Qwen3 8B の必要VRAM

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)

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)。 このモデルは実際にその境界にあります: IQ4_XS相当(4.25bit)に置き換えると必要VRAMが約7.7GB→約7.1GBになり、8GB級で「△ ぎりぎり」→「◎ 快適」に一段上がります。

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11.4GB、128Kで約25.9GBです(8Kの約3.3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。

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1,300万件・いいね1,352件 — ダウンロード数は当サイト収録92モデル中2位です(2026-09-08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72 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約201 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) / Ternary-Bonsai 8B (三値)(8.19B) / Qwen2.5-VL 7B(8.29B)

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