Gemma 3 1Bは動く?
GoogleのGemma 3 1Bは、推奨の4bit量子化で約3 GBのRAMが必要です(ダウンロードは0.6 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~505 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Gemma 3 1B は Google による超小型のチャットモデルで、瞬時にロードされてほぼどんな環境でも動くローカルアシスタントが欲しい、という用途のために作られています。4-bit 量子化ならわずか約 0.6 GB、8-bit ビルドでも約 1.1 GB しかないため、3 GB の RAM に余裕をもって収まります。つまり、古いノート PC や Raspberry Pi クラスのデバイス、スマートフォン相当のチップでも、ディスクリート GPU なしで動かせるということです。手軽なチャットや下書き、1 MB でも惜しいアプリへの組み込みなどに何か必要なら、まず手に取るべきモデルです。
日々の利用で目を引くのは、何といっても生のスピードです。RTX 4090 では毎秒およそ 1413 トークンを叩き出し、より一般的な RTX 3060 でも約 505 tok/s、Apple M Max でも約 575 tok/s を出します。DDR5 上の純粋な CPU でさえおよそ 84 tok/s をこなし、読むスピードより速いほどです。コンテキストウィンドウは 32K で、大きなモデルと違ってその大部分を安価に埋められます。フルの 32K でも全体で約 2.2 GB に収まるので、ここではメモリが足を引っ張ることはまずありません。
サイズについて正直に言えば、1B パラメータのこのモデルは推論やコーディング向けではなく、長い多段階の指示では話の筋を見失います。余裕があるなら、Gemma 3 4B のほうが難しいプロンプトをおおむねうまく処理し、ビジョン機能も加わります。一方、素のチャットで比較する同規模の対抗馬としては Llama 3.2 1B が真っ先に挙がります。Gemma 3 1B の際立った長所は、実用に耐えるチャットモデルとしてほぼ最小クラスである点です。ただし注意点が一つ。これは Google の Gemma ライセンスで提供され、オープンウェイトではあるもののプロバイダー固有の条項を含むため、商用展開の前に必ず内容を確認してください。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 0.4 GB | 2 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 0.6 GB | 3 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 0.7 GB | 3 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 1.1 GB | 3 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 2.0 GB | 4 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.2 GB | ~0.8 GB |
| 8K トークン | ~0.4 GB | ~1.0 GB |
| 32K トークン | ~1.6 GB | ~2.2 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~505 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~1413 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~140 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~379 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~575 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~84 tok/s |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます:
ollama run gemma3:1b