Llama 4をローカルで動かすハードウェア要件

Llama 4 ローカル実行に向けたハードウェア要件の全体像

Meta が発表したばかりの最新大規模言語モデル「Llama 4」シリーズは、ローカル環境での運用を希望する開発者や愛好家の間に大きな衝撃を与えています。特に 2026 年 4 月時点において、Llama 4 は従来の Transformer アーキテクチャを超えた Mixture of Experts（MoE）構造を採用し、128 言語の同時理解と 1000 万トークン単位の驚異的なコンテキストウィンドウを実現しています。これにより、大規模な文書の要約や長期間にわたる対話履歴の保持が可能になりましたが、その分、実行に必要なハードウェアのリソースは劇的に増加しました。

本記事では、自作 PC 愛好家の視点から、Llama 4 をローカルで動作させるために必要な具体的なハードウェア要件を解説します。単なるスペック表の提示に留まらず、MoE アーキテクチャがメモリ消費に与える影響や、量子化技術が推論速度と精度のトレードオフにどのように関わるかという技術的な背景まで深く掘り下げます。特に、最新の RTX 5090 や Apple M4 シリーズといった 2026 年現在の主要ハードウェアを基準に、予算別の実装例やマルチ GPU 構成の推奨案を提示します。

ローカル AI の世界は、クラウド依存からの脱却とデータプライバシーの確保という大きな潮流の中で進化し続けています。Llama 4 を自分の PC で動かすことは、単なる技術的な挑戦ではなく、自分だけの知能を制御する権利を得る行為でもあります。しかし、膨大なパラメータ数を扱うためには、適切な GPU メモリ容量やメモリ帯域幅の確保が不可欠です。以下では、Llama 4 の各モデル（Scout, Maverick, Behemoth）に対応するための最適なハードウェア構成と、運用上の注意点について体系的に解説していきます。

Llama 4 シリーズのアーキテクチャ革新と MoE の影響

Llama 4 シリーズは、従来の Dense モデルとは根本的に異なる「Mixture of Experts（MoE：混合専門家）」アーキテクチャを採用しています。MoE とは、モデル全体を多数の小さな専門的なサブネットワーク（エキスパート）に分割し、入力に応じて特定のエキスパートのみを選択的に活性化させる技術です。これにより、総パラメータ数は膨大になっても、1 回の推論で処理するアクティブなパラメータ数は抑えられ、計算コストと速度のバランスを劇的に改善しています。例えば、Llama 4 Scout は約 1090 億のパラメータを持つ一方で、実際の推論時に使用されるのは約 170 億のアクティブパラメータです。

このアーキテクチャがローカル環境に与える最大の影響は VRAM（Video RAM）の使用方法にあります。Dense モデルでは全パラメータをメモリ上に保持する必要がありますが、MoE モデルでは「どのエキスパートが使用されるか」を判断するためのラouting 機能や、活性化されたエキスパートの重みデータを同時に保持する必要があるため、VRAM の負荷パターンが異なります。特に、10M（1000 万）トークンのコンテキストウィンドウに対応するためには、KV Cache（Key-Value Cache）と呼ばれる推論過程で生成される中間データ領域を巨大に確保する必要があります。これが、従来の大規模モデルよりも遥かに多くのメモリ容量を必要とする主因です。

また、Llama 4 は 128 ヶ国語への対応を標準搭載しており、多言語処理におけるパラメータの冗長性が低減されています。これは、特定の言語に特化した重みではなく、汎用的な言語ベクトルを共有することでモデルサイズを圧縮していることを意味します。ローカル運用においては、この特性により、特定の言語のみを使用する場合でもモデル全体を読み込む必要があるため、VRAM の確保が最優先事項となります。ユーザーは「アクティブパラメータ数」だけを見て軽いと判断せず、「総パラメータ数」と「コンテキスト長による KV Cache 増大」を考慮してハードウェアを選定する必要があります。

