Iris Xe Graphics G7

• SD 1.5 (Q4量子化)（必要 2GB）
• 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）
• Qwen 2.5 0.5B (Q4)（必要 1GB）
• Qwen 2.5 1.5B (Q4)（必要 2GB）
• Phi-3 mini 3.8B (Q4)（必要 3GB）
• Gemma 3 4B (Q4)（必要 3GB）
• Llama 3.2 3B (Q4)（必要 3GB）
• Llama 3.2 1B (Q4)（必要 2GB）
• Mistral 7B (Q2)（必要 3GB）
• 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 Tiny（必要 1GB）
• Whisper Small（必要 2GB）
• 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）
• Whisper Base（必要 1GB）
• Kokoro-82M（必要 1GB）
• Parakeet TDT 0.6B v3（必要 2GB）
• Parakeet TDT-CTC 0.6B ja（必要 2GB）
• Style-Bert-VITS2 (JP-Extra)（必要 2GB）
• faster-whisper large-v3 (INT8)（必要 3GB）
• 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）
• Granite Speech 5.0 470M（必要 3GB）

当サイトの試算では、Intelなら「Celeron N5105」（推定ボトルネック率 約0%）、AMDなら「Ryzen 5 8640HS」（同 約39%）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、Atom x7-Z8750 などのCPUだとボトルネック率が25%を超え、Iris Xe Graphics G7 の性能をかなり無駄にします。逆に Core Ultra 5 135U、Core i5-1335U、Core i7-1365U 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。

Iris Xe Graphics G7 のVRAMはSharedです。主要な生成AIモデルを快適に動かすにはVRAMがやや不足するため、軽量・量子化モデルが中心になります。

Iris Xe Graphics G7 はCPU内蔵GPUのため、単体の消費電力（TDP）は公表されていません。消費電力はCPU全体のTDPに含まれます。

性能スコアは3,500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（Shared）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。