Qwen 2.5 Coder 32Bは動く?
AlibabaのQwen 2.5 Coder 32Bは、推奨の4bit量子化で約32 GBのRAMが必要です(ダウンロードは19.9 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。 Apple M-series Maxならおよそ ~18 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
Qwen 2.5 Coder 32B は Alibaba がコーディング専用に開発したモデルで、実際のプログラミング作業でホスト型ツールと真っ向から張り合えるローカルアシスタントが欲しいときにまず選ばれる一台です。32.8B パラメータという規模は気軽にダウンロードできるものではなく、4-bit 量子化でおよそ 19.9 GB、ロードには最低でも 32 GB の RAM が必要です。これにより 12 GB の RTX 3060 は完全に対象外となり、そもそも収まりません。現実的な実行環境は 24 GB のカードか、ユニファイドメモリを潤沢に積んだ Apple Silicon の Mac になります。
日常的に使うと、軽快というよりは落ち着いた応答で、ハードウェアの差がはっきり表れます。RTX 4090 の 4-bit ならおよそ 43 tok/s が見込め、読んでいる間にコードが快適に流れてくる速さです。M シリーズの Max では 18 tok/s 前後にとどまり、使えはするものの目に見えて辛抱が要るペースで、約 3 tok/s の DDR5 CPU フォールバックは正直なところ夜間に回すバッチ処理専用といったところです。128K のコンテキストはファイル全体を丸ごと読み込ませるのに実際とても役立ちますが、タダではありません。ウィンドウを限界まで使うと総メモリは 51.6 GB へと膨らむため、余裕がない限り作業用コンテキストは控えめに保ってください。
同じ 32.8B サイズの DeepSeek R1 32B と比べると、違いは主に狙いにあります。R1 は思考過程を声に出すような推論モデルである一方、Qwen 2.5 Coder は素直なコード生成や補完において概してより直接的で要点を押さえた感触です。際立った長所はまさにそのコーディング特化が、1 枚の優れた GPU で自前ホストできるサイズで実現されている点にあります。そしてライセンス面は気楽です。Apache 2.0 なので、商用利用や本番環境を含めて自由に使え、プロバイダー固有の制約は一切付きません。
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 | 13.7 GB | 24 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 19.9 GB | 32 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 23.2 GB | 32 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 34.8 GB | 48 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 65.6 GB | 96 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 | ~1.0 GB | ~20.9 GB |
| 8K トークン | ~2.0 GB | ~21.9 GB |
| 32K トークン | ~7.9 GB | ~27.8 GB |
| 128K トークン | ~31.7 GB | ~51.6 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 | VRAMに収まりません |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~43 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~4 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~12 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~18 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 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 qwen2.5-coder:32b