GTX 570

• 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 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 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）
• 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「Core i3-3240」（推定ボトルネック率 約0%）、AMDなら「AMD Phenom II X4 945」（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 X3 445、Core i3-540、AMD Athlon II X2 260、Core 2 Quad Q9450 などのCPUだとボトルネック率が25%を超え、GeForce GTX 570 の性能をかなり無駄にします。逆に Core i3-7100、AMD FX-6100、Core i5-4440 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。

GeForce GTX 570 のVRAMは1.2GB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。

GeForce GTX 570 の消費電力（TDP）は219W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4,000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（1.2GB）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。