NEWLEAGUE LOCAL AI WORKSTATION

ローカルAIを、自分のPCで動かす時代へ。

Ollama・DeepSeek・Llama対応。ローカルAIチャットや大規模言語モデルを高速処理できる、AI特化型ワークステーション。

LOCAL AI LLM OLLAMA DEEPSEEK LLAMA CHATRTX CUDA
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RECOMMENDED USER

こんな方におすすめ

AI研究・LLM・ローカルAIを快適に利用したい方向け。

ローカルAIを快適に使いたい方

Ollama・DeepSeek・Llama環境を高速構築。

ChatGPT代替環境を構築したい方

オフラインAIチャット・ローカル推論向け。

VRAM重視でAI生成を行いたい方

Flux・Stable Diffusion・ComfyUI大量生成向け。

AI研究・LLM開発を行う方

CUDA・PyTorch・TensorFlow開発にもおすすめ。

VRAM GUIDE

VRAMの重要性

LLM・画像生成AIはVRAM使用量が非常に大きく、 AI性能に直結します。

16GB VRAM

Qwen・Llama・DeepSeekの小〜中規模モデル向け。 Ollama・LM Studio・ローカルAIチャットを快適に利用できます。

24GB VRAM

DeepSeek・Llama・Qwenの大規模モデル向け。 RAG環境や社内AIチャットの構築にもおすすめです。

32GB VRAM以上

70Bクラスの大規模LLMやAI研究開発向け。 高性能推論・法人利用・長時間運用にも対応します。

FAQ

よくある質問

LOCAL AI・LLM向けPCを選ぶ際に多い質問を、 スペック・VRAM・用途別にわかりやすくまとめました。

LOCAL AI GUIDE

ローカルAI PC選びで迷ったら

LLM用途ではGPUのVRAM容量、メモリ容量、SSD容量のバランスが重要です。 用途に合わせて最適な構成をご提案できます。

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01 Ollamaを動かすにはどのくらいのスペックが必要ですか？

7B〜14Bクラスのモデルであれば、RTX5060 Ti 16GB搭載モデルでも利用しやすい構成です。 より大きなモデルや複数モデルを同時に扱う場合は、RTX5070 Ti以上・メモリ64GB以上がおすすめです。

02 DeepSeekやLlamaはローカル環境で動かせますか？

はい。RTX5070 Ti・RTX5080・RTX5090搭載モデルであれば、DeepSeek・Llama・Qwenなどの ローカル推論環境を構築できます。モデルサイズによって必要なVRAM容量が変わります。

03 VRAMはどれくらい必要ですか？

入門用途なら16GB VRAM、大きめのLLMや画像生成AIを快適に使うなら24GB以上、 研究・法人用途や大規模モデル運用では32GB以上のVRAMをおすすめします。

04 社内AIチャットやRAG環境にも利用できますか？

はい。社内文書・マニュアル・PDFを活用したRAG環境や、インターネットに依存しない 社内AIチャット環境の構築にも対応できます。法人導入向けの構成相談も可能です。

05 Stable DiffusionやComfyUIも使えますか？

はい。LLMだけでなく、Stable Diffusion・ComfyUI・Fluxなどの画像生成AIにも対応できます。 LLMと画像生成AIを両方使う場合は、RTX5080以上・メモリ64GB以上の構成がおすすめです。

06 AI研究・開発用途にも対応していますか？

CUDA・PyTorch・TensorFlow・Docker環境など、AI研究・モデル検証・法人開発用途にも対応できます。 長時間運用を想定する場合は、冷却性能と電源容量にも余裕を持たせることをおすすめします。