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GPU · ID 9

NVIDIA GeForce RTX 4070

RTX 4070NVIDIA2023年発売MSRP $599
現在の最安(実質支払額)
¥166,320
ローカル LLM 適性
C
7B FP16 / 13B 量子化
VRAM
12GB
TDP
200W
CUDA cores
5,888
Memory Bus
192bit

AI / LLM 用途の適性

ローカル LLMC
7B FP16 / 13B 量子化
画像生成 (SDXL / Flux)B
SDXL 快適・Flux は量子化前提

※ 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)
最安
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¥166,320
商品価格¥168,000
送料無料
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コミュニティの注意点・つまずきポイント (19)

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。

  • otherPixal3D bf16およびmultiview checkpointsでtensor shape mismatchエラーが発生(int8_convrotは正常動作) 出典→
  • otherTrellis2 PixelArtistry_Pixal3D_native ワークフローで、PostProcessing > Remesh Mesh ステップ時にVRAM不足(Out of Memory)によりクラッシュ。 出典→
  • localllmTensor parallelismとKV cache offloadを併用した際にクラッシュが発生 出典→
  • localllmCUDA FlashAttention (MMA) 実装において compute-sanitizer synccheck により divergent __syncthreads エラーが検出された 出典→
  • localllmllama3.2:3b, CUDA 12.8, f16 KV, num_ctx=34000 出典→
  • localllmllama3.2:3b, CUDA 12.8, f16 KV, num_ctx=34000 出典→
元レポートを全て見る(19 件)
other2026-09-03

## Bug description Both `pixal3d_bf16.safetensors` and `pixal3d_multiview_int8_convrot.safetensors` crash during structure/shape sampling with a tensor shape mismatch inside Trellis2's cross-attentio

{"text":"Pixal3D bf16およびmultiview checkpointsでtensor shape mismatchエラーが発生(int8_convrotは正常動作)"}

comfyanonymous/ComfyUI· @Ganofu13出典 →
other2026-08-31

### 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":"Trellis2 PixelArtistry_Pixal3D_native ワークフローで、PostProcessing > Remesh Mesh ステップ時にVRAM不足(Out of Memory)によりクラッシュ。"}

comfyanonymous/ComfyUI· @briangan出典 →
localllm2026-08-26

### Name and Version version: 0.3.0-dev (build 10636, commit 4d19b2876) built with GNU 16.2.1 for Linux x86_64 ### Operating systems Linux ### GGML backends CUDA ### Hardware i5 13400f + RTX 40

{"text":"Tensor parallelismとKV cache offloadを併用した際にクラッシュが発生"}

ggerganov/llama.cpp· @Piggidragon出典 →
localllm2026-08-24

### Name and Version version: 0.2.0-dev (build 10615, commit f280b2698) built with GNU 16.2.1 for Linux x86_64 ### Operating systems Linux ### Which llama.cpp modules do you know to be affected?

{"text":"CUDA FlashAttention (MMA) 実装において compute-sanitizer synccheck により divergent __syncthreads エラーが検出された"}

ggerganov/llama.cpp· @Piggidragon出典 →
localllm2026-08-23

### What Ollama reuses a processed prompt prefix only while the runner is alive. For llama-server, the slot KV cache disappears with the subprocess, so a keep-alive expiry or model switch makes t

{"text":"llama3.2:3b, CUDA 12.8, f16 KV, num_ctx=34000"}

ollama/ollama· @CHIPMUNK-T0T出典 →
localllm2026-08-23

### What This PR adds experimental prefill/KV cache persistence across llama-server runner reloads. Ollama currently loses the processed prompt state when a runner unloads, so the next request m

{"text":"llama3.2:3b, CUDA 12.8, f16 KV, num_ctx=34000"}

ollama/ollama· @CHIPMUNK-T0T出典 →
video_gen2026-08-14

### 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":"MiniMaxH3モデルを使用。DynamicVRAM有効時に無限ハング、またはCUDA illegal memory accessが発生。"}

comfyanonymous/ComfyUI· @Milor123出典 →
video_gen2026-08-14

### 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":"MiniMaxH3モデル(int8_convrot/NVFP4)でDynamicVRAM有効時にハングまたはCUDA illegal memory accessが発生"}

comfyanonymous/ComfyUI· @Milor123出典 →
localllm2026-08-14

### Name and Version version: 0.1.0-dev (build 10398, commit 8e7f22b67) built with GNU 13.3.0 for Linux x86_64 ### Operating systems Linux ### GGML backends CUDA CPU ### Hardware Intel Core i7

