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
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 | 0.3 GB | 2 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 0.4 GB | 2 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 0.4 GB | 2 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 0.6 GB | 3 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 1.2 GB | 3 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 12GB | 360 GB/s | ~841 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~2355 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~234 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~631 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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