度も対話用途ではほぼ同等。TGP は 220W と RX 9070 XT より 84W 低く、電気代も抑えられます
- ゲーミング用途は 1440p 中心で、4K 最高設定までは狙わない人
RTX 5060 Ti 16GB を選ぶべき人
- ドライバの安定性・Ollama / LM Studio のワンクリック導入を最優先する人。「動かすまでの時間」を最短にしたいなら CUDA が最短ルートです
- 消費電力を抑えたい人。TGP 180W は 24時間稼働でも電気代負担が軽い
- 学習用途も少し見据えている人。CUDA + PyTorch の組み合わせは学習フレームワークの互換性が広い。Fine-tuning や LoRA 学習をやる可能性があるなら NVIDIA が無難
Radeon AI PRO R9700 32GB / RTX 5090 32GB へ上げるべき人
- 24〜32GB の VRAM を必要とするモデル（Qwen3.5 27B Q4 の実用速度・30B 級 MoE の余裕・70B Q4 の下限）を主戦場にする人。16GB の RX 9070 XT / RTX 5060 Ti では詰みます
- 詳細は「AMD Radeon AI PRO R9700 32GB はローカルLLM で買いか 2026年版」で扱っています
まとめ
- Radeon RX 9070 XT / RX 9070（RDNA 4、16GB VRAM）は 2026年7月時点で コンシューマ AMD GPU として初めて NVIDIA と真面目に比較できる 16GB クラス
- 生成速度は RTX 5060 Ti 16GB とほぼ同等〜やや上（モデル次第）、帯域は 640GB/s と 43% 大きいが、ROCm の最適化差で実効差は 5〜10%
- ROCm 7.2 で RDNA 4 の正式対応が Linux / Windows 両方で入ったが、日常使いでは Vulkan バックエンドの方が導入が簡単
- 16GB VRAM の壁は共通で、8〜20B 級が主戦場。24GB 超が要るなら Radeon AI PRO R9700 32GB へ
- 消費電力は RX 9070 XT が 304W と RTX 5060 Ti 16GB の 180W より 70% 高く、24時間稼働では電気代差が年間 1.4万円級
- ゲーミング兼用と価格性能なら RX 9070 XT、ワンクリック導入と省電力・学習を含めるなら RTX 5060 Ti 16GB、コスパ枠なら RX 9070
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AMD Radeon RDNA 4（本文で言及、ゲーミング兼用・16GB クラス）
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NVIDIA 側の同帯対抗（本文で言及、比較対象）
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よくある質問
- Radeon RX 9070 XT でローカル LLM は動きますか？
- 動きます。16GB VRAM で 8B〜20B 級までが実用の主戦場で、生成速度は同帯価格の RTX 5060 Ti 16GB とほぼ同等〜やや上です。公開ベンチでは gpt-oss 20B クラスで約 90 tok/s、8〜14B 級 Q4 で 35〜45 tok/s の実測が報告されています。llama.cpp / LM Studio / Ollama は Vulkan バックエンドで Windows・Linux 共に動作し、ROCm 7.2（2026年後半）で RDNA 4 の正式対応も入りました。初手は導入が最も簡単な Vulkan で試して、必要になれば ROCm へ移行するのが現実的な順序です。
- RX 9070 XT のローカル LLM で Ollama / LM Studio / llama.cpp は使えますか？
- 全て使えます。Vulkan バックエンドで llama.cpp / LM Studio / Ollama が Windows・Linux の両方で動作するのが日常使いの主流経路で、ワンクリック導入に近い手軽さです。ROCm 7.2 以降であれば ROCm ネイティブでも動作し、vLLM 系など一部のランタイムも視野に入ります。ROCm ネイティブの方が Vulkan より数%〜10% 速い場合がありますが、環境構築の手間は大きくなります。初手は Vulkan で試して、速度が足りなければ ROCm へ移行する順序が失敗しにくい経路です。