{"text":"Gemma 3 4B IT Q4_K_Mを使用。スロット復元の失敗後にK/Vデータが破損し、後続の推論が正常に行えなくなるバグ報告。"}

ggerganov/llama.cpp· @CHIPMUNK-T0T出典 →
localllm2026-07-18

Follow-up to #16835, @jessegross replied: > Yes, if this was handled in a natural and Ollama native way that would be > useful. Ideally, support would be added for both runners. This issue proposes

{"text":"llama3.2:3bを使用。プリフィルキャッシュの再利用により、31Kトークン時のTTFTが約7秒から19-26msまで短縮された。"}

ollama/ollama· @CHIPMUNK-T0T出典 →
other2026-07-07

## Summary <!--A description of the changes in this PR. Include the kind of change (fix, feature, docs, etc), the "why" and the "how". Screenshots or videos are useful for frontend changes.--> U

{"text":"Triposplatモデル(約4GB)を使用し、2D画像から3Dへの変換およびキャンバス上でのレンダリングをRTX 4070 Laptop GPUで実行"}

invoke-ai/InvokeAI· @kappacommit出典 →
localllm2026-07-05

## Purpose The target of this PR is to address issue #38175 related to the Idefics3 / SmolVLM ViT CUDA Graph. This PR adds ViT encoder CUDA Graph support for Idefics3 / SmolVLM, so that the encoder f

{"text":"Model: SmolVLM-256M-Instruct. Encoder CUDA Graph enabled, showing slight latency improvement (mean: -0.56%)."}

vllm-project/vllm· @CHIPMUNK-T0T出典 →
localllm2026-06-21

### Problem A single-user local agent typically prepends the same large system prompt (rules, tool definitions) on every turn. Ollama recomputes that full prefill each request, so every turn pays a f

{"text":"llama3.2:3bモデルでKVキャッシュの保存/復元機能を実装し、33KトークンプロンプトでTTFTを417倍高速化"}

ollama/ollama· @CHIPMUNK-T0T出典 →
localllm2026-05-07

### Name and Version > .\llama-cli.exe --version ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices (Total VRAM: 12281 MiB): Device 0: NVIDIA GeForce RTX 4070, compute capability 8.9, VMM: yes, VRAM: 12281 MiB l

{"text":"Gemma 4 (Q8_0, BF16) でツール呼び出しがコンテンツとして出力されるバグ報告。"}

ggerganov/llama.cpp· @leidegre出典 →
localllm2026-04-07

### What is the issue? CPU-only is available when starting ollama nvidia-smi works flawlessly from within a container, other containers work with nvidia 6.18.15+deb13-amd64 Driver Version: 550.163.0

{"text":"Ollama 20.3 in Docker container, Driver 550.163.01. GPU is not initialized and falls back to CPU-only."}

ollama/ollama· @0xCA出典 →
flux2026-03-14

### Is there an existing issue for this problem? - [x] I have searched the existing issues ### Install method Invoke's Launcher ### Operating system Windows ### GPU vendor Nvidia (CUDA) ### GP

{"text":"Flux.2 Klein Img2Img でポスタリゼーション(階調飛び)が発生。"}

invoke-ai/InvokeAI· @bevels出典 →
flux2026-03-14

### Is there an existing issue for this problem? - [x] I have searched the existing issues ### Install method Invoke's Launcher ### Operating system Windows ### GPU vendor Nvidia (CUDA) ### GP

{"text":"Flux.2 Klein Img2Imgでのポスター化バグ報告"}

invoke-ai/InvokeAI· @bevels出典 →
comfyui2026-03-01

### 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":"ComfyUI Launcher 2.8.14.415 環境下で 'TypeError: Failed to fetch' エラーが発生"}

comfyanonymous/ComfyUI· @tubushitu出典 →
comfyui2026-03-01

### 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":"ComfyUI Launcher 2.8.14.415 環境下で 'TypeError: Failed to fetch' エラーが発生"}

comfyanonymous/ComfyUI· @tubushitu出典 →

Reddit 参考情報 (0)

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YouTube 動作確認 (14)