軽量なオープンモデル
GoogleはGemmaを手元のハードウェアでも動かせるモデル群として提供し、用途と計算資源に合わせてサイズを選べます。
GEMMA 4 LOCAL PC BUILDER
Gemma 4 12B向け
Gemma 4 12B基準
Gemma 4 12B向け
12万円自作PC構成
VRAM 16GBを優先し、AMD GPUで動かせるローカルLLM環境を組む。 10万円・12万円・15万円の3案から、VRAM、実行経路、日常運用の余裕を比較できます。
価格ソース： API未取得時の手動確認値
予算上限120,000円
Amazon参考合計
111,058円
参考残額
8,942円
構成パーツ8種類
WHY GEMMA
ACTIVE TARGET
今回活躍しているGemmaを、そのまま構成基準に
このページは、今回の制作・検証で文章整理や画像観察の下準備に実際に活躍しているGemma 4 12Bを、手元のPCで繰り返し使うことを基準にしています。
モデルGemma 4 12B IT
形式GGUF / Q4_K_M
ランタイムllama.cpp
モデル本体約7.37GB
検証コンテキスト8,192 tokens（現在の検証設定）
公式の量子化モデル
QAT 4-bitのGGUFが公式提供され、llama.cppやLM Studioでメモリー使用量を抑えた導入経路があります。
外部APIへ送らない選択
プロンプトや画像を外部APIへ送らず、自分で管理する環境内に処理を閉じる設計を選べます。
繰り返し試しやすい
APIのリクエスト課金ではなく、購入した機材の電力・保守コストを基準に、分類・要約・観察を反復できます。
約7.37GBは現在使用中のGGUFモデル本体のサイズです。実行時はKVキャッシュ、コンテキスト、画像処理、ランタイムなどの追加メモリーが必要です。各GPUでの完全な収容や速度を保証する値ではありません。 Gemma公式仕様・実行ガイド
互換性OK / AMD GPU実行経路の確認待ち
- GPU長202mmに対してZALMAN T8は最大295mm。93mmの余裕がある。
- RX 9060 XTはPCIe 5.0対応だが、Ryzen 5 5500＋A520環境ではPCIe 3.0接続になる。
- GPU推奨電源550Wに対して650W電源を選択し、8ピン補助電源も満たす。
- 別売CPUクーラーは購入せず、Ryzen 5 5500付属Wraith Stealthを使用。
- 利用するLLMランタイムがAMD GPUのROCmまたはVulkanに対応するか確認する。
VRAM 16GBローカルLLM構成
VRAM 16GBを優先し、AMD GPUで動かせるローカルLLM環境を組む。
| パーツ | 選定内容 | Amazon参考価格 2026/07/11 23:28 JST |
|---|---|---|
| CPU | 6コア・DDR4対応・コスト優先 | 16,000円 |
| GPU | Radeon・VRAM 16GB | 55,039円 |
| マザーボード | DDR4対応MicroATX | 5,330円 |
| メモリー | DDR4 16GB・2枚組 | 13,998円 |
| SSD | SATA 2.5インチ 512GB | 11,682円 |
| 電源 | 650W Bronze級 | 5,800円 |
| ケース | 最安優先・GPU 202mm以上対応 | 3,209円 |
| CPUクーラー | 追加購入なし（付属Wraith Stealth使用） | 0円 |
BUILD DEEP DIVE
Gemma × VRAM 16GB
この構成を選ぶ理由
Gemma 4 12B Q4_K_Mのモデル本体に対し、16GB VRAMで実行時の追加領域を広めに確保する構成。AMD向けHIP/Vulkan経路の対応確認が成立条件です。
Gemmaで活きる点
- Gemma 4 12Bの量子化モデルにVRAM余裕を持たせやすい
- 画像入力やコンテキストで増える追加メモリーへ備えられる
- HIP/Vulkan対応を検証しながらAMD環境を育てられる
構成の強み
- RX 9060 XTのVRAM 16GB
- Amazon参考合計が12万円内に収まる
- 短い202mmのGPUで安価なケースにも収めやすい
先に理解する弱点
- 利用ソフトごとにROCm/HIP/Vulkan対応確認が必要
- システムメモリー16GBはモデル読込や並行作業の余裕が少ない
- SATA SSD 512GBは速度と容量の両面で次の更新候補
育てる順番
- 1. メモリーを32GBへ
- 2. NVMe SSD 1TB以上へ
- 3. CPU・マザーボードは最後に更新
VRAM 16GBでも全モデルをGPUへ収められるとは限りません。ランタイムとGPUアーキテクチャの対応状況を購入前に確認します。 GPUバックエンドはllama.cpp公式ビルド情報も確認してください。
PRODUCT LINK DRAFT
12万円案の商品リンク
Amazonの参考合計です（最新取得 2026/07/11 23:28 JST）。 価格・販売元・在庫はリンク先で再確認してください。
EDITORIAL POLICY
価格と構成の確認方針
価格はスナップショット
掲載額は2026/07/11 23:28 JSTの記録です。購入前にAmazonで最新価格、販売元、在庫、保証条件を確認してください。
互換性は仕様で確認
ソケット、メモリー規格、GPU寸法、電源容量と補助電源を照合しています。BIOS、OS、GPUバックエンドなど利用環境固有の条件は購入前に再確認してください。
Amazonアソシエイト
tb GarageはAmazonアソシエイト・プログラムの参加者です。適格販売により収入を得る場合があります。
FAQ
Gemma向けPC構成のよくある質問
この構成でGemma 4 12Bを快適に動かせますか？
Gemma 4 12B ITのGGUF Q4_K_Mをllama.cppで動かすための目安です。速度や応答性は、GPUバックエンド、オフロード量、コンテキスト長、同時に使うアプリによって変わるため、性能を保証するものではありません。
約7.37GBのモデルなら、8GBのメモリーで足りますか？
モデルファイルの容量と実行時に必要なメモリー量は同じではありません。実行時にはKVキャッシュ、コンテキスト、画像処理、ランタイムなどの領域も必要です。
12GB VRAMと16GB VRAMはどう選びますか？
10万円案の12GBはCUDA経路を試しやすい入門構成です。12万円・15万円案の16GBは追加領域を広めに取りやすい一方、利用するソフトがAMD GPUのROCm、HIP、Vulkanに対応するかを先に確認します。
同じ12Bモデルなら、どれでも同じように動きますか？
量子化方式、アーキテクチャ、コンテキスト長などで必要な資源は変わります。このページはGemma 4 12B ITのGGUF Q4_K_Mを基準にしており、他モデルの動作を保証しません。
掲載価格とAmazonの価格が違うのはなぜですか？
掲載額はページ記載時点の価格スナップショットです。販売元、在庫、セールなどで変動するため、購入前にリンク先の価格、販売元、在庫、保証条件を確認してください。