Qwen3 8B 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)

1世代前のQwen定番8B。実績と情報量が豊富で、今もダウンロード数が非常に多い現役枠。これから新規に選ぶなら後継のQwen3.5 9Bが第一候補です。

8.19B / 36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_M7.7 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
Q5_K_M8.5 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_K9.5 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
Q8_011.4 GB× 不可× 不可× 不可× 不可△ ぎりぎり△ ぎりぎり◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適◎ 快適
FP1619.1 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。

Qwen3 8Bとは

Qwen3 8Bは、Alibaba(Qwenチーム)が公開するQwen系の入門〜標準クラス(8.19B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1,662万件・いいね1,230件 — ダウンロード数は当サイト収録34モデル中1位です(2026-07-24時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

Qwen3 8B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5GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約1.2GB、システム予約と合わせて合計約7.7GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 12GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約7.7GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約11.4GB)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0.3GB、8Kで約1.2GB、32Kまで広げると約4.8GB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5GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約73 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約203 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

Bonsai 8B (1-bit)(8.19B) / Qwen2.5-VL 7B(8.29B) / 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)

クラウドGPUでQwen3 8Bを動かす(RunPod)

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