RTX 5060 Ti 16GB と RTX 5070 12GB は、ローカルLLM 用途ではどちらが有利ですか？

「載せたい最大モデル」で分かれます。Qwen 2.5 14B Q4_K_M（約 8.5 GB）は両方に載りますが、コンテキスト長 32k・128k まで伸ばすと KV キャッシュが 3〜5 GB 追加で必要になり、12GB では窮屈になります。Qwen 2.5 32B Q4_K_M（約 20 GB）はどちらの単体でも VRAM に収まらず、CPU オフロード前提です。14B までを常用するなら 5060 Ti 16GB が余裕、20B・32B のオフロード運用や速度優先なら 5070 12GB の方が帯域（672 GB/s vs 448 GB/s）と CUDA コア数で tok/sec が伸びます。

RTX 5060 Ti 16GB を 2 枚挿しすれば 70B Q4 が動きますか？

モデルウェイトだけで見れば動く可能性があります。Llama 3.3 70B Q4_K_M は約 40 GB で、2 枚合計 32 GB では収まりませんが、Q3_K_M（約 32 GB）や Q2_K（約 26 GB）なら 2 枚挿しの合計 VRAM に収まります。ただし PCIe 5.0 x8+x8 のマザーが必要で、モデル並列（tensor parallelism）の設定と、レイヤ分割時の GPU 間通信オーバーヘッドで tok/sec は理論値の 60〜70% に落ちます。同じ予算で RTX 5090 32GB 単体を狙う方が実効性能・消費電力・環境構築のいずれでも合理的なケースが多く、2 枚挿しは「電源と PCIe レーンを既に確保できている」場合の選択肢になります。

12GB VRAM で 14B モデルを常用するのは現実的ですか？

KV キャッシュを q8_0 量子化（半分に圧縮）、コンテキスト長を 8k〜16k に抑え、投機的デコード用のドラフトモデル（1B 前後）を CPU に追い出す構成であれば、Qwen 2.5 14B Q4_K_M は 12GB でも十分実用範囲です。ただしコンテキスト 32k・128k を常用する場合、あるいは Vision Language Model（Qwen 2.5-VL 7B など）を並行で動かす場合は 16GB の余裕が効きます。「今後 1〜2 年で 14B〜20B が主流化する」という見立てなら 16GB の 5060 Ti、単発チャットで速度優先なら 5070 12GB、という選び方が明快です。

RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070 12GB でローカルLLM はどっちを買うべきか 2026年版：$120 差の VRAM 4GB 増で 14B・32B Q4 が動くかを判断する

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RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070 12GB：VRAM 4GB 増で 14B・32B Q4 がどこまで載るか

結論：RTX 5060 Ti 16GB は「Qwen 2.5 14B Q4 を長いコンテキストで安全に載せたい」入門者向け、RTX 5070 12GB は「12GB の制約を KV キャッシュ量子化で回避しつつ、速度で稼ぎたい」中級者向けです。GDDR7 の帯域は 448 GB/s vs 672 GB/s、CUDA コア数は 4608 vs 6144、MSRP は $429 vs $549 と $120 差。同じ 14B Q4_K_M でも 5070 の方が概ね 1.4 倍前後の tok/sec が出ます。「載せたい最大モデル」を先に決めれば、$120 差の答えは自ずと決まります。

RTX 50 番台の $500 前後クラスは「GDDR7 世代で 16GB を積んだ唯一のミドル」（5060 Ti 16GB）と「GDDR7 帯域と CUDA コア数で押し切るミドル上位」（5070 12GB）が並ぶ、ローカルLLM 入門者にとっての分岐点です。この記事では 2 枚を LLM 用途に絞って横並びに置き、「$120 差で何が動くようになるか」を数値で整理します。

スペック差分：Blackwell 世代の中位 2 枚

まず両者のスペックを 1 つの表にまとめます。数値は NVIDIA 公式スペックシートと TechPowerUp GPU Database で確認できる範囲のものです。

