Llama 3.2 3Bは動く?
MetaのLlama 3.2 3Bは、推奨の4bit量子化で約4 GBのRAMが必要です(ダウンロードは1.9 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 ~158 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
Llama 3.2 3B は、動かしていることにほとんど気づかないようなハードウェアで本格的なアシスタントが欲しいときに選ぶモデルです。4-bit 量子化なら約 1.9 GB に収まり、必要な RAM もおよそ 4 GB だけ。つまり、エントリークラスのノート PC、十分なメモリを積んだ Raspberry クラスのボード、古い 6 GB の GPU、あるいは余裕のある Apple Silicon Mac など、事実上どこにでも載ります。8B ファミリーが手元のマシンには重いと感じるなら、これがチャットを実用的なまま保てる一段下の選択肢です。
日常的に使ってまず際立つのは速度です。RTX 3060 ではおよそ 158 tok/s が見込め、4090 ならそれを約 442 tok/s まで引き上げます。これは読むスピードよりはるかに速い水準です。GPU がまったくない場合でも、DDR5 の CPU なら約 26 tok/s 程度はこなせます。128K のコンテキストウィンドウが仕様として挙げられていますが、メモリについては現実的に考えてください。これをいっぱいまで埋めると合計使用量はおよそ 13 GB まで跳ね上がり、モデル本体の待機時のフットプリントを大きく超えます。小さなマシンでは作業コンテキストを数千トークンに抑えておきましょう。
同じファミリーの中で見ると、Llama 3.2 3B はサイズと引き換えに深さを手放しています。より難しい推論や複数ステップの指示は、一般に Llama 3.1 8B のほうがうまくこなします。一方、1B の兄弟モデルは、本当にメモリに余裕がなく、応答の質が落ちても許容できる場合に限って選ぶものです。3B の本当の持ち味は、おもちゃではなく有能なチャット相手だと感じられる最小の Llama だという点にあります。ひとつ注意点として、これは Llama Community ライセンスで提供されており、これは open-weight ではあるものの Meta 独自の条項を伴うため、いわゆる純粋な open-source ではありません。これを土台に製品を作る前に、その条項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 | 1.3 GB | 4 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 1.9 GB | 4 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.3 GB | 6 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 3.4 GB | 6 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 6.4 GB | 12 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 | ~0.3 GB | ~2.2 GB |
| 8K トークン | ~0.7 GB | ~2.6 GB |
| 32K トークン | ~2.8 GB | ~4.7 GB |
| 128K トークン | ~11.1 GB | ~13.0 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 | ~158 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~442 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~44 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~118 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~180 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~26 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 llama3.2