RTX 5090はやめとけ?1枚か、安いGPU2枚か、中古3090か|画像・動画・LLMの報告で比べる

2026.10.31

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RTX 5090を1枚にするか、安いGPUを2枚にするか、中古の3090にするかは、用途で答えが変わります。集めた報告からは、「やめとけ」とも「買うべき」とも言えませんでした。

「RTX 5090はやめとけ」「買って後悔した」という声や、「安いGPUを2枚にしたほうがいいのでは」「中古の3090で十分では」という意見はよく見かけます。この記事では、X(旧Twitter)やRedditに投稿された報告と、筆者のRTX 5090での実測をもとに、判断の材料を並べました。

紹介する他の人の数値は、どれも投稿者が自分の環境で測った自己申告・未検証の値です。GPUの枚数だけでなく、CPUやモデル、設定もそれぞれ違います。価格の予想もしません。情報は2026年10月31日時点(JST)のもので、数値の読み方は末尾の「検証メモ」にまとめました。

用語メモ:VRAM=GPUに載っているメモリ。画像・動画生成やローカルLLMでは、モデルがVRAMに収まるかどうかで速さが大きく変わります。

RTX 5090 1枚か、安いGPU 2枚か:迷う人は多い

Xでは、こんな投稿がありました。RTX 5090を買えば画像や動画の生成は速くなる。でも画像生成ならVRAM 8GBで十分で、GPUを2枚挿して生成の順番待ち(キュー)を2本同時に走らせれば、実質2倍の枚数を作れる。そのほうが5090を1枚買うよりコストパフォーマンスがいいのでは、という問いかけです。これは投稿者個人の意見で、実測は含まれていません。

用語メモ:キュー=生成の順番待ちの列。2枚のGPUで別々のキューを動かすと、1枚ずつ同時に作れます。

ここで大事なのは、「1枚の画像が速くできる」ことと、「同じ時間にたくさん作れる」ことは別だという点です。2枚構成が得意なのは、後者。

迷う理由は、用途によって「効く」構成が違うからです。ここからは、画像・動画生成とローカルLLMに分けて、報告を見ていきます。

画像・動画生成での報告

RTX 5060 Ti 2枚:1枚より約2.19倍速かったという報告

RTX 5060 Ti(VRAM 16GB)を2枚使っている人のブログ記事では、動画生成モデルのMiniMax H3で、8ステップ・10秒(672×928、24fps)の動画を作る時間を、1枚と2枚で比べています。時間はモデルの読み込みからVAE・保存までを含みます。3つのシードの中央値は次のとおりです(自己申告)。

構成生成時間(中央値)
RTX 5060 Ti 1枚1,062.4秒
RTX 5060 Ti 2枚484.6秒

2枚のほうが約2.19倍速かったという結果です。

2枚の使い方は、「H3VM」というノードで、1本の動画を作る処理の一部(attention)を2枚に分けて計算する方法です。1枚のときは、同じワークフローからこのノードを外して測っています。分け方の細かい仕組みは、この記事には書かれていません。また、2枚のときはメインメモリの使用量(コミット)が約100GiBまで増えていました。

同じ記事とXの投稿では、5060 Ti 2枚のまま、CPUとマザーボード(PCIe 3.0から4.0のx8/x8へ)を替えたところ、20ステップ・10秒の生成時間が1,198.1秒から989.8秒に、約17%短くなったとも報告しています(自己申告)。投稿者自身は、CPUや電源、冷却も替えているので、PCIe 4.0だけの効果とは言えないと書いています。これはGPUの枚数ではなく、CPUとマザーボードを替えた前後の比較です。2枚構成では、GPU以外の部品も速さに関わることがわかります。

用語メモ:ステップ数=画像や動画を少しずつ仕上げる回数。多いほどきれいになりやすい代わりに、時間がかかります。

RTX 3090 1枚:H3の音付き10秒が277秒

中古で人気のRTX 3090(VRAM 24GB)を1枚使って、H3で音付きの10秒動画を作ったところ、277秒だったという投稿があります(自己申告)。

2枚にしても速くならない例がある

ただし、GPUを2枚にすれば何でも速くなるわけではありません。

  • 2枚で別々の画像を同時に作れば、作れる枚数は増えます。1枚の画像ができるまでの時間は短くなりません。1枚の画像や動画を作る処理を2枚に分けられるかどうかは、使うソフトやノードで決まります
  • Redditのコメントでは、RTX 5090とRTX 5060 Tiを組み合わせたら、5090 1枚より遅くなったという声もあります(ローカルLLMの話、自己申告)
  • 上の17%の例のように、CPUやマザーボードなど、GPU以外の部品でも速さが変わります

