Core i9-12900 vs Core i7-13700｜AI処理に最適なCPUはどっち？

ローカルLLM（Ollama / llama.cpp）やRAGアプリを構築する際、

CPUは単なる補助ではなく、GPU推論を支える土台として極めて重要です。

今回は、第12世代のCore i9-12900と、第13世代のCore i7-13700を比較し、

AI用途でのパフォーマンス・安定性・冷却性の違いを解説します。

さらに後半では、RTX 4060を組み合わせた場合の実効差も紹介します。

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スペック比較表

両者はスペック上は非常に近いですが、

第13世代ではスケジューラ・キャッシュ制御・DDR5対応最適化などが改善されています。

その結果、同じ構成でもメモリ転送と長時間稼働時の安定性で差が出ます。

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AI推論での実効性能差

• Llama 3 8B〜13Bクラスでは、i7-13700が平均で約5〜10％高速。
• i9-12900はAVX512を有効化できる場合のみ一部有利ですが、 実際にはほとんどのマザーボードでBIOS無効化されており実用的ではありません。
• *CPU単体での推論速度（20Bモデルなど）**はどちらも2〜3 tok/s前後。 ただし、13th世代の方がサーマルスロットリング（熱による性能低下）が起きにくいです。

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RAG／GPU併用時の差

GPUを使う際も、CPUの役割は以下の通りです。

• トークン化・Embeddingなどの前処理
• GPU転送制御（PCIe帯域の最適化）
• DB I/O（Postgres・pgvectorなど）

13th i7はメモリI/Oの効率化とスケジューラ改善により、

GPUへの転送・制御処理が安定。

特にOllamaやllama.cppで長時間稼働する場合、CPU側の負荷が均等に分散され、

トークン出力速度（tps）が約10％改善する傾向があります。

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発熱・冷却・安定性

i9-12900はピーク性能は高いものの、

ミニPC構成では冷却性能が追いつかず、クロックダウンしやすい傾向があります。

i7-13700は発熱が少なく安定稼働するため、NUCや小型PCとの相性が非常に良好です。

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RTX 4060を追加した場合のAI推論比較

解説：

GPUを追加すると両者の差はほぼ誤差レベルですが、

i7-13700構成の方が熱設計に余裕があり、長時間連続推論時の速度低下が少ない。

特にRAG＋API構成で24時間稼働させるケースでは、

冷却・安定性を重視してi7を選ぶほうが現実的です。

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結論｜AI用途ではCore i7-13700が最適解

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まとめ

Core i9-12900はピーク性能重視の実験向け。

Core i7-13700は冷却・安定性・GPU連携のバランスが良く、

ローカルLLMやRAG環境では最も実用的なCPU構成です。

RTX 4060を組み合わせる場合でも、CPUはi7クラスで十分性能を引き出せます。