項目	RTX 5060 Ti 16GB	RTX 5070 12GB	差
アーキテクチャ	Blackwell（GB206）	Blackwell（GB205）	同世代
CUDA コア数	4,608	6,144	+33%
Tensor コア	第 5 世代（144 基）	第 5 世代（192 基）	+33%
RT コア	第 4 世代（36 基）	第 4 世代（48 基）	+33%
VRAM	16 GB GDDR7	12 GB GDDR7	-25%（5070 側）
メモリバス	128-bit	192-bit	5070 側が広い
メモリ帯域	448 GB/s	672 GB/s	+50%（5070 側）
メモリ速度	28 Gbps	28 Gbps	同
TGP	180 W	250 W	+39%（5070 側）
PCIe	Gen 5 x8	Gen 5 x16	5070 側が広い
推奨電源	550 W	650 W	+100 W
MSRP	$429（16GB 版）	$549	+$120

数字を眺めると、5070 の方があらゆる CUDA / Tensor / メモリ帯域で 33〜50% 上回っています。LLM 推論は「メモリ帯域律速」なので、tok/sec は概ねメモリ帯域比に比例します。同じモデルで比較すると、5070 12GB は 5060 Ti 16GB の約 1.4 倍の tok/sec が出ると見積もれます。

その代わり VRAM は 12 GB と、4 GB 少なくなります。この 4 GB 差が「動くモデル」の境界を作る、というのがローカルLLM 用途での焦点です。

VRAM 使用量の実態：14B / 20B / 32B / 70B が載るか

「16GB か 12GB か」を判断するには、代表的なモデルの実 VRAM 使用量を押さえておく必要があります。GGUF 形式（llama.cpp・LM Studio・Ollama で使う）の主要量子化での目安を並べます。

モデル	量子化	モデルウェイトのみ	KV キャッシュ（8k ctx）	KV キャッシュ（32k ctx）	合計目安（32k）
Llama 3.1 8B	Q4_K_M	4.6 GB	0.5 GB	2 GB	6.6 GB
Qwen 2.5 14B	Q4_K_M	8.5 GB	0.9 GB	3.5 GB	12 GB
gpt-oss 20B	MXFP4	12 GB	1 GB	4 GB	16 GB
Qwen 2.5 32B	Q4_K_M	19.5 GB	1.4 GB	5.5 GB	25 GB
Qwen 2.5 32B	Q3_K_M	15 GB	1.4 GB	5.5 GB	20.5 GB
Llama 3.3 70B	Q4_K_M	40 GB	2.2 GB	8.5 GB	48.5 GB
Llama 3.3 70B	Q3_K_M	32 GB	2.2 GB	8.5 GB	40.5 GB

これを VRAM 12 GB / 16 GB の枠に当てはめると、次のような判定になります。

モデル	12GB（RTX 5070）	16GB（RTX 5060 Ti）
Llama 3.1 8B Q4_K_M	32k 余裕、128k も可	32k 余裕、128k 余裕
Qwen 2.5 14B Q4_K_M	8k までは快適、32k はギリギリ、128k は KV 量子化必須	32k 快適、128k も KV 量子化で可
gpt-oss 20B MXFP4	収まらない（オフロード必須）	32k までギリギリ、128k はオフロード
Qwen 2.5 32B Q4_K_M	収まらない	収まらない
Qwen 2.5 32B Q3_K_M	収まらない	収まらない（8k でも 20 GB）
Llama 3.3 70B Q4_K_M	収まらない	収まらない

「Qwen 2.5 14B Q4_K_M をコンテキスト 32k で常用する」というラインが、両者の境界です。16GB なら余裕、12GB は KV キャッシュを q8_0 量子化して詰める、という違いが出るのがこのクラスの実情です。20B・32B クラスは両方とも単体では入りきらず、CPU オフロードや量子化を強めた運用が必須になります。

