TBW:1000TBW〜2000TBW未満のSSD 直販モデル 人気売れ筋ランキング

起動ドライブ交換のために購入しました。 今まで3,700円で買ったKingston 500GBを使っていましたが、TBW160に不安があり SanDiskのTBW1,200に惹かれて交換しました。 Kingstonは、まさかの時のバックアップとして、時々クローンを作って保存しています。 速度は、体感的な差を感じません。 私の使い方では、これだけ速ければ問題ありません。 温度は、ヒートシンクを装着していますが 室温28度で32〜34度くらいです。CrystalDiskMarkを動かしたとき38度になりました。 信頼のSanDisk製SSDで、TBW1,200に満足しています。

SATA SSDでの大容量移動が億劫になって換装用に購入 Gen世代は問わずで2TBであればよかったので、ちょうど2025年8月に夏セールやってたこちらを購入 別のSANDISK SATA SSDで保証期間内に故障して申請したらスムーズに交換対応してくれたので、 期間内ならまあトラブっても何とかしてくれるだろうという信頼もあり。 Gen4の速度としては一般的ですが、当然SATAよりは十二分に速いので満足。 最近はマザーボードにヒートシンクついててそれを利用することが多いと思うので問題はありませんが、 そのまま載せるならM.2用のヒートシンクも一緒に買ったほうがよいかと。 でもSATA SSDのときは紙箱でこっちはブリスターパッケージだったけど壊れて送るときどうするんだろ。 紙箱は残してもさすがにブリスターパッケージは捨てちゃうよ。

容量と価格が丁度良かったので、初めて聞くメーカーでしたが購入しました。 特別凄さは感じませんが安定して使用できています。

今までCドライブとして使用していた「ADATA /XPG/２TB」に代わりCドライブとして導入しました。 OSはWindows11Pro　24H2、SSD接続はCPU系です。 【読込速度】 公称の7200MB/sには届かなかったが、添付画像の通り充分に早い。 【書込速度】 公称の6300MB/sには届かなかったが、添付画像の通り充分に早い。 【消費電力】 M.2/SSDの平均消費電力は大体8.2W前後で使用中の温度は40℃前後。大体どのSSDも正常使用中は大体40〜45℃です。 添付画像の通りこのSSDの温度は42℃なので消費電力はやはり８W前後かも。 【耐久性】 初期のM.2/SSDはクラッシュ率が高く信頼性に欠けたものもありましたが、ここ最近はそんな話を聞かなくなったので大丈夫かと思います。 しかしまだ使用し始めたばかりですので、ここは無評価で。 【総評】 この製品は安いし十分に早い。コスパが良いのでお勧めします。 ちなみにフラッシュメモリーはちょっとしたことでクラッシュします。例えば冬に衣服の静電気を「バチッ」って飛ばすだけで壊れます。HDDに比べるとすごく脆弱です。 私はHDDのクラッシュ3回、SATA/SSDクラッシュ2回を経験しています。SDやUSBメモリも含めると十数回。ですので、定期的にCドライブをコピーして交換しています。 また別にコピーして物理的に保存もしています。 取り扱いには十分にお気を付けください。 なお、使用環境は添付画像をご参照ください。 以上、ご参考まで。

ノートPCの512GB SSDがあっという間に容量不足になり、購入。 2TBのTLC SSDの中で、在庫がある中で最安値。またいわゆる蝉族の可能性があるとのことで、価格.comからリンクされているKaago店で購入。他のサイトより若干やすいうえ、KCポイントも使えてお得でした。 なぜか価格.comでもSPD SP700以下の型番が3種類あり、若干仕様が異なるようですが、この2TNGHが最安値でした。 他のサイトでは、SP700の中でも蝉族とそうでない（232層NANDでない）ものがあるとの報告があります。かといって、2TNGHが蝉族だけとも限らないのですが…。 今回は横の隙間から見てNANDが2チップであることから勝利を確信。自作PCでMaxio用flash_idが通り、232層TLC NANDが確定しました。なおノートPCではflash_idは走りませんでした。 【読込速度】【書込速度】 CrystalDiskMarkのスクショを御覧ください。 シーケンシャルリードが公称値に届かないのは皆様と同様です。 ランダムリード/ライトは環境によって？ばらつきがありますね。 今回はSSD用M.2スロットが1つしかないノートPCのDell G15に組み込み、元のSSD同様にRST仕様でクリーンインストールしました。 （自作PCはPCIe Gen3なので、ベンチしてません） なお、温度についてはセンサーが正確でないとの報告があり、HWiNFOでも50℃行かないままでした。ノートなので実測はできません。 「グラフェン放熱シート付き」とのことで、ヒートシンクは省略しています。 ぶっ続けで読み書きすることもないので、まぁいいか…と。 【耐久性】 これが本当に未知数ですよね…。 【総評】 DRAMレスとはいえ、この性能をこの価格で入手できたのは幸いでした。先人たちの検証に感謝。 しばらく使い込んでからレビューしようかと思いましたが、このレビューでまたKCポイントがいただけるとのことで、取り急ぎのアップです。

