GTX 1650でAIは動く？実測：毎秒約20トークン
はい。NVIDIA GTX 1650（4 GB）とRAM 16 GBを搭載したデスクトップPCで、Gemma 4 E4Bは毎秒約20トークンで書き出しました。読むより速く答えが出てきます。
実際の使用感
| 作業 | このPCでの時間 |
|---|---|
| 普通の回答を書く（400トークン） | 20 秒 |
| 渡した長い文書を読む（5,000トークン） | 0:13–3:28 分 |
このPCで計測した速度から算出しました。時間は長さ÷速度で、実際の回答では書き始めるまでに少し時間もかかります。目安として、英語の場合、多くの人が読む速さは1秒に約4語です（Brysbaert, 2019）。日本語ではトークン数と文字数の関係が一定ではないため、ここでは換算していません。400トークンの回答は、読むだけでもそれなりに時間がかかります。
計測結果
書き出しは、AIが回答を打ち出す速さで、1秒あたりのトークン数で表します。トークンは単語の断片です。読み込みは、渡したもの（質問、貼り付けた文章、PDF）を取り込む速さです。AIは多くのトークンを一度に読めますが、書くときは1つずつなので、読み込みは常に書き出しよりずっと速くなります。
| 項目 | 実行場所 | 結果 | 計測方法 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | グラフィックボード（RAMにはみ出し） | 約20 トークン/秒 書き出し · 24–395 読み込み | 2026年9月23日 |
| Gemma 4 E4B（2台目）* | グラフィックボード（RAMにはみ出し） | 8–25 トークン/秒 書き出し · 32–301 読み込み | 2026年10月1日 |
各数値の計測方法：計測方法の詳細
- GreenCube 0.1.40 と 0.1.42での実際のチャット：100トークン以上のすべての回答の速度を、アプリのログから読み取ったもの。範囲は最も遅い1割と最も速い1割を除いています。
複数回計測したものは範囲で示しています。同じPCでも、回ごとに速度が少し変わるためです。※ このテスターは主に短い質問をしていたため、100トークン未満の回答も含めています。短い回答はやや遅く計測されます。
その意味
全部はカードに収まらない
Gemma 4 E4Bは4.2 GBのファイルで、カードは4 GBなので丸ごとは収まらず、一部が通常のメモリ（RAM）に置かれます。トークンを1つ書くたびに、ずっと遅い経路でその部分にアクセスする必要があるため、速度が落ちて不安定になります。それでも毎秒約20トークンで書き出します。貼り付けた文章の読み込みは、日によって毎秒24〜395トークンと大きく変わりました。カードが満杯だったためとみられます。
同じカードの2台目のPC
別のテスターのGTX 1650でGreenCube 0.1.42のGemma 4 E4Bを動かすと、書き出しは毎秒8–25トークン、読み込みは毎秒32–301トークンでした。回答の多くが短く、短い回答は長い回答より遅く計測されます。最も長い回答は、その範囲の上限近くでした。
大きいGemma 4 12B
快適ではありません。GreenCubeが大きいGemma 4 12Bを勧めるのはVRAMが10 GB以上のカードだけで、このカードは4 GBです。8 GBのAMD RX 5700 XTでは、短い質問には答えましたが、長いチャットでクラッシュしました。
画像
おそらく可能ですが、このカードでの画像生成はまだ計測していません。計測したら、ここに数字を載せます。画像には約6 GBの専用AIを使い、チャットの回答よりはるかに多くの計算をするので、ここではグラフィックスの差がさらに大きく出ます。
他との比較
Gemma 4 E4Bで計測した8台のPCのうち、このPCの書き出し速度は7位です。GTX 1660 Superは毎秒37–38トークンで、約90%速いです。RX 580は毎秒10–11トークンなので、このPCは約90%速いです。
テストに使ったPC
実験室のマシンではなく、実際のテスターが普段どおりに使っている自分のPCです：
- デスクトップPC
- グラフィックス: NVIDIA GTX 1650
- グラフィックスメモリ（VRAM）: 4 GB
- RAM: 16 GB
- CPU: 16 スレッド
自分のPCを確認する
自分のPCの構成がわからない？30秒で確認できます：
- Ctrl + Shift + Escを押して、タスク マネージャーを開きます。
- パフォーマンスを開きます。
- メモリをクリック：右上の数字がRAMです。
- GPUをクリック：右上の名前がカード名で、専用 GPU メモリがVRAMです。専用メモリのないIntelやAMDのグラフィックスしか表示されない場合は、独立したカードはありません。
次に、全体の表でいちばん近いカードを探してください。同じカードでもVRAMが多ければ大きいAIが収まり、同じ容量なら新しいカードのほうがたいてい速く動きます。
計測した他のPC
- RTX 2080 Ti: 65–71 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- Intel Core Ultra 5 ノートPC: 14–18 トークン/秒 (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 トークン/秒 (Gemma 4 E4B)
- Intel Iris Xe ノートPC: 5–7 トークン/秒 (Gemma 4 E2B)
自分のPCでAIは動く？ 10台すべてのPCを1つの表に。自分のPCでの使用感も。
よくある質問
GTX 1650でAIをローカルで動かせますか？
はい。NVIDIA GTX 1650（4 GB）とRAM 16 GBを搭載したデスクトップPCで、Gemma 4 E4Bは毎秒約20トークンで書き出しました。読むより速く答えが出てきます。
GTX 1650でAI画像を作れますか？
おそらく可能ですが、このカードでの画像生成はまだ計測していません。計測したら、ここに数字を載せます。
GTX 1650でGemma 4 12Bは動きますか？
快適ではありません。GreenCubeが大きいGemma 4 12Bを勧めるのはVRAMが10 GB以上のカードだけで、このカードは4 GBです。8 GBのAMD RX 5700 XTでは、短い質問には答えましたが、長いチャットでクラッシュしました。