実測 tok/sec の想定範囲：帯域律速の割合

LLM 推論はメモリ帯域に強く律速されます。両者の帯域比（672 / 448 = 1.5）と、CUDA コア数比（6144 / 4608 = 1.33）を踏まえた tok/sec の想定範囲を並べます。数値はコミュニティ実測（LM Studio / llama.cpp / Ollama）の中央値を範囲表記にしたもので、iris-lab で新規実測が取れ次第、別記事で更新予定です。

モデル	RTX 5060 Ti 16GB	RTX 5070 12GB	差
Llama 3.1 8B Q4_K_M	85〜105 tok/s	120〜145 tok/s	約 1.4 倍
Qwen 2.5 14B Q4_K_M	45〜55 tok/s	65〜80 tok/s	約 1.4 倍
gpt-oss 20B MXFP4	25〜32 tok/s（オフロード時 12〜18 tok/s）	35〜45 tok/s	約 1.4 倍（フル VRAM 時）
Qwen 2.5 32B Q4_K_M（両方オフロード）	8〜12 tok/s	10〜14 tok/s	約 1.2 倍

帯域律速のため、両者の VRAM 内に収まるモデルでは 5070 12GB が一貫して速いという結果になります。5060 Ti 16GB が優位に立てるのは、5070 の VRAM に入りきらない gpt-oss 20B MXFP4 級を「オフロード無しでフル VRAM 動作させた場合」で、この 1 点のみです。オフロード発生時のペナルティは重く、DDR5-6400 デュアルチャネル（102 GB/s）に落ちるため、5060 Ti 16GB でも tok/sec は半分近くまで落ちます。

KV キャッシュ量子化とオフロード：12GB の延命策

12GB VRAM で 14B〜20B を扱う場合、「延命策」の理解が体感速度に直結します。主な手段を並べます。

KV キャッシュ量子化（q8_0 / q4_0）

llama.cpp / LM Studio では KV キャッシュ自体を q8_0（半精度）や q4_0（4bit）に量子化するオプションがあります。Qwen 2.5 14B の 32k コンテキストで KV キャッシュ 3.5 GB が、q8_0 で 1.75 GB、q4_0 で 1 GB 前後に圧縮できます。q8_0 は精度低下ほぼ無し、q4_0 は長文の再現性が微妙に落ちる、という傾向があります。

コンテキスト長を短くする

コンテキスト 128k を要求するタスクは実務では多くありません。Coding アシスタントで 32k、要約タスクで 16k、通常チャットで 8k、というのが実感値です。「動くコンテキスト」を要件から逆算すると、12GB でも 14B は十分実用範囲に入ります。

投機的デコード（Speculative Decoding）

大きいモデル + 小さいドラフトモデル（1B〜3B）でトークンを先読みし、確定してから大モデルで検証する方式です。14B + 1B の組み合わせで tok/sec が 1.5〜2 倍に伸びるケースがありますが、ドラフトモデル分の VRAM が余計に必要になります。1B Q4 で約 0.7 GB、これを CPU にオフロードすれば影響は最小です。詳しくは「投機的デコード（Speculative Decoding）の仕組み」で解説しています。

部分オフロード（—n-gpu-layers）

llama.cpp / Ollama では「モデルのうち何レイヤを GPU に載せるか」を層単位で指定できます。全 40 レイヤのうち 30 レイヤだけ GPU、10 レイヤは CPU、という運用で VRAM を意図的に節約する形です。CPU レイヤの通過が遅いため tok/sec は 30〜50% 落ちますが、「VRAM に入り切らないが動かしたい」というシーンでは有効です。

これらを組み合わせると、12GB VRAM でも Qwen 2.5 14B Q4_K_M を 32k コンテキストで常用する構成は成立します。「載る／載らない」の 2 分では答えが出ないケースが多く、「どこを妥協するか」で選択肢が変わる、というのがローカルLLM の実感です。KV キャッシュとコンテキスト長の関係は「ローカルLLM のコンテキスト長と VRAM・KV キャッシュ」で細かく整理しています。

