Kingston FURY Beast DDR4-3600 64GB (32GB×2枚組) KF436C18BBK2/64
DDR4-3600 32GB×2枚組（合計64GB・CL18・1.35V）。型番 KF436C18BBK2/64。デュアルチャネル動作時の理論帯域は57.6GB/s（3600MT/s×8バイト×2チャネル）。
価格と販売形態
購入・落札価格 4件 / 検証済み 4件 / 要確認 0件- 最終巡回
- 2026/11/06 14:21
- 最終収集成功
- 2026/11/06 14:21
- 価格確認成功
- 2026/11/06 14:21
- 表示価格の取得
- 2026/11/06 14:21
オークションの入札・落札価格は、利用規約上、商用サイトでの掲載が認められた取得元がないため掲載を停止しています（データ取得基準）。
価格推移チャート
履歴を読み込み中…
価格は楽天市場の公式APIで確認した実測値です。観測のない日は線で結ばず、0円や推定値で補いません。最安値は出品の入れ替わりでも変化し、同じ製品の値下がりとは限りません。将来価格の予測ではありません。
確認済み個別商品・出品リンク一覧（4件表示）
| チャネル / 状態区分 | 個別商品名 / SKU / 規格 | 検証価格 | 落札・終了・確認日時 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
楽天市場（公式API・出店ショップの新品販売） 新品・在庫あり | キングストン FURY Beast DDR4シリーズ ブラック 64GB (32GB×2枚組） DDR4-3600 CL18 DIMM (Kit of 2) 288pin ゲーミングメモリ KF436C18BBK2/64 kingston 増設メモリ 国内正規品 キャンセル不可 ID: princeton/kf436c18bbk2-64 ・ 送料込み（楽天市場の表示） | ¥114,000 |
| 販売店ページで購入・確認 ↗ |
楽天市場（公式API・出店ショップの中古販売） 中古・固定価格 | 【中古】キングストン Kingston FURY デスクトップPC用メモリ DDR4 3600MT/秒 32GB×2枚 Kingston FURY Beast ビースト CL18 KF436C18BBK2/64 製品寿命期 ID: scarlet2021/b097k4vhj2 ・ 送料別（楽天市場の表示） | ¥114,972 |
| 中古ショップ在庫を確認 ↗ |
楽天市場（公式API・出店ショップの新品販売） 新品・在庫あり | キングストン Kingston FURY デスクトップPC用メモリ DDR4 3600MT/秒 32GB 2枚 Kingston FURY Beast ビースト CL18 KF436C18BBK2/64 製品寿命期間保証 ID: tales-store/202509040333310740617319729 ・ 送料別（楽天市場の表示） | ¥190,687 |
| 販売店ページで購入・確認 ↗ |
楽天市場（公式API・出店ショップの新品販売） 新品・在庫あり | Kingston 64GB (2x32GB) DDR4-3600 デスクトップ用 DIMM メモリ KF436C18BBK2/64 ID: basque/memkf436c18bbk264 ・ 送料別（楽天市場の表示） | ¥264,700 |
| 販売店ページで購入・確認 ↗ |
🧠 AI・ロボティクス開発における技術評価
DDR4世代のOCプロファイル（XMP）付き64GBキット。Ryzen 5000・Intel第12〜14世代のDDR4機の増設候補。
📊 容量単価・価格推移
メール通知は現在提供していません。価格推移と各出品の確認日時を参考に、販売元で価格・在庫をご確認ください。
🔍 価格の根拠・取得元別の巡回ログ・誤り報告（クリックで展開）
同カテゴリの比較候補（Kingston FURY Beast DDR4-3600 64GB (32GB×2枚組) KF436C18BBK2/64 と比較される製品）
同じカテゴリ・用途で比較される主要モデルの個別価格・仕様・30日推移ページへ移動できます。
AIモデル要件・ロボット開発ガイド・構成検証ツール
ハードウェアの価格比較から、実行可能なAIモデル・ロボット学習環境・電源設計の検証へ進めます。
パラメータ数・量子化（FP16/FP8/INT4）・コンテキスト長・KVキャッシュから必要VRAM容量と対応GPUを算出。
GPU枚数・スパイク電流（ATX 3.1）・日本の100V 15Aコンセント上限（1500VA）・200V要件を検証。
OpenVLA・π0・GR00T・World Modelなど、ロボット制御・視覚言語行動モデルの仕様と計算要件を確認。
VLA・模倣学習・実機強化学習（HIL-SERL）・Sim2Realの学習環境と評価手順を体系的に解説。
LeRobot・UMI・遠隔操作によるデータセット収集、カメラ時刻同期、ストレージ設計の要点。
ヒューマノイド・四足・双腕ロボットの搭載計算機（Jetson Orin / Thor等）や制御仕様を横断比較。
関連する技術解説・ハードウェア分析コラム
VLA・模倣学習・実機RLで必要になるGPU VRAM容量、Jetson車載計算機、ホストPC構成の基準を整理。
24GB・48GB・96GB GPUでのモデル常駐・量子化・LoRA学習時の実効VRAM消費量と構成判断を解説。
AI向けメモリ帯域と大容量DRAMモジュールの需給・価格変動の背景を一次資料から分析。
なぜLLM推論速度はメモリ帯域（GB/s）に律速されるのか、システムRAMと専用VRAMの役割分担を解説。
Supported by Rakuten Developers（楽天市場の価格は楽天市場 商品検索APIで取得）
