R9 280X

• Stable Diffusion 1.5（必要 4GB）
• SDXL Turbo（必要 6GB）
• SDXL Lightning（必要 6GB）
• SDXL (Q4量子化)（必要 4GB）
• 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）
• ControlNet + SDXL（必要 10GB）
• IP-Adapter SDXL（必要 8GB）
• Real-ESRGAN x4（必要 4GB）
• Stable Cascade（必要 12GB）
• Kolors（必要 12GB）
• Illustrious XL v2.0（必要 8GB）
• Stable Diffusion 3.5 Medium（必要 10GB）
• FLUX.1 Krea [dev] (FP8)（必要 12GB）
• FLUX.2 [klein] 4B（必要 12GB）
• Qwen-Image (GGUF Q4)（必要 12GB）
• HiDream-I1 (GGUF Q4)（必要 12GB）
• Stable Diffusion 3.5 Large（必要 16GB）
• Stable Diffusion 3.5 Large Turbo（必要 16GB）
• FLUX.1 Kontext [dev] (FP8)（必要 16GB）
• Qwen-Image-2.1 (FP8)（必要 16GB）
• Z-Image-Turbo（必要 16GB）
• HiDream-I1 (FP8)（必要 16GB）
• FLUX.2 [klein] 9B (FP8)（必要 20GB）
• Qwen-Image (FP8)（必要 20GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q4)（必要 24GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q5)（必要 24GB）
• FLUX.2 [dev] (GGUF Q8)（必要 36GB）
• FLUX.1 [dev] (GGUF Q4)（必要 7GB）
• FLUX.1 [dev] (GGUF Q8)（必要 13GB）
• Qwen-Image (GGUF Q8)（必要 22GB）
• Qwen-Image-2.1-Turbo (FP8)（必要 16GB）
• 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 41GB）
• gpt-oss-20b QLoRA学習 (Unsloth)（必要 14GB）
• 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 14B（必要 24GB）
• Wan 2.1 T2V-1.3B（必要 8GB）
• FramePack（必要 8GB）
• Wan 2.2 TI2V-5B（必要 8GB）
• HunyuanVideo 1.5（必要 16GB）
• LTX-2.5 (FP8)（必要 16GB）
• Wan 2.2 A14B (FP8)（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 (Q4)（必要 5GB）
• DeepSeek-R1 Distill 32B (Q4)（必要 19GB）
• DeepSeek-V3 (Q4)（必要 400GB）
• 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）
• Qwen3 8B (Q4)（必要 5GB）
• Qwen3 14B (Q4)（必要 8GB）
• Qwen3 30B-A3B (Q4)（必要 20GB）
• Qwen3 32B (Q4)（必要 19GB）
• Qwen3.5 9B (Q4)（必要 6GB）
• Qwen3.5 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.5 35B-A3B (Q4)（必要 22GB）
• Qwen3.6 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q4)（必要 22GB）
• Gemma 3 12B (Q4)（必要 7GB）
• Gemma 3 27B (Q4)（必要 18GB）
• Gemma 4 E2B (Q4)（必要 4GB）
• Qwen3.5 2B (Q4)（必要 4GB）
• Gemma 4 E4B (Q4)（必要 6GB）
• Qwen3.5 4B (Q4)（必要 6GB）
• Gemma 4 12B (Q4)（必要 8GB）
• Ministral 3 14B (Q4)（必要 10GB）
• Ministral 3 8B (FP8)（必要 12GB）
• gpt-oss-20b (MXFP4)（必要 16GB）
• GPT-OSS Swallow 20B (MXFP4)（必要 16GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q4)（必要 16GB）
• Devstral Small 2 24B (Q4)（必要 16GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3.8 27B (Q4)（必要 18GB）
• Qwen3 Swallow 8B (BF16)（必要 18GB）
• Gemma 4 31B (Q4)（必要 20GB）
• GLM-4.7-Flash (Q4)（必要 20GB）
• Muse Glimmer 30B (Q4)（必要 24GB）
• Nemotron 3 Nano 30B-A3B (Q4)（必要 24GB）
• Qwen3.5 122B-A10B (Q4)（必要 72GB）
• Llama 4 Scout (Q4)（必要 72GB）
• gpt-oss-120b (MXFP4)（必要 80GB）
• Mistral Small 4 119B (Q4)（必要 80GB）
• llm-jp-4.1 8B thinking (Q4)（必要 7GB）
• llm-jp-4.1 33B thinking (Q4)（必要 22GB）
• llm-jp-4.1 32B-A3B thinking (Q4)（必要 24GB）
• ELYZA-Thinking-1.0 33B (Q4)（必要 22GB）
• ELYZA-Thinking-1.0 32B-A3B (Q4)（必要 23GB）
• llm-jp-4 VL 9B (Q4)（必要 7GB）
• MiniCPM5 2B (Q4)（必要 4GB）
• Qwen3.8-Flash-Next (Q4)（必要 113GB）
• Ling-3.0-flash-VL (Q4)（必要 81GB）
• Qwen3.8 27B (Q3)（必要 15GB）
• Qwen3.8 27B (Q6)（必要 24GB）
• Qwen3.8 27B (Q8)（必要 31GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q3)（必要 19GB）
• Qwen3.6 35B-A3B (Q8)（必要 39GB）
• Qwen3.6 27B (Q3)（必要 16GB）
• Qwen3.6 27B (Q8)（必要 31GB）
• Qwen3.5 9B (Q8)（必要 12GB）
• Qwen3.5 9B (BF16)（必要 20GB）
• Gemma 4 31B (Q3)（必要 17GB）
• Gemma 4 31B (Q8)（必要 35GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q3)（必要 15GB）
• Gemma 4 26B A4B (Q8)（必要 29GB）
• Gemma 4 12B (Q8)（必要 15GB）
• Gemma 4 12B (BF16)（必要 26GB）
• Gemma 4 E4B (Q8)（必要 10GB）
• Gemma 4 E4B (BF16)（必要 17GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q3)（必要 13GB）
• Mistral Small 3.2 24B (Q8)（必要 27GB）
• GLM-4.7-Flash (Q3)（必要 17GB）
• GLM-4.7-Flash (Q8)（必要 34GB）
• Qwen3 8B (Q8)（必要 11GB）
• Qwen3 8B (BF16)（必要 18GB）
• Llama 3.3 70B (Q3)（必要 36GB）
• Llama 3.3 70B (Q5)（必要 52GB）
• Whisper Medium（必要 5GB）
• Whisper Large v3（必要 10GB）
• Whisper Turbo（必要 6GB）
• XTTS v2 (音声複製)（必要 4GB）
• RVC (リアルタイム声変換)（必要 4GB）
• Bark TTS（必要 8GB）
• MusicGen Medium（必要 6GB）
• MusicGen Large（必要 10GB）
• AudioCraft / AudioGen（必要 6GB）
• Stable Audio Open（必要 8GB）
• kotoba-whisper v2.2（必要 4GB）
• Qwen3-ASR 0.6B（必要 4GB）
• GPT-SoVITS v2Pro（必要 4GB）
• Qwen3-TTS 0.6B（必要 4GB）
• Irodori-TTS v4.1 Small（必要 4GB）
• faster-whisper large-v3 (FP16)（必要 5GB）
• Qwen3-ASR 1.7B（必要 6GB）
• F5-TTS v1（必要 6GB）
• Qwen3-TTS 1.7B（必要 6GB）
• Chatterbox Multilingual（必要 6GB）
• ACE-Step 1.5（必要 6GB）
• ACE-Step 1.5 XL（必要 12GB）
• Voxtral Mini 4B Realtime（必要 16GB）
• Voxtral 4B TTS（必要 16GB）
• YuE2-3B（必要 12GB）
• MiniMax-Music3（必要 22GB）
• MiniMax-Music3 (int8)（必要 14GB）
• VibeVoice-ASR-Streaming 1.5B（必要 8GB）
• VibeVoice-ASR-Streaming 7B（必要 19GB）
• VibeVoice-ASR-Streaming 7B (Q8)（必要 12GB）