書込み　読込は評判どおりの激速の速度です。 チップ片面のみの２個で232層なので温度も低いです。 232層チップ作れるのは今のところ中華とマイクロンしか存在しません。 わからない人はわからないままで良いです。蝉族が 他の商品HIKSEMI　Monster Storage　Hanye が噂が大きくなり、最近は売れすぎて当たり在庫が無くなり購入者は外れが多いみたいです。 しかし大きな噂がないこの商品は一部で当たり確定した評価がありますが、 あまり売れておらず外れは聞いたことがありません。 どの商品が、今はガチャが当たるかと言えば、まさにこの商品です。 あまり伝えるとここに集中して噂になり次回購入した時外れになる危険性がありますので、 ここに書込みするのは商品が減って外れが多くなるので止める事も考えましたが書き込みました。 MAP1602 NAND2枚 232層の大当たりでした。中華ですのでいつ変更になるかはわかりません。 商品のチップ構成はTeam MP44と同じでした。 https://www.thefpsreview.com/2023/08/10/teamgroup-mp44-2tb-pcie-gen4-m-2-nvme-ssd-review/

他社（WD_Black SN770 NVMe WDS200T3X0E）のSSDでRAID５を組むと私のマザボ（MSI）では不安定だったのでこのSSD（SP700-002TP4HS）で組み直したところ現状とても安定しています。このSSDを購入して気付きましたがM2.SSDってマザボとの相性が結構シビアなデバイスなのではと感じました。同じようにRAID５を組んでみてもWD_Black SN770 NVMe WDS200T3X0Eはその時によってPCIeリンク速度のバラツキ（１枚は4000MB/sで２枚は8000MB/s）がありましたが（SP700-002TP4HS）では３枚とも常時8000MB/sです。それから同じ２TBのSSDでもインテルRSTでRAIDアレーの状態を見るとWDは1863GBですがSPDは1908GBで少し容量が多く僅かですがお得感があります。とにかく買って装着してセットアップをしてみて初めてそのSSDの持ち味やクセが分かるいうのは結構ギャンブルだなと感じました。（今回はWDのSSDでかなり割を喰ったので大負けした感じです）購入時の参考になれば幸甚です。

PCI-Express Gen4は現在のPC業界としては標準規格になりました。 PCI-Express Gen5のSSD規格はありますが、値段が・・・。 ということでGen4のSSDはだいぶ値段がこなれてきました。そして性能も読み込み7400 MB/s、書き込み6700 MB/sと問題ない速度で現在の価格で20,000円を切る値段になっています。 Gen5のSSDは読み込みが10,000 MB/s以上と数値的には確かに早いのですが、それは大容量を必要とする動画編集や何百枚という写真の現像などの場合にのみ威力を発揮します。 例えば普通の業務ソフトやゲームなどの場合、Gen4とGen5との性能差は体感的には微々たるものです。 この先Gen6とかGen7とかの規格がでて革新的な速度革命が起こらない限り現在のところ、Gen4とGen5の実感的な速度差はないかと思います。 そこでGen4であるSP700-002TP4HS は性能的にも価格的にもとても魅力的な選択肢のひとつになるのは明らかです。

【耐久性】結構熱くなるので、 外付け使用時ケース側に追加のヒートシンクはつけた方が良い感じです。 他は買ったばかりなので。 結構熱くなるのでPS5やPCケースには向かないかもですね。 速度関係は環境に依るので無記載です。

【読込速度】速い 【書込速度】速い 【消費電力】温度上昇の様子をみると省電力かな 【耐久性】ヒートシンクがしっかりしているので丈夫かな 【総評】 自作PCのCドライブ(1TB)が、いっぱいになったので換装。 SATAの2.5インチSSD2TBは持っていたが、NVMeの速度を優先した。 結果は、Read:7285MB/s Write:6148MB/s で狙いどおり。 大きなヒートシンクを持っているのも安心。通常稼働で43°C。 生成AI専用マシンとして使っているのですが、AIのモデルファイルだけで、かるく10GB越え。 グラボの演算能力以上に、モデルファイルの読み込み速度も重要です。