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Qwen 3 8Bは動く?

AlibabaのQwen 3 8B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 ~62 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 8B は、単なるチャットではなく実際に少し「考えられる」ローカル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 5 GB に収まるため 8 GB GPU に載りますし、最小 8 GB という RAM 要件は、ベース構成の Apple Silicon Mac や控えめなデスクトップでも問題なくホストできることを意味します。最大の特徴はハイブリッド思考モードです。回答前に追加のトークンを使って問題を推論できる点が、同じ 8B クラスの素のチャットモデルではなくこれを選ぶ理由になっています。

日常的な使用感は軽快です。RTX 3060 12GB ではおよそ 62 tokens/sec、M シリーズの Max では約 70、RTX 4090 では約 172 tok/s に達し、いずれも読む速度を上回るほど高速です。CPU のみで DDR5 の場合は約 10 tok/s まで落ち、バッチ処理には十分ですが対話用途には向きません。128K のコンテキストは実用的ですが注意が必要です。最後まで埋めると合計メモリが約 22 GB まで膨らみ、8 GB のカードでは到底収まりません。余裕がない限り作業コンテキストは控えめに保つか、3.4 GB の q2 ビルドに落としてください。

主にチャット向けの同規模オープンモデルである Granite 3.3 8B と比べると、Qwen 3 8B は思考モードのおかげで多段階の推論や数学で一般に優位に立ち、一方の Granite はより会話的に感じられます。この小ささでありながら推論モードを切り替えられる点が際立った特長です。そしてライセンスは気楽な部分です。Apache 2.0 なので、プロバイダー固有の制約なしに商用利用や本番投入が可能で、これはこのサイズのモデルでは本来あるべきより珍しいことです。

スペック

パラメータ数8.2B
コンテキスト長128K 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, 推論

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_K3.353.4 GB6 GB劣化が目立つ
Q4_K_M推奨4.855.0 GB8 GB推奨
Q5_K_M5.655.8 GB12 GB高品質
Q8_08.58.7 GB16 GBほぼ原品質
F161616.4 GB24 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~4.2 GB~9.2 GB
128K トークン~17.0 GB~22.0 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~62 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~172 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~17 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~46 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~70 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 qwen3

よくある質問

Qwen 3 8Bは動く?必要スペックとRAM容量