ローカルLLM向けミニPCおすすめ3選｜GMKtecをメモリ容量・用途別に比較【2026年版】

「ローカルLLMを自分のPCで動かしたい。でも、大きなデスクトップPCや高価なグラフィックボードまでは置きたくない。

そんな人にとって、最近かなり気になる存在が大容量の共有メモリを積んだAI向けミニPCです。机を圧迫しにくく、LM Studioなどを使って、文章作成・要約・プログラミング支援といったAI処理を手元で完結できます。

ただし、「NPUが○○TOPSだから速い」「128GBなら巨大モデルが何でも快適」と単純には決められません。ローカルLLMでは、メモリ容量と帯域、GPUへの割り当て、モデルの量子化、コンテキスト長などが同時に効いてきます。

" 先に結論を言うと、価格と省スペース性を優先するならEVO-X1 Pro、大きめのモデルまで狙う本命はEVO-X2の128GB、ストレージと拡張性を含めて最上位構成を選ぶならEVO-X3です。

※本記事は実機レビューではありません。2026年9月2日時点のGMKtec・AMD・LM Studio公式情報を基に、仕様と想定用途を比較しています。記事内の作業風景はAIで生成した利用イメージです。

ローカルLLMにミニPCを選ぶ理由

ChatGPTなどのクラウドAIは手軽ですが、入力内容はインターネットを経由します。一方、モデルをPCにダウンロードして動かすローカルLLMなら、モデル取得後はオフラインで使える構成も可能です。社外秘情報を入れてよいという意味ではありませんが、個人のメモ、手元の資料、下書きなどをクラウドへ送らずに処理したい場面では魅力があります。

LM Studioの公式ドキュメントでも、モデルを読み込む際は、重みなどを収めるためにPCのRAMを確保すると説明されています。つまりローカルLLM用PCでは、CPU名だけでなく、モデルを載せられるメモリ容量が重要です。

AI生成による利用イメージです。GMKtec実機の写真や実測画面ではありません。

ローカルLLM向けミニPCで重要な5項目

1. まずメモリ容量を見る

モデルの必要量は、パラメータ数だけで決まりません。4bit・8bitなどの量子化、コンテキスト長、GPUへの割り当て、同時に動かすアプリでも変わります。そのため「○Bなら必ず○GB」と断言するより、余裕を持って選ぶ方が安全です。

※上図は容量選びの概念図です。動作可能なモデルを保証するものではありません。AMDは、128GB構成のRyzen AI Max+ 395でVGMを96GBに設定でき、条件によって内蔵GPUがさらに共有メモリへアクセスできると説明しています。

2. GPUとメモリ帯域を見る

ローカルLLMの生成速度では、GPUへどれだけ処理を渡せるかが重要です。EVO-X1 ProのRadeon 890Mは16CU、EVO-X2・X3のRadeon 8060Sは40CU。さらにX2・X3はLPDDR5X 8000MT/sの共有メモリを採用しています。大きなモデルを本格的に回したいなら、この差は無視できません。

3. NPUのTOPSだけで決めない

EVO-X1 ProのNPUは最大55 TOPS、EVO-X2・X3は50 TOPSです。しかし、だからX1 Proの方がローカルLLM全体で速いとは限りません。NPU TOPSは特定のAI処理能力を示す指標であり、LM Studioでの生成速度そのものではないからです。ローカルLLM用途では、GPU、メモリ容量・帯域、ソフトウェア対応をまとめて見ます。

4. メモリを後から増設できるか確認する

今回比較する3機種は、いずれもオンボードメモリで増設できません。64GBを買ってから128GBへ変更することはできないため、数年後に大きなモデルを試したいなら、購入時点で128GBを検討する必要があります。

5. ストレージとネットワークも確認する

モデルファイルは数GBから数十GB以上になることがあります。複数保存するなら1TBでも意外と早く埋まります。3機種ともM.2 SSDを2基搭載でき、公式仕様では合計最大16TBに対応。家庭内の別端末から使う構成を考えるなら、2.5GbE LANも便利です。

