NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
AI / LLM 用途の適性
※ 適性は VRAM 容量から決定論的に算出。動作可否はソフト/ドライバ バージョンにも依存するため、下の「コミュニティの注意点」も参照。
価格推移（最安実質支払額）
日次スナップショットの最安値を記録。下降（緑）= 買い時、上昇（赤）= 様子見。
モール横断 価格比較
実質支払額 = 価格 + 送料 − ポイント還元（典型ユーザー想定）コミュニティの注意点・つまずきポイント (10)
GitHub Issue は「不具合が起きた時」に立つため、件数=動作不可ではありません。 多くはドライバ設定 / ソフトのバージョン / 特定ワークフローの VRAM 設定に 起因します。購入前に把握しておくと役立つ論点として要約します。
- localllmOllama 0.33.x環境でqwen3:8bモデルを使用し、単一ターンからマルチターンへの移行時にGPUドライバのTDRタイムアウトが発生 出典→
- comfyuiBiRefNetモデルのfp16動作におけるクラッシュが、マスクのdtype修正により解消されたことを報告。 出典→
- comfyuiBiRefNet (ImageRemBG) node crashes with dtype mismatch (Float vs Half) in fp16 path. 出典→
- comfyuiMiniMax H3 pruned INT8 workflow, PyTorch 2.10, comfy-kitchen 0.2.26. Warm run completed in 40.49s. 出典→
- localllmQ4_K_Mモデル、90k以上のコンテキスト、16GB VRAMで15-25 t/sの速度を達成 出典→
- localllmQ4_K_Mモデル、90kコンテキスト、16GB VRAMで15-25 t/sの速度を達成 出典→
元レポートを全て見る（10 件）
### What is the issue? GPU driver crash (VIDEO_TDR_TIMEOUT_DETECTED / VIDEO_ENGINE_TIMEOUT_DETECTED) on Windows + NVIDIA when transitioning from single-turn to multi-turn requests — regression betwee
{"text":"Ollama 0.33.x環境でqwen3:8bモデルを使用し、単一ターンからマルチターンへの移行時にGPUドライバのTDRタイムアウトが発生"}
Fixes #15571 ## Problem `ImageRemBG` with a BiRefNet model crashes when the model runs in fp16 (the default `text_encoder_dtype` on most CUDA GPUs): ``` File "comfy/background_removal/birefnet.py",
{"text":"BiRefNetモデルのfp16動作におけるクラッシュが、マスクのdtype修正により解消されたことを報告。"}
### Custom Node Testing - [ ] I have tried disabling custom nodes and the issue persists (see [how to disable custom nodes](https://docs.comfy.org/troubleshooting/custom-node-issues#step-1%3A-test-wi
{"text":"BiRefNet (ImageRemBG) node crashes with dtype mismatch (Float vs Half) in fp16 path."}
## Summary - route tensorwise INT8 fused linear calls through the registered `comfy_kitchen::int8_linear` custom op - preserve dtype, ConvRot, group size, bias, and fused input activation arguments -
{"text":"MiniMax H3 pruned INT8 workflow, PyTorch 2.10, comfy-kitchen 0.2.26. Warm run completed in 40.49s."}
## Overview Putting dense model layers on the CPU via `--ngl` causes major slowdowns. I added an option similar to the existing `--n-cpu-moe` which is `--n-cpu-ffn`. It puts user specified amount o
{"text":"Q4_K_Mモデル、90k以上のコンテキスト、16GB VRAMで15-25 t/sの速度を達成"}
## Overview Putting dense model layers on the CPU via `--ngl` causes major slowdowns. I added an option similar to the existing `--n-cpu-moe` which is `--n-cpu-ffn`. It puts user specified amount o
{"text":"Q4_K_Mモデル、90kコンテキスト、16GB VRAMで15-25 t/sの速度を達成"}
### Custom Node Testing - [x] I have tried disabling custom nodes and the issue persists (see [how to disable custom nodes](https://docs.comfy.org/troubleshooting/custom-node-issues#step-1%3A-test-wi
{"text":"Clean installation on Windows 11. Failed to import comfy_kitchen and ModuleNotFoundError for comfy_aimdo.vram_buffer."}
### Custom Node Testing - [x] I have tried disabling custom nodes and the issue persists (see [how to disable custom nodes](https://docs.comfy.org/troubleshooting/custom-node-issues#step-1%3A-test-wi
{"text":"ComfyUI Manager v0.20.1 でビューが完全に空になる問題が発生。"}
### Custom Node Testing - [ ] I have tried disabling custom nodes and the issue persists (see [how to disable custom nodes](https://docs.comfy.org/troubleshooting/custom-node-issues#step-1%3A-test-wi
{"text":"CheckpointLoaderSimpleでモデル(moodyPornMix_zitV11DPO.safetensors)のタイプを検出できずRuntimeErrorが発生。"}
### Name and Version .\llama-server.exe --version ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices (Total VRAM: 16375 MiB): Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER, compute capability 8.9, VMM: yes, VRAM: 1
{"text":"Qwen3.6-27B-UD-IQ3_XXS.ggufを使用。JSON SchemaからGBNF文法への変換においてPCRE短縮表記のサポート不足によりツール呼び出しに失敗。"}
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