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Intel Arc B580 vs RTX 5060：AI用途ならどっち？

ローカルLLM（Ollama・LM Studio）と画像・動画生成（ComfyUI）を動かす前提で、2枚のグラボを比べました。数字は当サイトのVRAM計算機と同じ計算、価格は価格.comの最安値（2026年10月14日時点）です。

比較の結論

VRAM：Intel Arc B580が12GBで、RTX 5060（8GB）より4GB多い。丸ごと載るローカルLLMは12対10モデル、動く画像・動画生成AIは12対7モデル
速さ：メモリ帯域は456GB/sと448GB/sでほぼ同じ。同じモデルなら文章生成の速さもほぼ同じ
価格：価格.comの最安はIntel Arc B580が約42,728円、RTX 5060が約67,800円。Intel Arc B580の方が約2.5万円安い（2026年10月14日時点）
使いやすさ：画像・動画生成（ComfyUI）やローカルLLMのツールは、NVIDIA（CUDA）向けの情報が最も多く、設定も簡単。Intel Arc B580はIntelの環境で動かすため、手順が増え、FP8の高速化など一部の機能が使えない場合がある

AI性能スコア・コスパはグラボAI性能ランキングと同じ値です（前の世代・在庫が少ない製品はコスパを出していません）。

「メモリに溢れる」はVRAMに載りきらず、一部をメインメモリ（32GB想定）に逃がして動く状態です。速度は大きく落ちます。

モデル	Intel Arc B580	RTX 5060
Stable Diffusion 1.5 画像・512×512	BF16 / FP16 VRAMに収まる	BF16 / FP16 VRAMに収まる
SDXL 1.0（Illustrious・Pony など派生含む）画像・1024×1024	BF16 / FP16 VRAMに収まる	BF16 / FP16 入れ替えで動く
Stable Diffusion 3.5 Large 画像・1024×1024	FP8 入れ替えで動く	GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く
FLUX.1 [dev] 画像・1024×1024	GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く	✕
FLUX.2 [klein] 4B 画像・1024×1024	BF16 / FP16 入れ替えで動く	FP8 入れ替えで動く
FLUX.2 [klein] 9B 画像・1024×1024	FP8 入れ替えで動く	✕
FLUX.2 [dev] 画像・1024×1024	✕	✕
Qwen-Image（2512・Edit 含む）画像・1024×1024	GGUF Q3_K_S 入れ替えで動く	✕
Z-Image Turbo 画像・1024×1024	FP8 入れ替えで動く	FP8 入れ替えで動く
HiDream-I1 画像・1024×1024	✕	✕
Wan 2.1 T2V 1.3B 動画・480p 5秒	BF16 / FP16 入れ替えで動く	BF16 / FP16 入れ替えで動く
Wan 2.2 TI2V 5B 動画・480p 5秒	FP8 入れ替えで動く	GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く
Wan 2.2 A14B（T2V・I2V）動画・480p 5秒	GGUF Q3_K_S 入れ替えで動く	✕
HunyuanVideo 1.5 動画・480p 5秒	GGUF Q4_K_S 入れ替えで動く	✕
LTX-2.3（22B・音声つき）動画・480p 5秒	✕	✕

表の精度は、そのGPUで動く一番高画質な設定です（メインメモリ32GB）。✕は一部をメインメモリに逃がしても実用的でないもの。

グラボだけでなくPC一式で買うなら、BTOパソコンのショップでグラボを選んで構成できます。「Intel Arc B580」か「RTX 5060」を選べるモデルを探してください。

静かさや冷却にこだわるなら BTOパソコンのサイコム

性能は llama.cpp（GGUF）・ComfyUI を使う場合の計算上の目安で、±10〜20%程度ずれることがあります。価格の出典：価格.com（2026年10月14日確認・同じVRAM容量の製品の最安値）。