GMKtec EVO-X1 Pro・X2・X3を比較

※価格・仕様は2026年9月2日にGMKtec日本公式サイトで確認。EVO-X2の商品選択欄と詳細仕様欄ではSSD構成の記載が一部異なるため、注文画面で選択中のメモリ・SSD容量を必ず確認してください。

期間限定クーポン

A8.net掲載素材では、全商品対象5,000円OFFクーポン「A82608」が案内されています。有効期限は2026年10月31日です。対象条件や併用可否は購入画面でご確認ください。

EVO-X1 Pro：小ささと価格を優先するなら

EVO-X1 Proは、107×111×63mmの小型筐体にRyzen AI 9 HX 470、Radeon 890M、64GBメモリを搭載したモデルです。今回の3機種では最も小さく、価格も25万1,999円から。128GBまでは必要ないけれど、一般的な32GBミニPCより余裕がほしい人に合います。

64GBは決して少なくありませんが、OSや他のアプリもメモリを使います。「将来は70B級や長いコンテキストを本格運用したい」と決まっているなら、最初から128GB構成を選べるEVO-X2の方が買い直しを避けやすいでしょう。

EVO-X2：ローカルLLM用として最もバランスがよい

EVO-X2は、Ryzen AI Max+ 395とRadeon 8060Sを搭載し、64GBと128GBを選べます。価格は31万9,999円から。X1 Proより筐体は大きくなりますが、GPUは16CUから40CUへ、メモリはLPDDR5X 8000へ強化されます。

特に128GB構成は、大容量の共有メモリを内蔵GPUへ割り当てられる点が魅力です。AMDは、128GBのRyzen AI Max+ 395システムでVGMを96GBに設定できると説明しています。大きなモデルを載せる余地という点では、一般的なミニPCとは別クラスです。

一方で、64GB構成を選ぶなら「X1 Proとの差額で何が得られるか」を確認したいところです。Radeon 8060Sと高速メモリを重視するならX2、設置面積と価格を優先するならX1 Pro、という分け方が分かりやすいです。

EVO-X3：大容量SSDと拡張性まで妥協したくない人向け

EVO-X3もRyzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、128GB LPDDR5X 8000を搭載します。X2との大きな違いは、2TB・4TBのSSD構成、OCuLink、縦置きしやすい薄型筐体です。

ただし、価格は60万7,999円から。ローカルLLMを始めたいだけなら、かなり高価です。CPU・GPU・メモリ容量を優先するならX2の128GBを先に比較し、OCuLinkや初期ストレージ、筐体設計まで含めてX3に価値を感じるか考えるのがよいでしょう。

公式サイトには大規模モデルへの対応をうたう表現がありますが、実際の可否・速度はモデル形式、量子化、コンテキスト長、ランタイム設定で変わります。「対応」と「快適」は別なので、モデル名だけを見て即決しない方が安全です。

用途別：結局どのGMKtecミニPCを選ぶ？

AI生成による利用イメージです。実際の製品・画面・処理速度を示すものではありません。

私なら、軽～中規模モデルを日常の文章作成やコード補助に使うならX1 Pro、本格的にローカルLLMを趣味・開発環境の中心へ置くならX2の128GBを選びます。X3は魅力的ですが、価格差が大きいため、OCuLinkや大容量SSDを明確に使う人向けです。

購入前に確認したい注意点

保証と返品

GMKtec日本公式サイトでは1年間保証、日本送料無料、7日間返品保証を案内しています。ただし、返品できる状態、送料負担、初期不良時の手順などは条件があります。高額商品なので、購入前に返金ポリシーと連絡先を一度読んでおくことをおすすめします。

よくある質問

まとめ：価格ならX1 Pro、本命はX2 128GB、最上位はX3

ミニPCでもローカルLLMを動かせる時代になりましたが、スペック表の「AI性能」だけで選ぶと失敗します。自分が使いたいモデルの規模、メモリ容量、設置場所、予算を先に決め、その条件に一番無理なく合う機種を選ぶのが正解です。

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