Qwen3-VL 8Bは動く?
AlibabaのQwen3-VL 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4.9 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。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~63 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
Qwen3-VL 8B は Alibaba が手がける 8B クラスのビジョン対応モデルで、テキストを読むだけでなく画像やスクリーンショットを実際に「見られる」ローカルアシスタントが欲しいときに第一の選択肢になります。4-bit 量子化ならおよそ 4.9 GB に収まるため、RTX 3060 のような 12 GB のカードに余裕をもって載りますし、Apple Silicon Mac ならどの機種でもユニファイドメモリに無理なく収まります。実用上の最小フットプリントは 8 GB の RAM ほどで、容量が厳しければ約 3.4 GB の 2-bit ビルドまで落とせます。ただし重めの q8 は 8.5 GB 近くになります。
日常利用では 8B モデルとしては軽快に感じられます。RTX 3060 では 4-bit でおよそ 63 トークン/秒、M シリーズ Max ならおよそ 72 まで伸び、いずれも読む速度より速く返答がストリーミングされます。4090 では約 177 と一気に駆け抜けます。目を引く数字は 256K のコンテキストウィンドウですが、これはデフォルトではなく上限として捉えてください。128K コンテキストでは、モデルと KV キャッシュだけで合計およそ 21.7 GB を要し、ミドルレンジ1枚のカードが扱える範囲を大きく超えます。大型 GPU がない限り、実際に使うコンテキストは控えめに保つのが無難です。
同サイズで比較対象になりやすい Llama 3.1 8B と並べると、Qwen3-VL の際立った強みは Llama にはそもそもできないこと、すなわち画像を読める点です。プレーンなテキストチャットなら両者は十分に近く、選択はビジョン機能が必要かどうかに帰着します。テキストしか入力しないのであれば、ツール周りのエコシステムは依然として Llama のほうが厚いです。一方、スクリーンショットを説明させたり、写真から文字をローカルで抜き出したいのであれば、こちらが優れた選択です。ライセンスは Apache 2.0 で提供されるため、商用利用も本番投入もライセンス上の心配なく行えます。
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 | 3.4 GB | 6 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 4.9 GB | 8 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.7 GB | 12 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 8.5 GB | 16 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 16.0 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 | ~5.4 GB |
| 8K トークン | ~1.0 GB | ~5.9 GB |
| 32K トークン | ~4.2 GB | ~9.1 GB |
| 128K トークン | ~16.8 GB | ~21.7 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 | ~63 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~177 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~18 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~47 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~72 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~11 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-vl:8b