Granite 3.3 8Bは動く?
IBMのGranite 3.3 8Bは、推奨の4bit量子化で約8 GBのRAMが必要です(ダウンロードは5.0 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 ~62 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
Granite 3.3 8B は、激戦区の 8B チャット帯における IBM の一手で、実際にプロダクトに載せられる信頼性の高いローカルアシスタントを求める層を狙っています。パラメータ数は 82 億で、4-bit 量子化なら約 5 GB に収まるため、8 GB の GPU に載り、Apple Silicon Mac ならユニファイドメモリ内で動作します。最小要件が RAM 8 GB という点も、ごく一般的なハードウェアで手が届くことを意味します。さらに小さくしたい場合は 2-bit ビルドで約 3.4 GB まで落とせますが、その分だけ品質を犠牲にします。
日々の使い心地は、チャット用途では軽快かつ安定しています。RTX 3060 12 GB では 4-bit で毎秒約 62 トークン出て、読む速度より十分速く、RTX 4090 ならおよそ 172 tok/s まで伸びます。M シリーズの Max は 70 tok/s 前後、一方で DDR5 の CPU のみだと 10 tok/s 程度で、気長に回すバックグラウンド処理向けと考えるのが無難です。128K のコンテキストウィンドウは本物ですが、あくまで上限として扱ってください。フルに埋めると総メモリは約 22 GB に達するため、8 GB のカードでは実作業のコンテキストを数千トークンに抑えるのが現実的です。
競合と並べると、Granite 3.3 8B は突出した存在というより堅実な働き手です。ほぼ同サイズの Qwen 3 8B は、推論が重い処理や多段階のプロンプトでおおむね優位に立ち、本格的なコーディング性能が必要なら、はるかに大きい Granite 4.0 H Small のほうが適しています。代わりにこのモデルが提供するのはライセンスの明快さです。Apache 2.0 なので、プロバイダー固有の制約なしに商用利用や本番投入ができます。法務面で頭を悩ませずにデプロイできる、小さくて予測しやすいチャットモデルを求める企業にとって、このオープンさこそが本当の魅力です。
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 | 3.4 GB | 6 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 5.0 GB | 8 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.8 GB | 12 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 8.7 GB | 16 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 16.4 GB | 24 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 | ~0.5 GB | ~5.5 GB |
| 8K トークン | ~1.1 GB | ~6.1 GB |
| 32K トークン | ~4.2 GB | ~9.2 GB |
| 128K トークン | ~17.0 GB | ~22.0 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 | ~62 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~172 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~17 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~46 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~70 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~10 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 granite3.3