0.8BQwen3 0.6Bの必要VRAM
量子化・コンテキスト長別の早見表
Qwen3 0.6B(Alibaba (Qwen) / 0.8B / 軽量・小型)を ローカルで動かすのに必要なメモリを、重み＋KVキャッシュ＋作業領域の合計として計算しました。 諸元は配布元の公開データから取得しています。
あなたのPCで動くか
あなたのPC検出中…GPUを自動検出中…VRAM 8GBメモリ 16GBWindows
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コンテキスト長8,192 トークン
あなたの環境(VRAM 8GB)での判定
- SQ4_K_M1.9GB余裕で動く
- SQ5_K_M2.0GB余裕で動く
- SQ6_K2.1GB余裕で動く
- SQ8_02.3GB余裕で動く
- SFP162.9GB余裕で動く
S〜F のランクの意味はトップページに一覧があります。
他のモデルも一括で判定するならローカルLLM動作チェッカーへ。
必要メモリの早見表
| 量子化 | 4k トークン | 8k トークン | 32k トークン |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M4.9bit/重み | 1.5GB | 1.9GB | 4.6GB |
| Q5_K_M5.72bit/重み | 1.6GB | 2.0GB | 4.6GB |
| Q6_K6.57bit/重み | 1.6GB | 2.1GB | 4.7GB |
| Q8_08.5bit/重み | 1.8GB | 2.3GB | 4.9GB |
| FP1616bit/重み | 2.5GB | 2.9GB | 5.6GB |
KVキャッシュは16bitで計算しています(8bitにすると、この表のうちKV分だけが半分になります)。
モデルの諸元
- パラメータ数: 751,632,384(0.8B)
- 層数: 28 / KVヘッド数: 8 / ヘッド次元: 128
- KVキャッシュ: 1トークンあたり 112KiB(16bit時)
- 最大コンテキスト長: 40,960 トークン
- ライセンス: apache-2.0
出典: Qwen/Qwen3-0.6B(パラメータ数)/ config.json(層数・KVヘッド数・ヘッド次元・最大コンテキスト長)。ライセンスや利用条件は配布元をご確認ください。
同じ用途の他のモデル
- Gemma 3 1B1.0B
- SmolLM2 1.7B1.7B
- Qwen3 1.7B2.0B
- Llama 3.2 3B Instruct3.2B