モデル別スペック比較表：Scout から Behemoth まで

Llama 4 シリーズには、用途に応じて複数のモデルが用意されています。主なラインアップは、軽量かつ高速な「Scout」、高性能かつ高機能な「Maverick」、そして究極の推論能力を持つ予想される「Behemoth」です。これら各モデルは、総パラメータ数とアクティブパラメータ数の比率（Sparsity：スパース性）に大きな違いがあり、これがハードウェア選定における VRAM 要件を決定づけます。Scout はデスクトップ環境での実用性を重視した設計であり、Maverick はプロフェッショナルな分析タスク向けです。

※Behemoth は公開前の予想スペックを含む可能性があります。 この表から分かるように、Scout と Maverick はアクティブパラメータ数が同じであるため、計算負荷（FLOPS）は似通っていますが、VRAM 上の重みデータサイズには決定的な違いが生じます。Maverick の総パラメータ数は Scout の約 4 倍であり、FP16（半精度浮動小数点）でロードする場合でも、モデルファイルのサイズが数 TB に達する可能性すらあります。しかし、量子化技術の発展により、この差は VRAM 上の占有容量として圧縮可能です。

また、コンテキスト長の 10M トークンは、従来の 32k や 128k の時代とは比較にならない規模です。テキストファイルで換算すると数 GB に達する文章を一度に処理可能であることを意味しますが、推論が進行するにつれて KV Cache がメモリ上に蓄積され続け、最終的には VRAM の大半を圧迫します。したがって、長文処理を行う場合は、モデルの重み自体よりも、KV Cache を保持するための余剰メモリ容量を確保することが、ハードウェア選定において最も重要な判断基準となります。

量子化レベル別 VRAM 要件と精度のトレードオフ

Llama 4 のような超大型モデルをローカルで動かす際、フル精度（FP16/BF16）での動作は一般的な PC では不可能です。そのため、量子化（Quantization）技術が不可欠となります。量子化とは、数値の表現精度を下げることによって、データサイズと計算速度を改善する手法です。しかし、精度を下げるほど推論結果の質も低下するため、用途に応じた適切な量子化レベルを選ぶ必要があります。

※VRAM 必要量はモデル単体のサイズであり、KV Cache（コンテキスト長 1M 時）を含まない純粋なパラメータ容量の目安です。 FP8 や Q4_K_M は、現在最もバランスの良い選択肢として推奨されています。特に Q4_K_M（4-bit Quantization with Middle Precision）は、精度の低下を最小限に抑えつつ、VRAM 使用量をフル精度の約 1/5 に圧縮できる画期的なフォーマットです。Llama 4 のような MoE モデルでは、量子化された重みを解凍して推論するプロセスが加わるため、FP8 や INT8 形式はハードウェアアクセラレーションとの相性が特に良好です。

ただし、KV Cache のサイズはコンテキスト長に比例して増加します。例えば、Q4_K_M でモデルを読み込んだ場合でも、10M トークンのコンテキストを維持し続けるためには、推論開始時に数十 GB の KV Cache 領域が必要になります。したがって、実務的な運用では「VRAM 必要量 = モデルサイズ + KV Cache 上限」という計算式を立てる必要があります。10M トークンをフルに使用する場合、Q4_K_M でも GPU メモリが溢れる可能性があるため、Scout モデルであっても最低でも 64GB〜96GB の VRAM を確保する構成を推奨します。

コンシューマー向け GPU 構成とマルチ GPU 戦略

自作 PC ユーザーにとって最も関心が高いのは、GeForce RTX シリーズのようなコンシューマー向け GPU を活用した構成です。2026 年時点では、RTX 5090 が登場し、32GB の GDDR7 メモリを搭載して高性能化を遂げています。しかし、Llama 4 のような大規模モデルを単一の GPU で動かすのは依然として困難であり、マルチ GPU 構成が現実的な選択肢となります。特に重要なのが、NVLink を介した高速通信ではなく、PCIe バスを経由する「Tensor Parallelism（テンソル並列）」の実現方法です。

RTX 5090 を 2 枚構成（x2）にすることで、合計 64GB の VRAM を確保でき、Maverick モデルを Q4_K_M で稼働させることが可能になります。ただし、PCIe バスを通じて両 GPU にデータを分散する必要があるため、帯域幅がボトルネックになる可能性があります。RTX 5090 は PCIe 5.0 x16 サポートに対応しているため、x8 接続でも十分な速度が得られる設計となっていますが、マザーボードのレイアウトや CPU の PCI Express ライン数の制約を考慮する必要があります。