当サイトの試算では、Intelなら「Core i3-4160」（推定ボトルネック率 約0%）、AMDなら「AMD A8-7670K」（同 約0%）が最もバランスの良い組み合わせです。CPUとGPUの性能比が 0.9:1 に近い構成ほど性能を引き出せます。相性の良いCPU TOP10はこのページの表で確認できます。

目安として、AMD Athlon II X4 640、Core i5-660、AMD A6-7470K、AMD Phenom II X3 720 などのCPUだとボトルネック率が25%を超え、Radeon R9 280X の性能をかなり無駄にします。逆に Core i5-3570K、Core i7-970、Core i5-7400 などはゲーム用途ではオーバースペック気味になります。

Radeon R9 280X のVRAMは3GBです。Stable Diffusion や LLM など約7種類のモデルが余裕で動作します（例：Qwen 2.5 0.5B (Q4)・Qwen 2.5 1.5B (Q4)・Llama 3.2 1B (Q4)）。

Radeon R9 280X の消費電力（TDP）は250Wです。電源ユニットはTDPにCPUや他パーツの消費電力を足し、さらに余裕を持たせた容量を選ぶのが目安です。CPUとの組み合わせによる実際のバランスは上のボトルネック診断で確認できます。

性能スコアは5,000点です。ゲーム用途ではCPUとのバランス（ボトルネック率）、生成AI用途ではVRAM（3GB）が重要になります。上のCPU TOP10とAIモデル一覧で、自分の使い方に合うかを確認できます。