- RX 9070 XT でローカル LLM は 14B / 20B クラスまで実用ですか？
- 実用です。16GB VRAM の主戦場は 8B FP16 / 14B Q8 / 20B Q4 で、この帯域は生成速度が快適に出ます。14B Q4/Q8 で 35〜45 tok/s、20B 級 MoE（gpt-oss 20B 等）はアクティブ層が少ないため約 90 tok/s の実測もあります。24B Q4 は KV キャッシュ次第で綱渡り、27〜32B Q4 は VRAM から溢れて PCIe 転送に落ちるため実用速度が出ません。20B 超を主戦場にしたいなら Radeon AI PRO R9700 32GB か RTX 5090 32GB に上げる必要があります。
- Radeon RX 9070 XT はローカルLLM で RTX 5060 Ti 16GB の代わりになりますか？
- 生成速度はほぼ同等で、価格差と消費電力の許容度で選ぶ段階に来ています。公開ベンチでは gpt-oss 20B クラスで RX 9070 XT が約90 tok/s、RTX 5060 Ti 16GB が約42 tok/s と RX 9070 XT の方が速いパターンもあれば、モデル・ランタイム次第で 5060 Ti が並ぶパターンもあります。VRAM は両方 16GB で同じ、帯域は RX 9070 XT が 640GB/s と RTX 5060 Ti 16GB の 448GB/s より 43% 大きい。差が付きにくいのは、CUDA 側の最適化が ROCm より成熟しているためです。ゲーミング兼用と価格性能なら RX 9070 XT、ワンクリック導入と省電力・学習用途を含めるなら RTX 5060 Ti 16GB です。
- RX 9070 XT で ROCm は使えますか？
- 使えます。ROCm 7.2（2026年後半リリース）で RDNA 4（RX 9070 / RX 9070 XT）の正式対応が Linux と Windows の両方でサポートされました。ROCm 6.4 の時点でも実用レベルでは動きますが、ROCm 7.2 以降を強く推奨します。ただし llama.cpp / Ollama / LM Studio の日常使いでは、実はまだ Vulkan バックエンドの方が導入が簡単で速度差も小さいため、初手は Vulkan で試して、必要になれば ROCm へ移行する順序が現実的です。
- RX 9070 XT で 32B クラスのモデルは動きますか？
- 16GB VRAM の壁があるため、32B Q4 は VRAM から溢れて実用速度が出ません。公開ベンチでは Qwen3.5 27B Q4_K_M で約6 tok/s と PCIe 転送のボトルネックに刺さります。16GB VRAM で快適に回せるのは 8B〜20B クラスまで（14B Q8 か 20B Q4 程度）で、それ以上を狙うなら Radeon AI PRO R9700 32GB や RTX 5090 32GB といった 24GB 超の VRAM を積むカードが必要です。
- RX 9070 XT と RX 9070（無印）、ローカル LLM ではどちらを選ぶべきですか？
- コスパを取るなら RX 9070（無印）、速度を取るなら RX 9070 XT です。VRAM は両方 16GB で同じ、メモリ帯域も両方 640GB/s で同じなので、ローカル LLM の生成速度（tok/sec）はほぼ変わりません。差が出るのは prefill（プロンプト処理）と TGP で、RX 9070 XT は 304W・RX 9070 は 220W です。生成中心の対話用途なら RX 9070 で十分、長文 prefill やゲーミング兼用も見据えるなら RX 9070 XT が選択肢になります。
- RX 9070 XT と Radeon AI PRO R9700 32GB、どちらを買うべきですか？
- 16GB で足りるなら RX 9070 XT、24〜32GB が要るなら R9700 です。RX 9070 XT は 16GB VRAM で 8〜20B 級までの主戦場、Radeon AI PRO R9700 は 32GB VRAM で 30B 級 MoE や 70B Q4 まで射程に入ります。価格は RX 9070 XT が約7〜11万円、R9700 が約19万円（$1,244）と 2 倍近い差。載せたいモデルが 16GB を超えるかどうかが最初の分岐点です。