関連記事:ComfyUIのVRAM不足の対処

ローカルLLMでの報告

用語メモ:tok/s=1秒あたりに生成できるトークン(文字のかたまり)の数。大きいほど速く文章が出てきます。

RTX 5090 2枚:エンジンによって135〜504 tok/s

Redditでは、RTX 5090を2枚使い、Qwen3.8-Flash-Nextを4つの推論エンジンで比べた投稿があります(自己申告)。PCはThreadripper PRO 3975WX、メモリ251GB、コンテキスト262Kです。

エンジン・量子化文章の生成/コードの生成(tok/s)
QEngine 1.3.1(KVをVRAMに置く、既定)370/439
QEngine 1.3.1(KVをRAMに置く)406/504
Strata ISTA IQ3_S214/293
Strata UD-IQ4_XS180/239
vLLM(調整版)135/141

用語メモ:推論エンジン=モデルを読み込んで文章を生成するソフト。同じモデルでも、エンジンによって速さが変わります。

この数値を読むときの注意点が、投稿者自身とコメント欄から出ています。

  • 投稿者は、同じプロンプトを繰り返すテストなので、QEngineの数値は「最良に近い」と書いています。実際の使い方では300〜400 tok/s程度だったそうです
  • コメント欄では、「QEngineは読み込むときにモデルを量子化し直していて、元のモデルとの差(KLD)が約0.14から約0.45に広がる。品質が落ちる」という指摘が出ています

速さだけでなく、出力の品質も合わせて見る必要があります。

Strataについては、こちらの記事で詳しく紹介しています。
関連記事:Strataとは?必要スペックと導入手順

RTX 3060 12GBでも約50 tok/sという報告

安いGPUの例として、RTX 3060(VRAM 12GB)とメインメモリ16GBのPCで、Qwen3.8-35B-A3Bが約50 tok/sで動いた、という開発者の報告を紹介する投稿もあります(自己申告)。

  • 量子化はQ4_K_M、推論エンジンはllama.cpp
  • 文章の生成は約50 tok/s、プロンプトの読み込みは約550 tok/s
  • モデルの一部(26層)をCPUとメインメモリに任せている
  • コンテキストの設定は262Kトークン。ただし投稿でも、「設定できる長さと、その長さで実際に出る速さは別」と注意しています

Qwen3.8-35B-A3Bは、全体で約350億パラメータのうち、1回に使うのは約30億というMoEモデルです。こうした種類のモデルなら、VRAMが少ないGPUでも実用的な速さになることがある、という例です。

用語メモ:MoE=モデルの中に多くの専門家を持ち、入力ごとに一部だけを使う仕組み。全体は大きくても、1回の計算は軽くなります。

2枚構成の注意点:電源

GPUを2枚使うと、電源の取り方にも注意が必要です。

ワークステーション(業務用のPC)のThinkStationで、業務用GPUのRTX 5880を使っている人の投稿です(自己申告)。このPCは電源が2系統あり、最初は2本目の電源ケーブルをつないでいませんでした。動画生成モデルのH3を動かしたとき、GPUの消費電力が約125Wで頭打ちになっていることに気づき、2本目をつなぐと280〜284Wで動くようになったそうです。1本あたりの生成時間は、約420秒から約115秒に縮んだと書かれています。

これはGeForceを一般的な自作PCで使った例ではなく、ワークステーションでの例です。ただ、「電源が足りないと、GPUが本来の性能を出せないことがある」という点は、2枚構成を考えるときの参考になります。2枚にするなら、電源ユニットの容量や、ケーブルの取り回しも確かめておきましょう。

関連記事:ComfyUIに必要なPCスペック

今後の値上がりの可能性

PCの部品の価格については、気になる報道もあります。Tom’s Hardwareは2026年10月29日、日経アジアの報道をもとに、AI需要でPCの基板(PCB)が不足していると伝えました。

  • 一部の基板の注文は、届くまで最大30か月かかる
  • 基板の材料(銅張積層板)の価格は、7月から少なくとも12倍に上がった

記事の中でGPUについて詳しくは書かれていませんが、2026年はRAMやGPU、SSDなどの値上がりが続いたことにも触れています。今後、GPUを含むPC部品が値上がりする可能性はありますが、どれくらい上がるかはわかりません。この記事では価格の予想はしません。

筆者のRTX 5090での実測

筆者のPC(Ryzen 9 9950X3D/RTX 5090 1枚/メモリ128GB/Windows 11)での実測です。時間は2回目以降(モデルの読み込みを含まない)の値です。条件は記事ごとに違うので、詳しくはそれぞれの記事を見てください。

