ミニPCと外付けグラボで初めてのローカルLLM、使用している機器とモデル、チャットでの簡易的な使用感

kenken — Sat, 31 Oct 2026 11:23:35 +0000

Windows 11 デスクトップPCとミニPC、M6 Mac miniにおいて、ローカルLLMをいろいろと試していますが、今回はミニPCとOCulink ポート経由での外付けグラボの構成、試しているモデルについて記載します。

機器としては、AMDRyzen AI 9 HX 470を搭載するミニPC「MINISFORUM AI X1 Pro 470」と、OCulink ポート・拡張ドックで接続のGeForce RTX 3060 12GBの構成です。2026年10月26日現在では、チャットを試している範囲ですが、PCを弄っていて久しぶりに楽しさを感じます。

機器の構成
ローカルLLMで使用しているモデル、チャットでの使用感
まとめ

機器の構成

2026年10月31日現在、メインで利用している「ミニPCでローカルLLM」の機器の構成は、以下の「MINISFORUM AI X1 Pro 470」、同ミニPCに装備のOCulink ポート、拡張ドック「MINISFORUM DEG1」で接続のグラボ「GeForce RTX 3060 12GB」です。なお、「MINISFORUM AI X1 Pro 470」のメモリは、32GBから64GBに増設しています。

また、お試し用・比較対象用のミニPCとして、Ryzen 7 255を搭載する「MINISFORUM AI X1」も使用しています。

メインのミニPC

メインのミニPCは以下の記事にて実機レビュー、CPUにAMD Zen 5 アーキテクチャ・12コア 24スレッドのRyzen AI 9 HX 470を搭載する「MINISFORUM AI X1 Pro 470」です。メモリは32GB x 2の64GBにて使用しています。従来モデルのMac miniとほぼ同じサイズ、高品質なアルミ製の筐体の製品であり、当然ながらも普段使いではキビキビと動作します。

MINISFORUM AI X1 Pro 470 実機レビュー、Ryzen AI 9 HX 470を搭載し、高負荷時にも静音、高品質な筐体のミニPC。メモリの増設、外付けグラボの接続も確認済

今回実機レビューする製品は、CPUにAMD Ryzen AI 9 HX 470、GPUにAMD Radeon 890M Graphicsを搭載するハイエンドのミニPC「MINISFORUM AI X1 Pro 470」です。基本スペックが...

▼スペックはこちら。

CPU	AMD Ryzen AI 9 HX 470、Zen 5 アーキテクチャ、12コア 24スレッド、最大 5.2GHz
GPU	AMD Radeon 890M グラフィックス
AI NPU	55 TOPS、最大86 TOPS
メモリ	DDR5 SO-DIMM 64GB（32GB x 2）、最大 128GB
ストレージ	M.2 2280 PCIe 4.0 x 4 SSD 1TB。2スロット空きあり、うち 1スロットはPCIe 4.0 x 4、1スロットは PCIe 4.0 x 1
WiFi	WiFI7 対応
Bluetooth	5.4
ポート類	USB4 x 2、USB-A 3.2 Gen 2 x 2、USB-A 2.0、HDMI、DisplayPort、2.5G 有線LAN x 2、OCulink（ホットスワップ未対応）
サイズ	195 x 195 x 42.5/47.5mm、約1.5kg
OS	Windows 11 Pro
その他	135Wの電源を内蔵、指紋認証を装備、ステレオスピーカーを内蔵

▼Geekbench 6のCPU ベンチマークスコアです。いづれも実機で計測のスコアですが、シングルコアのスコアはデスクトップのCore Ultra 7 265KFに迫る勢いです。軽いアプリの操作などのライトユースにおいても他のPCより、キビキビと動作することを体感できます。

▼M2 Pro Mac miniを重ねての背面から撮影です。従来モデルのMac miniとほぼ同サイズで、デザインも近いもの。

Minisforum DEG1 外付けGPU ドッキングステーション Oculink対応

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MINISFORUM

MINISFORUM DEG1 実機レビュー、アルミ製の高品質なOCulink 拡張ドック。ミニPCにおいて、外付けグラボが安定動作

OCulinkを装備するミニPC用の外付けグラボのボードとして、これまでは基盤むき出しの製品を使用していましたが、定評のある「MINISFORUM DEG1」を購入しましたので、使用感などを記載します。先日のAmazon スマイル Sale...

