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)
| 量子化 | 必要VRAM | RTX 3060 Ti | RTX 3070 | RTX 4060 | RTX 3080 | RTX 3060 12GB | RTX 4070 | RTX 4060 Ti 16GB | RTX 4070 Ti SUPER | RTX 4080 | RX 7800 XT | RTX 3090 | RTX 4090 | RX 7900 XTX | RTX 5090 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 7.7 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_M | 8.5 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_K | 9.5 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_0 | 11.4 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 |
| FP16 | 19.1 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)
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| 量子化 | 必要VRAM |
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