画像生成

モデル条件1枚の時間
SDXL 1.0 Base1024×1024・25ステップ約2.9秒
Illustrious XL v2.0832×1216・28ステップ約3.3秒
Anima Base v1.0832×1216・30ステップ約6.6秒
MOSS-Image(int8)1024×1024・25ステップ約5.8秒
FLUX.2 dev(fp8)1024×1024・20ステップ約19.7秒

動画生成

モデル条件1本の時間
Wan 2.2 T2V 14B(fp8)+LightX2V1280×720・81フレーム・4ステップ約114秒
Pika H3 Flex(MiniMax H3ベース)864×480・5秒約22秒
Pika H3 Flex(MiniMax H3ベース)1344×768・5秒約82秒
Pika H3 Flex(MiniMax H3ベース)1344×768・10秒約263秒

Pika H3 FlexはMiniMax H3をもとにしたモデルですが、上の3090や5060 Tiの報告とは、モデル・解像度・ステップ数が違います。数値を並べて直接比べることはできません。H3系では、VRAMを約29〜31GB使いました。

ローカルLLM

モデル条件速度
Qwen3.8-27B Q4_K_M(llama.cpp)MTPなし/あり74〜78 tok/s/113〜189 tok/s
Qwen3.8-27B Q8_0(llama.cpp)MTPなし48〜49 tok/s
Qwen3.8-Flash-Next Q2_0(Strata v0.2.9)既定194〜223 tok/s
gpt-oss-120b MXFP4(llama.cpp)自動の分担約29 tok/s

GPU 2枚の構成は、筆者の手元にないので試していません(未検証)。

関連記事:RTX 5090の速度検証

どんな人にどれが向くか

ここまでの報告だけで言えることを、用途ごとにまとめます。どれも条件のそろった比較ではないので、目安として見てください。

動画生成を中心にしたい人

  • 5060 Ti 2枚は、1枚より約2.19倍速かったという報告があります。ただし、H3VMのように2枚に処理を分けるノードが前提で、メインメモリも多く使います
  • 3090 1枚では、H3の音付き10秒が277秒という報告があります

ローカルLLMを中心にしたい人

  • 5090 2枚では、エンジンによって135〜504 tok/sという報告があります。ただし、最速のエンジンには品質についての指摘があります
  • 5090と別のGPUの組み合わせでは、1枚より遅くなったという声もあります

手軽に始めたい人

  • RTX 3060 12GBでも、モデルによっては約50 tok/sで動いたという報告があります

2枚構成を考える人

  • 電源の容量と取り方、CPUやマザーボードも速さに関わります

よくある質問（FAQ）

Q. RTX 5090は本当に「やめとけ」なのですか?

この記事で集めた報告からは、「やめとけ」とも「買うべき」とも言えません。用途、予算、使うソフトで、向く構成が変わります。

Q. GPUを2枚にすれば、画像生成も2倍速くなりますか?

2倍速くなるとは限りません。2枚に処理を分けられるかは、使うソフトやノードで決まります。

Q. 中古の3090は、VRAM 24GBで足りますか?

この記事の報告だけでは判断できません。H3の音付き10秒を277秒で作れたという報告はありますが、解像度やステップ数は投稿に書かれていませんでした。

まとめ

  • 5060 Ti 2枚は、H3の動画生成で1枚より約2.19倍速かったという報告があり、3090 1枚では、H3の音付き10秒が277秒という報告がある(どちらも自己申告)
  • 5090 2枚のローカルLLMは、エンジンによって135〜504 tok/s。最速のエンジンには品質の指摘がある
  • 2枚構成では、電源やCPU・マザーボードも速さに関わる。PCの基板不足の報道があり、値上がりの可能性はあるが、価格は予想できない

検証メモ

  • 他の人の数値：投稿やブログに書かれた値をそのまま載せました。筆者は再現していません。Redditの3件は、ブラウザーの制限で直接読めなかったので、運営者が保存した本文から転記しています。
  • 筆者の実測：これまでの記事の値を並べたもので、新しく測っていません。GPU 2枚の構成は手元にないので未検証です。
  • 比べ方：報告と筆者の実測は、モデル・解像度・ステップ数が違うので、直接は比べられません。

関連記事

この記事の検証環境

Ryzen 9 9950X3D / RTX 5090 1枚 / RAM 128GB / Windows 11 / これまでの記事の実測値を並べたもの（新しく測ったものはなし）/ 検証日：2026-10-31
これまでの検証の一覧はこちら

参考リンク

この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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