5060 Ti 16GB を 2 枚挿し：合計 32GB で 70B が動くか

「$500 の 5060 Ti 16GB を 2 枚買えば、合計 32GB で $1000 の 5090 相当になるのでは」という発想は、実際にコミュニティでも試されています。結論を先に置くと、モデルウェイトだけを見れば 70B Q3 は動くが、実効性能・電源・環境構築で 5090 単体に負けやすい、というのが実情です。

動く構成の要件

マザーボード：PCIe 5.0 x8+x8 に分割できるチップセット（X870E / Z890 の一部）
電源：最低 850W、推奨 1000W（180W × 2 + CPU 150W + マージン）
モデル並列：llama.cpp の tensor parallelism を有効化、または vLLM で複数 GPU 指定
モデルサイズ：Llama 3.3 70B Q3_K_M（32 GB） + KV キャッシュ 8k で約 34 GB、2 枚合計 32 GB では KV を圧縮しないと入らない

落とし穴

通信オーバーヘッド：PCIe 5.0 x8 は理論 32 GB/s、GDDR7 の 448 GB/s と比べると 1/14。レイヤ境界でのアクティベーション転送が発生する tensor parallelism では、tok/sec が理論値の 60〜70% に落ちる
消費電力：合計 360 W + CPU で 500 W 超、5090 単体（575 W）と大差なくなる
モデル選択の柔軟性：合計 VRAM 32GB は 5090 単体と同じだが、単一 GPU に載る場合の方が量子化を軽く（Q4 → Q5）できる

同じ予算感なら RTX 5090 32GB 単体、または中古 A6000 48GB を狙う方が合理的なケースが多く、5060 Ti 16GB 2 枚挿しは「既に電源と PCIe レーンが確保できていて、追加投資を最小にしたい」場合の選択肢になります。

選び方まとめ：$120 差の判断

3 パターンに整理します。

ローカルLLM 入門・14B までを長く使いたい → RTX 5060 Ti 16GB

Qwen 2.5 14B Q4_K_M を 32k コンテキストで余裕、128k も KV 量子化で可
gpt-oss 20B MXFP4 が「オフロード無し」で動く唯一のこのクラス
TGP 180W で電源要件が緩い（550W で組める）
速度は 5070 12GB の 70% 前後だが、常用モデルが 14B までなら体感は十分

速度重視・KV キャッシュ量子化で 12GB を回避 → RTX 5070 12GB

帯域 672 GB/s と CUDA コア数で 5060 Ti 16GB の約 1.4 倍の tok/sec
Qwen 2.5 14B Q4_K_M を KV q8_0 で 32k、単発チャット用途で速度優先
ゲーミングとの兼用でも上位クラス（RTX 4070 Ti Super と同等のゲーム性能）
TGP 250W と電源要件はやや厳しい（650W 推奨）

20B・32B を本気で回したい → どちらでも不十分、RTX 5090 か RTX PRO 6000 を検討

Qwen 2.5 32B Q4_K_M は 20 GB 必要で両者とも収まらない
Llama 3.3 70B Q4_K_M は 40 GB 必要で両者とも遠い
予算があれば RTX 5090 32GB、業務なら RTX PRO 6000 96GB が現実解

上位クラスの比較は「RTX 5070 / 5070 Ti / 5080 のローカルLLM 実測」、VRAM 別に動くモデルを一望するなら「VRAM 別に動くローカルLLM モデル早見表」を参照してください。GPU を「必要 VRAM」から逆算して選ぶ全体観は「ローカルLLM 用 GPU 選び方ガイド」でまとめています。

$120 差の答えは「載せたい最大モデルの VRAM 要件」を先に決めれば単純です。14B までで十分なら 5060 Ti 16GB の余裕、20B のオフロード運用や速度優先なら 5070 12GB、という 2 択に収まります。両方の中間で迷ったら、「1〜2 年後に 14B〜20B クラスが主流化する」という長期見立てで 16GB に寄せる方が、後悔しにくい選択になります。

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