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inclusionAI · 2026年9月17日公開

ダウンロード 新着・Arenaの投票待ち
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ6.2 Bパラメータ
4ビットのダウンロード3.8 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト32Kトークン、モデル設定より

無料で使える場所

新着:Arenaの投票待ち

2026年9月17日に公開。Arenaではまだこのモデルへの投票がありません。投票が入ると、通常は翌晩に自動でランキングに加わります。それまでも、サイズ、必要メモリ、速度は下記で確認できます。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる52 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる42 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる125 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる134 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる215 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる128 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる122 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる115 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる65 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる38 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる280 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M4.0 GB5.0 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M4.7 GB5.7 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M5.3 GB6.4 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K6.0 GB7.0 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_07.5 GB8.5 GB≈ 0% フル精度と同等
F1613 GB14 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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