DeepHat V1 7B (WhiteRabbitNeo) の必要VRAM

GPUを買わずに、大きいモデルを動かす — クラウドGPUという選択肢(仕組みと手順の解説へ)

旧WhiteRabbitNeo。Qwen2.5-Coder-7Bをペネトレーションテスト等の攻撃的セキュリティ用途にファインチューンしたモデル。7Bで手元のGPUでも動く。利用は許可された診断・研究の範囲に限られます(下記の注意を参照)。

⚠ このモデルは攻撃的セキュリティ(ペネトレーションテスト等)向けに調整されています。掲載は「このモデルが手元のPCで動くか」という動作環境の情報提供であり、利用は許可を得た対象・範囲での診断/研究に限られます。無許可のシステムへの使用は法令違反となる場合があり、利用者ご自身の責任と判断で行ってください。

7.62B / 28層 / GQA 4ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

量子化必要VRAMRTX 3060 TiRTX 3070RTX 4060RTX 3080RTX 3060 12GBRTX 4070RTX 4060 Ti 16GBRTX 4070 Ti SUPERRTX 4080RX 7800 XTRTX 3090RTX 4090RX 7900 XTXRTX 5090
Q4_K_M6.6 GB◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適
Q5_K_M7.4 GB△ ぎりぎり△ ぎりぎり△ ぎりぎり◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適
Q6_K8.2 GB△ ぎりぎり△ ぎりぎり△ ぎりぎり◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適
Q8_010.1 GB× 不可× 不可× 不可△ ぎりぎり◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適
FP1617.2 GB× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

DeepHat V1 7B (WhiteRabbitNeo)とは

DeepHat V1 7B (WhiteRabbitNeo)は、DeepHatが公開するQwen系の入門〜標準クラス(7.62Bパラメータ)オープンモデルです。8GB級GPUで扱える定番サイズで、日常的な対話・文章作成の実用ラインです。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約1万件・いいね204件 — ダウンロード数は当サイト収録45モデル中42位です(2026-07-27時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

DeepHat V1 7B (WhiteRabbitNeo)の必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約4.6GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約0.5GB、システム予約と合わせて合計約6.6GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 8GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約6.6GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約10.1GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.1GB、8Kで約0.5GB、32Kまで広げると約1.9GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

生成速度はメモリ帯域律速です。Q4_K_Mの重み4.6GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約78 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約218 tokens/秒 — 実効はオーバーヘッドの分これより下がります。

動かすには

OllamaやLM Studioに対応しています。導入手順は用語集のOllamaページにまとめています。

同クラスの選択肢

VulnLLM-R 7B(7.62B) / Qwen2.5-Coder 7B(7.62B) / Llama 3.1 8B(8.03B)

お使いのGPUで判定する

判定はブラウザ内で完結します(選択内容は送信されません)。

▶ あなたのPCを自動判定する(スペック送信なし・ブラウザ内完結)