【2026年】KTransformers完全ガイド！24GB VRAMでDeepSeek-R1が動くCPU-GPU連携フレームワークを初心者向けに解説

Q: 難しい？

Python と pip が使えれば、基本は `pip install` だけです。モデルの準備や設定は少し学習が必要ですが、公式チュートリアルが充実しています。

「DeepSeek-R1 みたいな巨大AIを、自分のPCで動かしたい」「でも GPU のメモリ（VRAM）が足りなくて諦めてた…」

そんなあなたに、2026年いま注目の技術があります。KTransformers（ケートランスフォーマーズ）です。

これを使うと、たった 24GB の VRAM で DeepSeek-R1 クラスの巨大モデルを動かせるようになります。通常なら数百GBのメモリが必要なモデルが、一般向けのハイエンドPCで動くようになるのです。

この記事では、初心者の方にもわかるように KTransformers の仕組みと、始めるために必要なものを全部解説します。

この記事でわかること

KTransformers とは何か（仕組み）
なぜ「低スペックPCで巨大AI」が動くのか
必要なハードウェア（CPU・GPU・メモリ）
インストールと動かし方の概要
おすすめの構成（関連商品は末尾にリンク）

KTransformers とは？

KTransformers は、清華大学 MADSys Lab などが開発する、CPU と GPU を連携させて LLM（大規模言語モデル）の推論を高速化するオープンソースのフレームワーク です。

簡単に言うと、「AIの計算を、GPU と CPU のそれぞれ得意な場所に振り分ける」 技術です。

なぜすごいのか

巨大な MoE（混合専門家）モデルは、パラメータの一部だけを毎回使います。KTransformers は：

よく使うエキスパート（ホット） → GPU のメモリに配置
あまり使わないエキスパート（コールド） → CPU のメモリ（RAM）に配置

この「賢い振り分け」によって、GPU の VRAM を節約しつつ、巨大モデルを動かせる ようになります。

実績（公式ベンチマーク）

24GB VRAM で DeepSeek-R1 / V3 を動作（通常は数百GB必要）
最大 3〜28倍の速度向上
2026年は DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、MiniMax-M3 などを「Day0（発表当日）」からサポート

必要なハードウェア

KTransformers を動かすために最低限必要なものを整理します。

パーツ	推奨スペック	役割
CPU	Intel（AMX対応）または AMD	コールドエキスパートの計算・メモリ管理
GPU	VRAM 24GB以上（RTX 4090等）	ホットエキスパートの高速計算
メモリ（RAM）	128GB以上推奨	巨大モデルの重みを保持
ストレージ	NVMe SSD 1TB以上	モデルファイルの読み込み

ポイント： GPU の VRAM さえ十分なら、RAM は多いほど大きなモデルが動きます。ミニPC 等の省スペース構成でも、工夫次第で動作します。

インストールの概要

公式の Quick Start は非常にシンプルです。

cd kt-kernel
pip install .

その後、対応モデル（DeepSeek-V3/R1、Kimi-K2、GLM-5 等）の量子化済み重みを準備し、設定ファイルで「どのエキスパートを GPU に、どれを CPU に」配置するかを指定するだけです。

詳細な手順は公式ドキュメント（kvcache-ai.github.io/ktransformers）を参照してください。

よくある質問（FAQ）

Q1. 無料で使える？

はい、KTransformers はオープンソース（無料）です。自分のPCで自由に動かせます。

Q2. Mac でも動く？

CPU バックエンド（AVX2等）には対応していますが、GPU としての最適化は NVIDIA（CUDA）や Intel/AMD 向けが中心です。Mac（Apple Silicon）での動作は制限される場合があります。

Q3. VRAM が 8GB でも動かせる？

小さなモデルなら可能ですが、DeepSeek-R1 級を動かすには 24GB 以上の VRAM が現実的です。RAM 側で多くをカバーする設計ですが、ある程度の GPU は必要です。

Q4. ファインチューニングもできる？

はい、LLaMA-Factory と連携して SFT（教師ありファイル調整）が可能です。4×RTX 4090 で DeepSeek-V3 のファインチューニング実績があります。

Q5. 難しい？

Python と pip が使えれば、基本は pip install だけです。モデルの準備や設定は少し学習が必要ですが、公式チュートリアルが充実しています。

まとめ

KTransformers は、CPU-GPU 連携で「24GB VRAM で巨大AI」を実現する革新的なフレームワーク です。

清華大学等が開発するオープンソース
ホット/コールドエキスパートの賢い振り分けで低VRAM化
DeepSeek-R1 級が 24GB VRAM で動く（最大28倍高速）
必要なのは「24GB VRAM GPU ＋大容量 RAM」

ローカルAI を本気でやりたい方には、2026年いま最もチェックすべきツールの一つです。まずはご自身のPCスペックを確認するところから始めてみてください。

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