RTX 5090とRTX 4090はどっち？ローカルLLM向けGPUの選び方

RTX 5090とRTX 4090をローカルAI用途で比べるなら、最初に見るべき差は32GBと24GBのVRAMだ。使いたい条件が24GBを超えるならRTX 5090が有力になる。24GBで足りるなら、5090へ上げる価値は価格差やPC全体の追加費用まで見て判断したい。

新しい世代だから無条件に5090、という選び方ではない。8GBの追加VRAMを実際に使うかどうかが先になる。

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図: 主な比較軸を1枚に整理。細かな条件は本文と表で確認する。

24GBと32GBで何が変わるか

GPU	VRAM	NVIDIAの基準電力	必要システム電力の案内
GeForce RTX 4090	24GB GDDR6X	450W	850W
GeForce RTX 5090	32GB GDDR7	575W	1000W

RTX 5090はRTX 4090より8GB多いVRAMを持つため、24GBでは収まりにくい条件でも候補に残せる。ただし、32GBあればどんなモデルでも動くという意味ではない。モデル、量子化、コンテキスト長、実行環境によって必要メモリは変わる。

LLMでは、モデルの一部をGPUへ載せ、残りをCPUとRAMで扱うこともできる。「24GB GPUで動いた」という情報だけでは、モデル全体がGPUに収まったのか、一部をCPU側へ逃がしたのか分からない。

反対に、使いたいモデルと設定が24GB内で収まることを確認できているなら、32GBへ上げる理由は弱くなる。

画像・動画生成でも追加VRAMは使える

同じGPUで画像生成や動画生成も行う場合、必要なVRAMはLLMとは別に考える必要がある。

Hugging FaceはStable Diffusion 3について、メモリ最適化なしでは24GB未満のGPUで扱うのが難しい場合があると説明している。FLUXやWanにはCPUオフロードやグループオフロードを使う公式手順もある。

Wan 2.1 T2V 14Bでは、量子化とグループオフロードを組み合わせて約13GB VRAMに抑えた公式例があるが、これは特定の最適化条件での例だ。Wan 14Bの普遍的な必要VRAMが13GBという意味ではない。

24GBでもオフロードを使って扱える処理はある。32GBへ増やす価値は、CPU側へ逃がす量を減らしたい、あるいは24GBを超える処理が具体的にある場合に大きくなる。

VRAMが8GB増えたから、処理が同じ割合で速くなるとは言えない。実際の速度差は、モデル、実行環境、設定をそろえた測定が必要だ。

RTX 5090は電源とケースの条件も重い

RTX 5090のNVIDIA基準電力は575W、必要システム電力の案内は1000W。RTX 4090はそれぞれ450W、850Wとなっている。

これらは壁コンセントで測った実際のPC全体消費電力ではなく、すべてのメーカー製カードへそのまま当てはめる値でもない。購入するGPU製品とPC構成の仕様を確認する必要がある。

特に既存PCへ載せ替える場合は、次の条件が追加費用に直結する。

• 電源容量と必要なコネクタ
• GPUがケースに収まるか
• ケース内の吸排気と冷却
• 購入するカードの長さ・厚さ・電源条件

RTX 5090へ上げるために電源やケースまで交換するなら、その費用も5090を選ぶコストの一部になる。

2026年8月21日の価格確認では5090のみ比較材料が取れた

2026年8月21日22時05分にドスパラで確認した例では、ASUS TUFのRTX 5090 32GBカードが737,800円で掲載されていた。RTX 5090搭載BTOでは、Core Ultra 9 285K、RAM 32GB、SSD 2TBのGALLERIA XMC9A-R59-GDが1,018,980円だった。

カード単体とBTO PCは構成が違うため、価格を直接比較するものではない。いずれも確認時点の一店舗の掲載例で、現在価格や市場全体の相場を示さない。

RTX 4090については、同じ確認でRTX 5090と条件をそろえて比較できるデスクトップ向けカードの現在価格を確定できなかった。古い発売時価格から「4090の方が○万円安い」とは判断できない。

RTX 4090を候補にするなら、新品・中古を問わず購入する日に実際に買える価格、商品の状態、保証条件を確認する必要がある。

RTX 5090が向く条件

RTX 5090を選ぶ理由が明確なのは、次のような場合だ。

• 使いたいLLMや設定で24GBを超えることが分かっている
• 画像・動画生成でも24GBを超える、またはオフロードを減らしたい具体的な用途がある
• 32GBの余裕を日常的に使う予定がある
• 電源、ケース、冷却の条件を満たせる
• 追加費用より、1枚のGPUで32GBを確保することを優先する

この条件なら、5090の追加VRAMへ払う意味は分かりやすい。

24GBで足りるならRTX 4090も候補

使いたいLLMや画像生成が24GBで目的を満たすなら、RTX 4090は候補に残る。ただし、旧世代だから自動的に割安とは限らない。

判断材料になるのは、その日に買える価格と保証だ。RTX 4090を十分安く、状態と保証に納得できる条件で入手できるなら、5090との差額をRAMやSSDなど別の不足へ回せる可能性がある。

一方、中古・旧在庫の価格が高い、保証が弱い、5090との価格差が小さいといった状況なら、32GBの5090へ上げる意味は大きくなる。

必要VRAMが分からないなら先に容量を決める

24GBと32GBのどちらが必要か分からない状態では、製品名から先に決める必要はない。ローカルAI向けGPUは16GB・24GB・32GBのどれを選ぶ？で、使うモデル、量子化や精度、コンテキスト長や解像度、オフロード条件から容量帯を絞る方が先になる。

24GBを超える具体的な理由があるならRTX 5090。24GBで足りるなら、RTX 4090の実売価格と保証をRTX 5090と同じ日に確認して決める。性能順位ではなく、必要なVRAMと総費用で選ぶのがこの2枚を比べるときの基準になる。