3.4BSarashina2.2 3Bの必要VRAM
量子化・コンテキスト長別の早見表
Sarashina2.2 3B(SB Intuitions / 3.4B / 日本語特化)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
他のPCで試す
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_M3.9GB余裕で動く
- SQ5_K_M4.2GB余裕で動く
- AQ6_K4.5GB快適に動く
- AQ8_05.3GB快適に動く
- CFP168.4GB動くが遅い
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 |
|---|---|---|
| Q4_K_M4.9bit/重み | 3.2GB | 3.9GB |
| Q5_K_M5.72bit/重み | 3.6GB | 4.2GB |
| Q6_K6.57bit/重み | 3.9GB | 4.5GB |
| Q8_08.5bit/重み | 4.7GB | 5.3GB |
| FP1616bit/重み | 7.8GB | 8.4GB |
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: 3,355,609,600(3.4B)
- 層数: 32 / KVヘッド数: 8 / ヘッド次元: 160
- KVキャッシュ: 1トークンあたり 160KiB(16bit時)
- 最大コンテキスト長: 8,192 トークン
- ライセンス: mit
小型の日本語モデル。
出典: sbintuitions/sarashina2.2-3b-instruct-v0.1(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
- Llama-3-ELYZA-JP 8B8.0B
- Llama 3.1 Swallow 8B8.0B
- Llama 3 Youko 8B8.0B
- LLM-jp-3 13B13.7B