また、RTX 4090 を 2 枚または 4 枚使用する構成も依然として有力な選択肢です。特に RTX 4090 は VRAM 密度が高いため、冷却対策とケース内のスペース確保が課題となりますが、コストパフォーマンスは非常に高いです。マルチ GPU 環境では、GPU の温度上昇やファンの騒音が増大するため、空冷よりも水冷システムや専用ラックの導入を推奨します。また、OS レベルでの設定（NVIDIA_VISIBLE_DEVICES など）や推論フレームワークの設定において、各 GPU が均等に負荷を負担するよう調整することが、安定稼働の鍵となります。

プロフェッショナル・サーバー向けおよび Apple Silicon の活用

企業環境や研究機関では、コンシューマー向け GPU の代わりに A100 や H100 といったデータセンター用アクセラレータが採用されます。A100 は 80GB の VRAM を標準搭載しており、NVLink 経由で最大 8 枚まで結合可能です。これにより、Maverick モデルのフル精度（FP16）や Q4_K_M での高速推論が可能になります。特に NVLink 接続は、GPU 間の通信帯域を PCIe の数十倍に引き上げるため、大規模なテンソル並列処理において圧倒的な速度差を生みます。

一方、Mac Studio や Mac Pro に搭載される Apple Silicon（M4 Ultra, M4 Max）も、ユニファイドメモリアーキテクチャの利点により注目されています。Apple のメモリは GPU と CPU が共有するため、VRAM として使用できる容量が非常に大きくなります。M4 Ultra では最大 512GB のメモリを積むことが可能であり、これにより Llama 4 Behemoth モデルでさえ Q3_K 程度であれば動作させることが理論上可能です。ただし、メモリ帯域幅は NVIDIA GPU に比べて劣るため、推論速度（tok/s）は遅くなる傾向があります。

Mac の最大の特徴は、複雑なハードウェア構成不要で、すぐに大メモリ環境を構築できる点です。ただし、Apple Silicon の推論ライブラリ（MPS）のサポート状況や、vLLM などのフレームワークとの親和性にはまだ改善の余地があります。また、長時間の負荷運転における発熱管理は、サーバー用 GPU に比べて制約が大きいため、連続稼働よりもバッチ処理や対話用途に適しています。予算と用途に応じて、NVIDIA の高帯域モデルか、Apple の大容量メモリを選択するかが分岐点となります。

推論速度ベンチマークと最適化フレームワークの選定

ハードウェアを選んでも、使用するソフトウェアスタックによってパフォーマンスは大きく変動します。現在主流となっているのは「llama.cpp」、「vLLM」、「Ollama」、そして新しい「SGLang」です。これらはそれぞれ得意とする用途が異なり、ローカル環境での Llama 4 運用において適切な選定が必要です。特に、コンテキスト長が長い場合や、バッチ処理を想定している場合に最適なフレームワークは異なります。

vLLM は、PagedAttention という技術により、KV Cache のメモリ断片化を防止し、バッチ処理時のスループットを劇的に向上させます。Llama 4 のような大規模モデルにおいて、複数のユーザーが同時にアクセスする API サーバーとして運用する場合、vLLM が最も適しています。一方、llama.cpp は GGUF 形式の量子化ファイルに対応しており、ローカル PC で単独で動かす場合の互換性が高いため、開発者や研究者に好まれます。

推論速度（tok/s：トークン/秒）は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせで大きく変わります。RTX 5090 x2 で vLLM を使用し、Llama 4 Scout を Q4_K_M で動作させた場合、約 80 tok/s が期待できます。これは人間が読む速度に近いですが、コンテキスト長が 1M トークンを超えると速度は低下します。SGLang は最近登場したフレームワークで、複雑なワークフロー（例：検索拡張生成など）において、推論レイテンシを最小化することに特化しています。各ツールには設定ファイルの調整が必要ですが、Llama 4 の性能を引き出すためには、vLLM と SGLang の併用検討が推奨されます。