▲▼背面のUSB4の左にOCulink ポートを装備し、同社の拡張ドック「DEG1」経由でグラボを接続しています。OCulink ポート経由の場合、USB4経由と異なりほっとスワップに未対応ですが、初期設定後はミニPCの電源オンオフにグラボの電源が連動し、外付けであることを意識することなく利用できます。

MINISFORUM AI X1 Pro-470 ミニ PC、AMD Ryzen AI 9 HX470、32GB DDR5 1TB SSD、Windows 11 Pro、Radeon 890M、RJ45 2.5Gbps x 2

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MINISFORUM

▼ミニPC・ミニワークステーションでローカルLLMを実行するうえでは、ユニファイドメモリを装備のAMD Ryzen Al Max+ 395を搭載する製品がよりよいのですが、メモリ 128GBの場合には60万円台と、しっかりとした目的がある場合などを除いては購入しがたい価格です。

MINISFORUM MS-S1 Max、AMD Ryzen Al Max+ 395を搭載するPC、スペックのまとめ。USB4 V2、PCIe x 16 スロット、10GbE LANなど、機能満載

お試し用、ミニPC

私の場合、メインのミニPCは上記の「MINISFORUM AI X1 Pro 470」で決まりですが、CPUとメモリ容量の違いによる影響を確認するため、同じくOCuliknk ポートを装備する以下の「MINISFORUM AI X1」を使用しています。また、拡張ドック「DEG1」と以下のグラボ「GeForce RTX 3060 12GB」は共用（接続を切り替えて使用）しています。

結果として、ローカルLLMのモデルの前処理として、PCのメモリが16GBの場合には影響があるとも思いますが、「AI X1」はメモリ 32GBを搭載しており、使用するモデルがグラボの12GB メモリに収まる範囲では、「AI X1 Pro 470」と同水準の動きです。

MINISFORUM AI X1 実機レビュー、Ryzen 7 255を搭載し快速、OCulinkでのグラボも安定動作、アルミ製筐体も特筆すべき高品質なミニPC

M4 Mac miniとほぼ同サイズ、アルミ製筐体の質感は、これまで実機レビューしたミニPCではトップクラス。Ryzen 7 255のベンチスコアは想定以上に高く、動作は快適。また、OCulink ポートで接続の外付けグラボも安定動作。

▼スペックはこちら。AI NPUを未装備ですが、普段使いでは十分なスペックです。

CPU	AMD Ryzen 7 255、Zen 4 アーキテクチャ、8コア16スレッド、L3 キャッシュ 16MB、最大 4.9GHz
GPU	AMD Radeon 780M グラフィックス
メモリ	DDR5-5600 32GB（16GB x 2）、2スロット
ストレージ	M.2 2280 PCIe4.0 NVME 1TB SSD、空きスロットあり（OCulinkとの排他使用）
WiFi	WiFi7 対応
Bluetooth	5.4
ポート類	USB4 x 2、USB-A 3.2 Gen 2 x 2、USB-A 2.0、HDMI、DisplayPort、2.5G イーサネット、OCulink（M.2 空きスロットの排他使用）
サイズ	128 x 126 x 52mm
OS	Windows 11 Pro
その他	2スピーカー・マイクをビルトイン、アルミ製の筐体

▼M6 Mac mini / M4 Mac miniとほぼ同サイズ、アルミ製の高品質な筐体です。

▼M2 Pro Mac miniと重ねての撮影ですが、背面のDPポートの下にOCulink ポートを装備しています（M.2のOCulink ボードが付属し、M.2 空きスロットにユーザーが取り付ける仕様です）。

MINISFORUM AI X1 ミニPC、 AMD Ryzen 7 255、DDR5-5600 メモリ、2 x PCIE4.0 SSDスロット

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MINISFORUM

▼メモリ 16GBとなりますが（オンボードのために換装・増設できず）、OCulink ポートを装備する低価格なミニPCとして、以下の「GMKtec M8」があります。

GMKtec NucBox M8 ミニPC、AMD Ryzen 5 PRO 6650H、LPDDR5 16GB+512GB PCIe SSD、Oculink、USB4

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GMKtec

GMKTec M8、Ryzen 5 PRO 6650Hを搭載するミニPCのスペック。USB4,OCulinkポートを搭載し、タイムセール価格は49,997円

GeForce RTX 3060 12GB

使用しているグラボは、メモリ・SSD・グラボの価格上昇前の2025年3月に中古で購入（当時の中古での購入価格は 34,800円）のELSAのGeForce RTX 3060 12GBです。当時、中古価格が安く程々の性能のRTX 3060を購入したのですが、当時はAI・ローカルLLMで大いに利用できるとは思いもせず。

過去に生産終了となった GeForce RTX 3060 12GBですが、昨今のAI・ローカルLLMでの需要を踏まえて、以下の製品などの新規生産・再販売が行われています。

▼こちらは使用中の製品ではなくMSIの製品ですが、2026年10月26日現在のAmazon 価格は 74,980円。楽天市場では中古も販売されていますが、中古においても 5万円台です。

MSI GeForce RTX 3060 VENTUS 2X 12G OC グラフィックスボード VD7553

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▼現在購入を迷っている GeForce RTX 5060 Ti 16GBです。

Palit GeForce RTX 5060 Ti Infinity 3 16GB

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ローカルLLMで使用しているモデル、チャットでの使用感

ソフトの位置づけが異なりますが、2026年10月31日現在、私が使用しているソフトは以下です。なお、現時点では上記の機材にてどのモデルがベストか、試行錯誤している状況です。

