MoE（Mixture of Experts）型の大型モデルが増え、「VRAM 24GBのGPUでは載らないが、ユニファイドメモリ128GBなら動く」というクラスのローカルLLMが現実になりました。その受け皿として2026年に比較されるのが、NVIDIA DGX Spark・AMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）搭載ミニPC・Apple Mac Studioの「128GBクラス一体機」3択です。
最初に正直に書きます: 当サイトはこの3機を所有しておらず、実測していません。本記事はメーカー公称のカタログ値と、当サイトのメモリ帯域律速の原理・A6000実測からのスケーリング推定（動くか診断と同じ計算）で「読み解く」記事です。推定値と実測値は明確に区別して書きます。
結論
- 文章生成の速度（デコード）はメモリ帯域でほぼ決まります。公称帯域は Mac Studio 819GB/s ≫ DGX Spark 273GB/s ≒ Ryzen AI Max+ 256GB/s。単発チャットの体感はMac Studioが頭一つ抜ける見込みです。
- 価格はRyzen AI Max+が圧倒的: 128GB構成のミニPCが約$1,499〜と報じられており（要検証・変動）、DGX Spark（約$4,000級）の半額以下です。
- DGX Sparkの価値は帯域でなくCUDA: FP4で最大1 PFLOPの演算とCUDAエコシステムが強みで、プロンプト処理（prefill）や開発・検証用途に向きます。
- どれを選んでも「70BクラスのQ4や、gpt-oss-120BクラスのMoEが1台で載る」という点が本質的な変化です。
なぜ「帯域」で読むのか
LLMの文章生成は1トークンごとにモデル全体（またはMoEのアクティブ部分）をメモリから読み出すため、デコード速度の上限 ≈ メモリ帯域 ÷ モデルサイズで決まります。TOPS（演算性能）はデコード速度をほぼ予測しません——これは当サイトがTOPS神話の検証で実測済みの原理です。詳しくはメモリ帯域律速の解説をどうぞ。
3機のカタログ比較
| DGX Spark | Ryzen AI Max+ 395 | Mac Studio M3 Ultra | |
|---|---|---|---|
| メモリ | 128GB（統合） | 最大128GB（統合・最大96GBをVRAM割当） | 最大512GB（統合） |
| 公称帯域 | 273GB/s | 256GB/s | 819GB/s |
| 演算 | FP4 最大1 PFLOP（GB10） | Radeon 8060S＋NPU 50TOPS | M3 Ultra GPU |
| エコシステム | CUDA・NVIDIAスタック | x86 Windows/Linux（ROCm/Vulkan） | Metal・MLX・ollama |
| 価格の目安 | 約$4,000級（要検証） | 約$1,499〜（GMKtec等・要検証） | 構成次第（公式参照） |
根拠: NVIDIA公式 / Notebookcheck比較 / Windows Forum（$1,499報）。価格は変動するため購入時に必ず確認してください。
生成速度の目安（理論推定・実測ではありません）
当サイトのA6000（帯域768GB/s）実測値を、帯域比でスケーリングした推定です。動くか診断が全機材×全モデルで行っている計算と同じもので、実効値は実装・プロンプト長で変わります。
| モデル（Q4） | A6000実測 | DGX Spark推定 | Ryzen AI Max+推定 | Mac Studio推定 |
|---|---|---|---|---|
| 8Bクラス（Llama 3.1 8B） | 111.2 tok/s（実測） | 約40 | 約37 | 約119 |
| 32Bクラス（Qwen2.5 32B） | 30.6 tok/s（実測） | 約11 | 約10 | 約33 |
| 70Bクラス（約42GB） | 載らない（オフロードで2.17 tok/s実測） | 約6.5（帯域上限の目安） | 約6.1（同） | 約19.5（同） |
読み方:
- 8B〜32Bを速く回したいだけならこの3機は過剰で、GPU（A6000/4090等）の方が速い。3機の価値は「48GB超の大型が1台で動く」ことにあります。
- 70Bクラスは、128GB機で「動くが1桁tok/s」の世界（帯域上限からの粗い目安）。Mac Studioだけが20 tok/s近い実用域に届く見込みです。
- MoEはこの試算より速くなります。毎トークンで読むのがアクティブ部分だけのためで、A6000実測でもgpt-oss 20B（MoE・20.9B）が132.8 tok/sと8B密モデルより速い、という逆転が起きています（実測記事）。
「載るか」で見る — 128GBの本当の意味
| モデル | 必要メモリ目安（Q4） | 24GB GPU | A6000 48GB | 128GB機 | Mac Studio 512GB |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5 32B | 約19GB | ギリギリ | ○（実測30.6 tok/s） | ○ | ○ |
| Llama 3.3 70B | 約42GB | ✕ | △（KV等で溢れ2.17 tok/s） | ○ | ○ |
| gpt-oss-120B（MoE） | 60GB台 | ✕ | ✕ | ○ | ○ |
| 235BクラスMoE | 130GB〜 | ✕ | ✕ | △（強い量子化の外部報告あり） | ○ |
gpt-oss-120Bは単一80GB GPU向けに設計されたMXFP4量子化で公開されており（根拠: OpenAI公式HF）、128GBクラスの主要ターゲットです。235BクラスをRyzen AI Max+で動かした外部報告もあります（根拠: 実行報告・強い量子化前提・要検証）。
どれを選ぶか — 用途別
- コスパで大型MoEを試したい（個人・検証）: Ryzen AI Max+ 395ミニPC。半額以下で128GBに手が届きます。ソフトウェアはROCm/Vulkan経由で、CUDA前提のツールが使えない場面がある点は織り込みが必要です（経験則・要検証）。
- CUDA資産・開発ワークフローが前提: DGX Spark。帯域は控えめでも、prefill・FP4演算・NVIDIAスタックとの一体感が価値です（根拠: 上記Notebookcheck）。
- 大型モデルの実用速度・静音省電力: Mac Studio。819GB/sの帯域は3機で別格、512GB構成なら235B級も視野です。当サイトのMac mini M4実測でもAppleシリコンの電力効率は突出しており（電力効率の実測）、同傾向が期待できます（推定）。
- そもそも8B〜32Bで足りる: この3機は不要です。自宅GPU比較と機材の選び方へ。
精度等について
- 3機はいずれも当サイト未所有・未実測です（検証DBでも理論値機材として実測と分離しています）。速度の表は公称帯域とA6000実測からのスケーリング推定で、実測が取れ次第、置き換えます。
- 実効速度はランタイム（llama.cpp/ollama/MLX/TensorRT）・量子化・プロンプト長・熱設計で大きく変わります。特にprefill（長文の読み込み）は帯域でなく演算が効くため、この試算の対象外です。
- 価格は報道時点の参考値で、為替・構成により変動します。
- 手元の機材×モデルの「載る・載らない・速度目安」は動くか診断で確認できます。
この機材を入手する
- Ryzen AI Max+ 395 ミニPC（128GB構成推奨）：Amazonで見る広告・Amazon／楽天で見る広告・楽天
- Mac Studio：Amazonで見る広告・Amazon／楽天で見る広告・楽天／Apple公式で見る広告・公式
- DGX Spark：公式（NVIDIA）広告・公式
実売価格は変動するため、最新の価格・構成はリンク先で確認してください。