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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

パラメータ数3.2B
コンテキスト長128K トークン
開発元Meta
ライセンスLlama Community
公開日2024-09
得意分野チャット

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_K3.351.3 GB4 GB劣化が目立つ
Q4_K_M推奨4.851.9 GB4 GB推奨
Q5_K_M5.652.3 GB6 GB高品質
Q8_08.53.4 GB6 GBほぼ原品質
F16166.4 GB12 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 12GB360 GB/s~158 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~442 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~44 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~118 tok/s
Apple M-series Max410 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

よくある質問

Llama 3.2 3Bは動く?必要スペックとRAM容量