ストレージ・冷却・電源要件とコスト別構成例

ハードウェア選定において GPU やメモリが注目されがちですが、ストレージや電力供給、冷却システムも Llama 4 の安定稼働には不可欠です。大規模モデルの読み込み時間は SSD の読み書き速度に依存します。特に、量子化された GGUF ファイルは数 GB〜数十 GB に達するため、SATA SSD では読み込みに時間がかかりすぎます。PCIe Gen5 NVMe SSD の使用が必須となり、シーケンシャル読み取り速度が 10GB/s 以上のモデルを推奨します。

冷却と電源についても十分な注意が必要です。マルチ GPU 環境では、GPU コアだけでなく VRAM チップも発熱します。RTX 4090/5090 は高消費電力であり、2 枚以上搭載すると 1500W〜2000W の瞬間電力が必要になることもあります。したがって、850W 以上の 80 Plus Platinum 認定電源ユニットの導入が必須です。また、ケース内の気流を確保し、GPU 排熱を外部に逃がすためのラージファンや水冷クーラーの設置も検討すべきです。

エントリー構成では、RTX 4090 単体で Llama 4 Scout を Q3_K_M で動かすことができます。これは日常の Q&A や要約用途には十分です。ミドルクラスでは RTX 5090 のデュアル構成により、Maverick モデルも量子化して使用可能になります。ハイエンド構成は、企業利用や研究目的を想定しており、A100/H100 シリーズと Threadripper や EPYC プロセッサを組み合わせています。この場合、フル精度での推論が可能となり、最も高精度な回答を得ることができます。

Scout と Maverick の使い分けと運用シナリオ

Llama 4 シリーズには複数のモデルが存在しますが、すべてをローカルで動かす必要はありません。用途に応じて適切なモデルを選択することが、コストパフォーマンスと性能の最適化につながります。Scout は軽量で高速なことを目指した設計であり、Maverick は高度な推論能力に特化しています。それぞれの特徴を理解し、タスクに合わせて使い分けることが重要です。

Scout モデルは、アクティブパラメータ数が 17B と比較的小さいため、通常の PC やエントリー構成の GPU でも動作します。用途としては、日常的なチャットボット、メールの要約、簡単なコード補完などが挙げられます。また、128 ヶ国語対応により、多言語環境での運用にも適しています。Scout を使用することで、ローカル AI の導入コストを低く抑えつつ、高い利便性を享受できます。

Maverick モデルは、総パラメータ数が 400B と大きいため、複雑な論理推論や専門的な知識が必要なタスクに適しています。例えば、法律文書の分析、高度なプログラミングデバッグ、学術論文の要約などが該当します。しかし、Scout に比べて VRAM 要件が高く、量子化を行わなければなりません。したがって、Maverick を使用する場合は、少なくとも RTX 5090 x2 や A100 の構成を前提とし、コストと性能のバランスを慎重に計算する必要があります。

よくある質問（FAQ）

Q1. ローカルで Llama 4 を動かすのに必要な最低限の GPU メモリ容量は？ A1. モデルと量子化レベルによりますが、Scout モデルなら Q3_K で約 25GB、Maverick モデルなら Q4_K_M で約 38GB の VRAM がモデル本体に必要です。これに KV Cache（コンテキスト長による中間データ）の分として少なくとも 10〜20GB の余裕を見込むと安全です。したがって、最低でも RTX 5090（32GB）または A6000 Ada（48GB）以上の構成が推奨されます。

Q2. CPU は何を選べばいいですか？コア数よりクロック速度？ A2. Llama 4 のような大規模モデルでは、推論処理の大部分を GPU が行うため、CPU の重要性は相対的に低くなります。ただし、データの前処理や量子化されたデータの転送には CPU パフォーマンスが影響します。高コア数の Threadripper や EPYC プロセッサは PCIe ライン数の確保に有利ですが、一般的なデスクトップ用途なら Core i9 や Ryzen 9 のような高クロックモデルで十分です。

Q3. メモリ帯域幅と VRAM 容量のどちらが重要？ A3. モデルサイズが大きい場合は VRAM 容量が必須条件となります。しかし、推論速度（tok/s）を最大化するにはメモリ帯域幅が極めて重要です。RTX 5090 の GDDR7 は帯域幅に優れていますが、Apple Silicon は大容量メモリでも帯域幅が競合します。短時間で大量のテキストを生成する場合は帯域幅優先、長文処理の場合は容量優先で選定してください。

