Granite 4.2 30B 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)

IBM製の実務向けdense 30B。既収録Granite 4.1 30Bの後継で、構造(4096・64層)は据え置き。Apache 2.0で商用判断がしやすく、企業のローカル導入検討で名前が挙がる枠。

29.28B / 64層 / GQA 8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_M21.4 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
Q5_K_M24.5 GB× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可△ ぎりぎり△ ぎりぎり△ ぎりぎり◎ 快適
Q6_K27.8 GB× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可◎ 快適
Q8_034.8 GB× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可
FP1662.2 GB× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可× 不可

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。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。

上の表は8,192トークンの文脈での計算です。AIエージェント(道具を使って複数ステップの作業を自動でこなす使い方)では長い文脈が要り、その分KVキャッシュが増えます。 このモデルをQ4_K_Mで使う場合、必要VRAMは32Kで約27.8GB、128Kで約53.6GBです(8Kの約2.5倍)。 文脈を延ばすと必要VRAMが大きく増えるため、エージェント用途では判定より余裕を見てください。

Granite 4.2 30Bとは

Granite 4.2 30Bは、ibm-graniteが公開するTransformer系のハイエンドクラス(29.28Bパラメータ)オープンモデルです。24GB級GPUの領域で、ローカルで狙える上位の品質帯です。

Granite 4.2 30B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17.8GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約2.1GB、システム予約と合わせて合計約21.4GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 24GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約21.4GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約34.8GB)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0.5GB、8Kで約2.1GB、32Kまで広げると約8.6GB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17.8GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約20 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約57 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

OllamaLM 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

Granite 4.1 30B(29B) / Muse Glimmer 30B(29.78B) / North Mini Code 1.0(30.48B)

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)

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