Qwen 2.5 VL 7Bは動く?
AlibabaのQwen 2.5 VL 7B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 ~61 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 VL 7B はAlibabaのビジョン言語モデルで、まさにこの「ビジョン」が肝心です。チャットに加えて画像・スクリーンショット・グラフ・ドキュメントを読み取れるため、プロンプトにテキストだけでなく画像が含まれる場面で真っ先に選ぶ一台です。8.3Bパラメータと小型で、4-bit量子化なら約5 GBに収まり、8 GBのGPUに載りますし、Apple Siliconの各Macならユニファイドメモリに余裕で収まります。最小8 GBというRAMの数字は重みを置くには現実的ですが、ビジョン処理や長いコンテキストでは実際にはもっと必要になります。
日常利用では、このクラスとしては軽快に感じられます。RTX 3060 12GBなら4-bitで概ね61トークン/秒、RTX 4090では約170 tok/sまで伸び、応答が読む速度を追い越してストリームするほど速いです。M系のMaxは69 tok/s前後、DDR5上のCPUのみでは約10まで落ち込みます。128Kのコンテキストは本物ですが、これは上限であって巡航高度ではありません。埋め尽くすと合計メモリは約22 GBに達し、8 GBのカードを大きく超えてしまうため、余裕がない限り実際に使うコンテキストは控えめに保ってください。
プレーンテキストのチャットだけなら、同程度のサイズで専用のテキストモデルであるGranite 3.3 8Bのほうがすっきりした選択になりがちです。そちらはその用途向けに作られており、ビジョンのオーバーヘッドがないためです。Qwen 2.5 VL 7Bの際立った特長は、まさにそのオーバーヘッドが報われる点にあります。セルフホストできるほど小さいモデルでネイティブに画像を理解でき、これは小型のQwen 3 0.6Bや1.7Bには到底できません。ライセンスはApache 2.0で、商用利用や本番投入もライセンス面の心配なく行えます。これは有能なマルチモーダルの重みとしては珍しいことです。
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 | 3.5 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 | 5.9 GB | 12 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 8.8 GB | 16 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 16.6 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 | ~4.3 GB | ~9.3 GB |
| 128K トークン | ~17.1 GB | ~22.1 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 | ~61 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~170 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 | ~69 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 qwen2.5vl