RX 5700 XTでAIは動く？実測：毎秒63–72トークン
はい。AMD RX 5700 XT（8 GB）とRAM 48 GBを搭載したデスクトップPCで、Gemma 4 E4Bは毎秒63–72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） | 6 秒 |
| 渡した長い文書を読む（5,000トークン） | 8 秒 |
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 | 63–72 トークン/秒 書き出し · 594–609 読み込み | 2026年9月22日 |
| Gemma 4 E4B | CPUのみ | 5 トークン/秒 書き出し · 357 読み込み | 2026年9月22日 |
| Gemma 4 12B | グラフィックボード | 20–36 トークン/秒 書き出し · 108–113 読み込み | 2026年9月22日 |
各数値の計測方法：計測方法の詳細
- GreenCubeが動作するエンジン、llama.cpp自身の速度テスト（llama-bench）。同じAIファイルを使い、128トークンを書き出し、512トークンの文章を読み込みます。
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。
その意味
仕事をするのはグラフィックボード
同じPC、同じAI（Gemma 4 E4B）で、CPUのみでは毎秒5トークン、グラフィックボードでは毎秒63–72トークン、約14倍の速さです。グラフィックボードはゲームのために何千もの小さな計算を同時にこなすよう作られていて、AIの実行もほとんどが同じ種類の計算です。GreenCubeは起動時に両方の速さを測り、速いほうを使います。
AI全体がカードに収まる
Gemma 4 E4Bは4.2 GBのファイルで、カードには専用のメモリ（VRAM）が8 GBあります。全体が収まり、会話用の余裕も残るので、カードがPCの他の遅いメモリを待つことがありません。これがこの速さの一番の理由です。
大きいGemma 4 12B
短いチャットのみです。大きいGemma 4 12B（6.4 GB）は短い質問では毎秒20–36トークンで書き出しましたが、チャットが8,192トークン（長い会話）に達すると、カードがほぼ満杯になってクラッシュしました。そのためGreenCubeは12Bを10 GB以上のカードにだけ勧めています。
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2位です。RTX 2080 Tiは毎秒65–71トークンで、ほぼ同じです。RTX 5060は毎秒56トークン（起動時テスト）なので、このPCは約20%速いです。
8 GBのカードを4枚計測しましたが、速さには大きな差があります：
どのAIが収まるかはメモリで決まり、どれだけ速く動くかはカードの新しさで決まります。
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: AMD RX 5700 XT
- グラフィックスメモリ（VRAM）: 8 GB
- RAM: 48 GB
- CPU: Intel Core i7-9700, 8 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)
- 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)
- GTX 1650: 約20 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
RX 5700 XTでAIをローカルで動かせますか？
はい。AMD RX 5700 XT（8 GB）とRAM 48 GBを搭載したデスクトップPCで、Gemma 4 E4Bは毎秒63–72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。
RX 5700 XT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。
AIはRX 5700 XTとCPUのどちらが速いですか？
カードのほうが圧倒的に速いです。CPUの毎秒5トークンに対し、カードでは毎秒63–72トークン、約14倍です。
RX 5700 XTでGemma 4 12Bは動きますか？
短いチャットのみです。大きいGemma 4 12B（6.4 GB）は短い質問では毎秒20–36トークンで書き出しましたが、チャットが8,192トークン（長い会話）に達すると、カードがほぼ満杯になってクラッシュしました。そのためGreenCubeは12Bを10 GB以上のカードにだけ勧めています。