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RTX 5080 vs RTX 5090：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：RTX 5090が32GBで、RTX 5080（16GB）より16GB多い。丸ごと載るローカルLLMは24対16モデル、動く画像・動画生成AIは15対14モデル
- 速さ：メモリ帯域はRTX 5090が約1.9倍（1792GB/s対960GB/s）。両方に載るモデルなら、文章生成はRTX 5090の方が約1.9倍速い目安
- 価格：価格.comの最安はRTX 5080が約267,700円、RTX 5090が約1,189,800円。RTX 5080の方が約92.2万円安い（2026年10月14日時点）
スペックと価格
| RTX 5080 | RTX 5090 | |
|---|---|---|
| VRAM | 16GB | 32GB |
| メモリ帯域 | 960GB/s | 1792GB/s |
| 世代 | 現行 | 現行 |
| 価格.com最安 | 約267,700円 | 約1,189,800円 掲載3件のみ |
| AI性能スコア | 58 | 100 |
| コスパ（1万円あたり） | 2.2 | — |
| 丸ごと載るローカルLLM | 16／29モデル | 24／29モデル |
| 動く画像・動画生成AI | 14／15モデル | 15／15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 5080 | RTX 5090 |
|---|---|---|
| Qwen3 8B | 快適（100+ tok/秒） | 快適（100+ tok/秒） |
| Qwen3 14B | 快適（75 tok/秒） | 快適（100+ tok/秒） |
| gpt-oss-20b | 快適（100+ tok/秒） | 快適（100+ tok/秒） |
| Qwen3.6 35B-A3B | メモリに溢れる・実用的（31 tok/秒） | 快適（100+ tok/秒） |
| Qwen3 32B | メモリに溢れる・かなり遅い（4.4 tok/秒） | 快適（63 tok/秒） |
| Llama 3.3 70B | ✕ 動かない | メモリに溢れる・かなり遅い（2.2 tok/秒） |
「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 5080 | RTX 5090 |
|---|---|---|
| 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 | FP8 VRAMに収まる | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| FLUX.1 [dev] 画像・1024×1024 | FP8 入れ替えで動く | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| 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 | FP8 入れ替えで動く | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| FLUX.2 [dev] 画像・1024×1024 | ✕ | GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く |
| Qwen-Image（2512・Edit 含む） 画像・1024×1024 | GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く | FP8 VRAMに収まる |
| Z-Image Turbo 画像・1024×1024 | BF16 / FP16 入れ替えで動く | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| HiDream-I1 画像・1024×1024 | GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く | FP8 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 入れ替えで動く | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| Wan 2.2 A14B（T2V・I2V） 動画・480p 5秒 | GGUF Q5_K_S 入れ替えで動く | FP8 入れ替えで動く |
| HunyuanVideo 1.5 動画・480p 5秒 | FP8 入れ替えで動く | BF16 / FP16 VRAMに収まる |
| LTX-2.3（22B・音声つき） 動画・480p 5秒 | GGUF Q3_K_S 入れ替えで動く | FP8 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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→ 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）。