LM Studio	ローカルLLMの汎用的な総合プラットフォーム。初心者向けのGUIにて、Qwen、Gemma、GPT-OSSなどの多様なモデルを導入し、チャットなどを試すことができる。モデルのパラメータ（量子化やコンテキスト長など）の細かい調整・管理も可能。
LM Studio Bionic	モデルの導入、チャットにとどまらず、AIエージェントアプリ（作業・コーディング支援）の位置づけ。音声入力や、PDF・画像の読み込み・処理といった機能も統合されている。
Strata	特定の超巨大モデルを効率よく動かすことに特化した「高性能推論エンジン」。

使用しているモデル

10月31日現在で、「MINISFORUM AI X1 Pro 470」にインストールした「LM Studio」に導入しているモデルは以下です。パラメータは 4B,9B,12B,20B,26Bとバラバラですが、量子化も含めて試している状況です。

Qwen 3.5 9B
GPT-OSS 20B
Gemma 4 26B A4B QAT
Gemma 4 12B
Gemma 4 E4B

GPU メモリ使用量の事例

一般的なPC用途でのGPU メモリの使用量も考慮し、GPUのメモリにあったモデルを選択・使用することとなりますが、上記モデルでのGPUメモリの使用量の事例は以下です。

▼こちらは、AMD Ryzen AI 9 HX 470 / メモリ 64GB、RTX 3060 12GB、Gemma 4 26B A4B QATでの事例です。GPU メモリ 12GB中 10.4GBの使用と残容量が少ない状態です。

▼こちらは、AMD Ryzen 7 255 / メモリ 32GB、RTX 3060 12GB、Gemma 4 E4Bでの事例です。軽量モデルであり、GPU メモリ 12GB中 4.4GBの使用と余裕があります。

チャットの使用感

チャットの使用感において、多くのYouTubeやブログ記事で記載のとおり以下の状況であるものの、ローカル環境でAI・チャットが動くことは新鮮です。現在のところ、チャットレベルでの使用ですが、今回、ローカルLLMを導入したことにより、その利便性から、PCやスマホのクラウドのAIの使用頻度も増えました。ローカルLLMにおいては、今後の展開、展開の検討などにおいて楽しみが増えました。

ChatGPTやGeminiなどのクラウドのAIと比較すると、回答表示までの時間がかなり遅い（Thinkingの時間が長い）。
また、モデル自体が数ヵ月前のものであり、また、Web 検索を行わない限りは情報が古い。私はCPUの情報を集めることが多いのですが、該当のCPUの情報ではなく、推定のもと型番の近いCPUを表示することもあり。
私はクラウドのAIで課金するに至っていないのですが、上記の状況においても、ローカル環境でAI チャットが動作すること自体は秀逸。現在試しているモデルでは、いづれも出力の文字を目で追えないほどの速さ。
現在のところ、個人情報的なチャットは行っていないものの、ネット接続なしでチャットできる安心感は大きなもの。

無料で使える「LM Studio」でローカルLLM入門。導入から性能比較まで、PC Watch

東京発で京都旅行、日程は三泊四日、ランチの予算は3000円、ディナーの予算は5000円、旅行時期は11月、ホテルは三ツ星

▲▼ローカルLLMの基本事項は、上の「PC Watch」の記事にわかりやすく掲載されています。上の引用文は、同記事にて検証用のチャットですが、「旅行時期」のみを変更したうえで、使用の機材・導入のモデルにて確認してみました。

モデル（パラメータ）・量子化により回答の程度は異なりますが、トークン/秒が50前後ともなると、表示の文字が目で追えない速さです。30前後の場合にも、自分でタイピングするよりも速く、AI チャットとしては実用的です。

▼参考表示ですが、「Gemma 4 12B」と「GPT-OSS 20B」における回答の書き出し部分です。

まとめ

初めてのローカル LLMとして、ミニPCや自作PC、M6 Mac miniにて色々と試しているなか、ミニPCでローカルLLMの機器などを記載しました。

使用している機器は、OCulink ポートを装備のミニPC、OCulink ポートの拡張ドック（電源が別途必要、グラボ搭載用）、グラボとしてはGeForce RTX 3060 12GBです。現在のところは、チャットを試している範囲ですが、クラウドよりも遅いながらも、ローカルでAIが動く環境は格別です。ローカルAIの用途によりますが、チャット程度であれば、上記の構成で十分とも思います。

以下のミニPCはサブ運用の製品ですが、あらためて掲載の今回の記事での構成です。

▼私が使用の製品は、メモリ 32GBです。ただし、GPU メモリが肝心であり、ミニPCはメモリ 16GBでもよいかなと思います。なお、以下の製品は、OCulink ポートを使用する場合、M.2 SSDの増設はできません。

MINISFORUM AI X1 ミニPC、 AMD Ryzen 7 255、DDR5-5600 メモリ、2 x PCIE4.0 SSDスロット

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