🤖 GeForce GTX 1660 (VRAM 6GB) 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

✓ 余裕

Stable Diffusion 1.5

画像生成

基本画像生成

最低 4GB / 推奨 6GB

✓ 余裕

SDXL (Q4量子化)

画像生成

GGUF Q4_K_M、低VRAM

最低 4GB / 推奨 6GB

✓ 余裕

Real-ESRGAN x4

画像生成

画像アップスケール

最低 4GB / 推奨 6GB

△ ぎりぎり

SDXL Turbo

画像生成

1stepリアルタイム

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

SDXL Lightning

画像生成

2-8step高速版

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

SDXL (Q8量子化)

画像生成

GGUF Q8_0、ほぼフル品質

最低 6GB / 推奨 8GB

💬 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

✓ 余裕

Mistral 7B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

高効率・推奨設定

最低 5GB / 推奨 6GB

△ ぎりぎり

Mistral 7B (Q5)

大規模言語モデル (LLM)

バランス量子化

最低 6GB / 推奨 7GB

△ ぎりぎり

Llama 3.1 8B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Meta・チャット標準

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

Qwen 2.5 7B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

日本語強い・Alibaba

最低 5GB / 推奨 7GB

△ ぎりぎり

Gemma 2 9B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

Google中型

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

DeepSeek-R1 Distill 7B

大規模言語モデル (LLM)

推論特化・軽量

最低 5GB / 推奨 7GB

△ ぎりぎり

ELYZA-Llama 8B (Q4)

大規模言語モデル (LLM)

日本語特化Llama

最低 6GB / 推奨 8GB

🎙️ 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

✓ 余裕

Whisper Medium

音声・音楽

標準音声認識

最低 5GB / 推奨 6GB

✓ 余裕

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

Whisper Turbo

音声・音楽

Large精度・高速

最低 6GB / 推奨 8GB

△ 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

△ ぎりぎり

Bark TTS

音声・音楽

多言語感情表現TTS

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

MusicGen Medium

音声・音楽

Meta・音楽生成

最低 6GB / 推奨 8GB

△ ぎりぎり

AudioCraft / AudioGen

音声・音楽

効果音生成

最低 6GB / 推奨 10GB

🎯 AI学習・ファインチューニング

△ ぎりぎり

LoRA学習 (SD1.5)

AI学習・ファインチューニング

キャラ・スタイル学習

最低 6GB / 推奨 8GB

⚠️ 動かないモデル (51件)

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 (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 (Q8) (必要 8GB)
Llama 3.1 8B (Q5) (必要 7GB)
Llama 3.1 8B (Q8) (必要 10GB)
Llama 3.1 8B (BF16) (必要 16GB)
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 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)
Swallow 70B (Q4) (必要 40GB)
LLaVA 1.6 7B (Q4) (必要 7GB)
Qwen2-VL 7B (Q4) (必要 7GB)
Whisper Large v3 (必要 10GB)
MusicGen Large (必要 10GB)
Stable Audio Open (必要 8GB)

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🤖 GeForce GTX 1660 (VRAM 6GB) で動かせる AI モデル

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