Q4. NVLink がなくてもマルチ GPU 運用は可能ですか？ A4. はい、可能です。NVLink は GPU 間の通信速度を向上させますが、PCIe バスを経由するテンソル並列でも動作します。vLLM や llama.cpp では設定で PCIe モードを選択可能ですが、帯域幅の制約により推論速度が NVLink 接続時よりも低下します。高コストな NVLink ブリッジがない場合でも、GPU を増設することでモデルサイズへの対応は可能です。

Q5. Q4_K_M と FP8 の違いは何ですか？どちらを使うべき？ A5. Q4_K_M は 4-bit 量子化で、精度の低下が極めて少なく VRAM 使用量を大幅に削減できます。一方、FP8 は 8-bit で精度は高くなりますが VRAM 使用量は増えます。最新のハードウェアでは FP8 のハードウェアアクセラレーションに対応しているものが多く、速度重視なら FP8 を、VRAM 不足時の選択肢として Q4_K_M を推奨します。

Q6. コンテキスト長を 10M に設定するとどうなる？ A6. 推論速度は劇的に低下し、VRAM 使用量が急増します。KV Cache が VRAM の大半を占有するため、他のモデルパラメータのロードが困難になります。実用的には、コンテキスト長を 1M〜2M に制限するか、ローテーション方式（古いトークンを削除）で VRAM を節約する必要があります。10M は理論値に近い値です。

Q7. Ollama と vLLM の使い分けは？ A7. Ollama は個人利用や手軽なサーバー起動に最適で、インストール・設定が容易です。vLLM は API サーバーとして多くの同時リクエストを処理する用途に適しています。バッチ処理や大規模な API 提供には vLLM を、自分だけを使う場合は Ollama がおすすめです。

Q8. Apple Silicon で Llama 4 を動かすメリットは？ A8. メモリ容量が非常に大きい点（最大 512GB）と、ユニファイドメモリによる柔軟なデータ共有です。NVIDIA GPU の VRAM 不足を回避でき、Maverick や Behemoth モデルの低量子化版も動作させられます。ただし、推論速度は NVIDIA に劣るため、スピードよりも容量重視の場合に向いています。

Q9. 電源ユニットの容量はどれくらい必要？ A9. GPU 2 枚構成（RTX 5090 x2）では、瞬間電力で 1500W〜2000W を想定し、余裕を持って 1600W の Platinum 認証電源を推奨します。GPU 単体なら 850W で十分ですが、CPU や SSD を含めたシステム全体の消費電力を加味した安全マージンが必要です。

Q10. Llama 4 のアップデートやファインチューニングは可能？ A10. はい、可能です。llama.cpp や llama.cpp-finetune などのツールを使用することで、ローカルデータを追加してモデルを微調整できます。ただし、大規模なファインチューニングには数百 GB の VRAM と長い学習時間が必要となるため、ハイエンド構成（A100/H100）での実行が推奨されます。

まとめ

本記事では、2026 年 4 月時点の最新状況として想定される Llama 4 シリーズをローカル環境で運用するための包括的なガイドを提供しました。MoE アーキテクチャと量子化技術の理解は、適切なハードウェア選定における鍵となります。要点を以下にまとめます。

• モデル選択: Scout は軽量・高速、Maverick は高性能・高負荷。用途に応じて使い分ける。
• VRAM 要件: モデルサイズ + KV Cache の合計で確保する。Q4_K_M で約 38GB が目安。
• GPU構成: 単一 GPU では限界があり、RTX 5090 x2 や A100 のマルチ構成が推奨される。
• ソフトウェア: vLLM は API・スループット向け、Ollama は個人利用向け。
• コストパフォーマンス: エントリー（20 万円）で Scout が可能だが、Maverick には 50 万円以上が必要。

Llama 4 のローカル運用は、技術的な知識と適切な投資が求められる分野です。しかし、データプライバシーを確保し、遅延なく AI と対話できる環境を整えることは、デジタル時代の大きな利点となります。本記事を参考に、ご自身のニーズに最適な構成を見つけてください。