Name: Radeon R7 370
Brand: AMD

🔧 Radeon R7 370 に最適な CPU TOP10

理想比 (CPU:GPU = 1.5:1) に近い CPU から順に表示。ボトルネック率が低いほど性能を引き出せます。

1. Ryzen 3 1200

6,500点

ボトルネック 0%

2. Core i3-8100

7,200点

ボトルネック 0%

3. Core i5-7400

7,000点

ボトルネック 0%

4. Core i3-7350K

6,500点

ボトルネック 0%

5. Core i3-7100

5,500点

ボトルネック 0%

6. Core i5-6500

7,200点

ボトルネック 0%

7. Core i5-6400

6,500点

ボトルネック 0%

8. Core i3-6100

5,200点

ボトルネック 0%

9. AMD FX-6300

6,500点

ボトルネック 0%

10. AMD FX-6100

5,500点

ボトルネック 0%

🔍 別のCPUと組み合わせて診断する →

🤖 Radeon R7 370 (VRAM 4GB) で動かせる AI モデル

余裕で動く: 推奨VRAMを満たす / ぎりぎり動く: 最低VRAMを満たす (品質落とすか量子化必要)

🎨 画像生成

✓ 余裕

SD 1.5 (Q4量子化)

画像生成

GGUF Q4_K_M、超軽量

最低 2GB / 推奨 4GB

△ ぎりぎり

Stable Diffusion 1.5

画像生成

基本画像生成

最低 4GB / 推奨 6GB

△ ぎりぎり

SDXL (Q4量子化)

画像生成

GGUF Q4_K_M、低VRAM

最低 4GB / 推奨 6GB

△ ぎりぎり

Real-ESRGAN x4

画像生成

画像アップスケール

最低 4GB / 推奨 6GB

💬 大規模言語モデル (LLM)

✓ 余裕

Qwen 2.5 0.5B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

最軽量・組込み向け

最低 1GB / 推奨 2GB

✓ 余裕

Qwen 2.5 1.5B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

超軽量・スマホ可

最低 2GB / 推奨 3GB

✓ 余裕

Phi-3 mini 3.8B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Microsoft小型高性能

最低 3GB / 推奨 4GB

✓ 余裕

Gemma 3 4B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Google軽量モデル

最低 3GB / 推奨 4GB

✓ 余裕

Llama 3.2 3B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Meta小型・モバイル

最低 3GB / 推奨 4GB

✓ 余裕

Llama 3.2 1B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Metaモバイル最小

最低 2GB / 推奨 3GB

✓ 余裕

Mistral 7B (Q2)

大規模言語モデル (LLM)

極限量子化・要妥協

最低 3GB / 推奨 4GB

🎙️ 音声・音楽

✓ 余裕

Whisper Tiny

音声・音楽

極軽量音声認識

最低 1GB / 推奨 2GB

✓ 余裕

Whisper Small

音声・音楽

軽量音声認識

最低 2GB / 推奨 3GB

△ ぎりぎり

XTTS v2 (音声複製)

音声・音楽

声色クローンTTS

最低 4GB / 推奨 6GB

△ ぎりぎり

RVC (リアルタイム声変換)

音声・音楽

配信向け声変換

最低 4GB / 推奨 8GB

⚠️ 動かないモデル (67件)

SDXL Turbo (必要 6GB)
SDXL Lightning (必要 6GB)
SDXL (Q8量子化) (必要 6GB)
Stable Diffusion XL (必要 8GB)
Pony Diffusion v6 (必要 8GB)
Animagine XL (必要 8GB)
Flux.1 [schnell] (必要 8GB)
Flux.1 [dev] (Q4) (必要 8GB)
Flux.1 [dev] (Q5) (必要 10GB)
Flux.1 [dev] (Q8) (必要 12GB)
Flux.1 [dev] FP16 (必要 16GB)
Flux.1 [pro] / Krea (必要 24GB)
ControlNet + SDXL (必要 10GB)
IP-Adapter SDXL (必要 8GB)
Stable Cascade (必要 12GB)
Kolors (必要 12GB)
LoRA学習 (SD1.5) (必要 6GB)
LoRA学習 (SDXL) (必要 12GB)
DreamBooth (SDXL) (必要 16GB)
Flux LoRA学習 (必要 16GB)
Llama LoRA (7B) (必要 12GB)
Llama QLoRA (70B) (必要 24GB)
Stable Video Diffusion (必要 12GB)
AnimateDiff (SD1.5) (必要 8GB)
AnimateDiff (SDXL) (必要 12GB)
CogVideoX-2B (必要 12GB)
CogVideoX-5B (必要 18GB)
HunyuanVideo (Q4) (必要 16GB)
HunyuanVideo フル (必要 60GB)
Mochi-1 (Genmo) (必要 24GB)
LTX-Video (必要 12GB)
Wan 2.1 (必要 24GB)
Mistral 7B (Q4) (必要 5GB)
Mistral 7B (Q5) (必要 6GB)
Mistral 7B (Q8) (必要 8GB)
Llama 3.1 8B (Q4) (必要 6GB)
Llama 3.1 8B (Q5) (必要 7GB)
Llama 3.1 8B (Q8) (必要 10GB)
Llama 3.1 8B (BF16) (必要 16GB)
Qwen 2.5 7B (Q4) (必要 5GB)
Gemma 2 9B (Q4) (必要 6GB)
Phi-4 14B (Q4) (必要 9GB)
Qwen 2.5 14B (Q4) (必要 9GB)
Qwen 2.5 32B (Q4) (必要 19GB)
Llama 3.3 70B (Q2) (必要 28GB)
Llama 3.3 70B (Q4) (必要 40GB)
Llama 3.3 70B (Q8) (必要 70GB)
Mixtral 8x7B (Q4) (必要 24GB)
Mixtral 8x22B (Q4) (必要 80GB)
DeepSeek-R1 Distill 7B (必要 5GB)
DeepSeek-R1 Distill 32B (Q4) (必要 19GB)
DeepSeek-V3 (Q4) (必要 80GB)
Command-R 35B (Q4) (必要 20GB)
Command-R+ 104B (Q4) (必要 60GB)
Qwen 2.5 72B (Q4) (必要 40GB)
ELYZA-Llama 8B (Q4) (必要 6GB)
Swallow 70B (Q4) (必要 40GB)
LLaVA 1.6 7B (Q4) (必要 7GB)
Qwen2-VL 7B (Q4) (必要 7GB)
Whisper Medium (必要 5GB)
Whisper Large v3 (必要 10GB)
Whisper Turbo (必要 6GB)
Bark TTS (必要 6GB)
MusicGen Medium (必要 6GB)
MusicGen Large (必要 10GB)
AudioCraft / AudioGen (必要 6GB)
Stable Audio Open (必要 8GB)

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→ 全GPU一覧 / → ボトルネックチェッカー (双方向診断)

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