← モデル一覧へモデルチェック

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

パラメータ数8B
コンテキスト長256K トークン
開発元Alibaba
ライセンスApache 2.0
公開日2025-10
得意分野画像認識, 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_K3.353.4 GB6 GB劣化が目立つ
Q4_K_M推奨4.854.9 GB8 GB推奨
Q5_K_M5.655.7 GB12 GB高品質
Q8_08.58.5 GB16 GBほぼ原品質
F161616.0 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~5.4 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 12GB360 GB/s~63 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~177 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~18 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~47 tok/s
Apple M-series Max410 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

よくある質問

Qwen3-VL 8Bは動く?必要スペックとRAM容量