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Qwen 3 0.6Bは動く?

AlibabaのQwen 3 0.6Bは、推奨の4bit量子化で約2 GBのRAMが必要です(ダウンロードは0.4 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 ~841 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 3 0.6B は本当に小さなモデルであり、まさにそこが狙いです。4-bit で約 0.4 GB、q8 ビルドでもわずか 0.6 GB なので、2 GB の RAM に余裕を持って収まります。つまり、古いノート PC、Raspberry Pi クラスのボード、スマートフォン、あるいは最近の GPU の片隅まで、ほぼあらゆる環境で動きます。何でもこなす万能アシスタントとしてではなく、LLM を動かす想定などないハードウェアでローカルのテキスト生成をしたいときに手を伸ばすモデル、と捉えるとよいでしょう。

日常的に使ってまず際立つのは、純粋な速さです。RTX 3060 では毎秒およそ 841 トークン、M シリーズの Max では 958 前後、4090 では約 2355 tok/s に達します。これは読む速度をはるかに超えており、タイトなループやバッチ処理に組み込むのにも十分です。DDR5 を積んだ CPU でも約 140 tok/s 出るので、実用上まったく問題ありません。32K のコンテキストウィンドウは実在する性能で、本体が小さいままなので 32K を満載しても合計で約 1.7 GB しか必要とせず、ここでは KV キャッシュの圧迫をほとんど気にせずに済みます。

ただしトレードオフには正直であるべきです。0.6B パラメータの本モデルはチャット用であり、推論器ではありません。マルチステップ、構造化、コード中心の処理では、同じファミリーの Qwen 3 4B が概してはっきり上回り、Qwen 3 1.7B でも指示への追従はより安定する傾向があります。Gemma 3 1B と比べると、より軽量で高速な選択肢ですが、単純なチャットの領域では似たような立ち位置です。本領はフットプリントの小ささと速さであり、ライセンスも追い風です。Apache 2.0 なので、商用利用を含めて自由に使え、プロバイダー固有の制約は一切ありません。

スペック

パラメータ数0.6B
コンテキスト長32K トークン
開発元Alibaba
ライセンスApache 2.0
公開日2025-04
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_K3.350.3 GB2 GB劣化が目立つ
Q4_K_M推奨4.850.4 GB2 GB推奨
Q5_K_M5.650.4 GB2 GB高品質
Q8_08.50.6 GB3 GBほぼ原品質
F16161.2 GB3 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~0.2 GB~0.6 GB
8K トークン~0.3 GB~0.7 GB
32K トークン~1.3 GB~1.7 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~841 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~2355 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~234 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~631 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~958 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~140 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 qwen3:0.6b

よくある質問

Qwen 3 0.6Bは動く?必要スペックとRAM容量