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RTX 3090 vs RTX 5070 Ti: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

こんな人は選ぶなら
大きなモデル・画像・動画生成AIを動かしたいRTX 3090
予算を抑えたいRTX 5070 Ti

スペックと価格

RTX 3090RTX 5070 Ti
VRAM24GB16GB
メモリ帯域936GB/s896GB/s
世代前の世代現行
価格.com最安約330,791円約209,800円
AI性能スコア8456
コスパ(1万円あたり)—2.7
丸ごと載るローカルLLM24/29モデル16/29モデル
動く画像・動画生成AI14/15モデル14/15モデル

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)。

ローカルLLMの速さ(Q4_K_M・文脈8K)

モデルRTX 3090RTX 5070 Ti
Qwen3 8B快適(100+ tok/秒)快適(100+ tok/秒)
Qwen3 14B快適(73 tok/秒)快適(70 tok/秒)
gpt-oss-20b快適(100+ tok/秒)快適(100+ tok/秒)
Qwen3.6 35B-A3B快適(100+ tok/秒)メモリに溢れる・実用的(31 tok/秒)
Qwen3 32B実用的(33 tok/秒)メモリに溢れる・かなり遅い(4.3 tok/秒)
Llama 3.3 70Bメモリに溢れる・かなり遅い(1.4 tok/秒)✕ 動かない

「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。

画像・動画生成AI(ComfyUI)

モデルRTX 3090RTX 5070 Ti
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
VRAMに収まる
Stable Diffusion 3.5 Large
画像・1024×1024
BF16 / FP16
VRAMに収まる
FP8
VRAMに収まる
FLUX.1 [dev]
画像・1024×1024
FP8
VRAMに収まる
FP8
入れ替えで動く
FLUX.2 [klein] 4B
画像・1024×1024
BF16 / FP16
VRAMに収まる
BF16 / FP16
VRAMに収まる
FLUX.2 [klein] 9B
画像・1024×1024
BF16 / FP16
入れ替えで動く
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
FP8
入れ替えで動く
GGUF Q5_K_S
入れ替えで動く
Z-Image Turbo
画像・1024×1024
BF16 / FP16
VRAMに収まる
BF16 / FP16
入れ替えで動く
HiDream-I1
画像・1024×1024
FP8
入れ替えで動く
GGUF Q5_K_S
入れ替えで動く
Wan 2.1 T2V 1.3B
動画・480p 5秒
BF16 / FP16
VRAMに収まる
BF16 / FP16
VRAMに収まる
Wan 2.2 TI2V 5B
動画・480p 5秒
BF16 / FP16
VRAMに収まる
BF16 / FP16
入れ替えで動く
Wan 2.2 A14B(T2V・I2V)
動画・480p 5秒
FP8
入れ替えで動く
GGUF Q5_K_S
入れ替えで動く
HunyuanVideo 1.5
動画・480p 5秒
BF16 / FP16
入れ替えで動く
FP8
入れ替えで動く
LTX-2.3(22B・音声つき)
動画・480p 5秒
GGUF Q4_K_S
入れ替えで動く
GGUF Q3_K_S
入れ替えで動く

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。

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RTX 3090

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RTX 5070 Ti

代表的な製品の例です。価格・在庫は各ショップでご確認ください。

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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。「RTX 3090」か「RTX 5070 Ti」を選べるモデルを探してください。

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ほかの比較

→ GPUのAI性能比較の一覧 / ローカルLLM向けグラボおすすめ(予算別)

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)。