Step-3.7-Flash の必要VRAM

StepFun(階躍星辰)製の総201B・実働11B級MoE(288エキスパートtop-8、構成値からの算出)。画像入力対応・256Kコンテキスト・Apache-2.0で、開発元自身がGGUF/FP8/NVFP4を配布。単体GPUには載らないが、実働の軽さからRAMオフロード実行の有力候補。

201.37B / 45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)。

Step-3.7-Flashとは

Step-3.7-Flashは、stepfun-aiが公開するTransformer系のデータセンター級(201.37Bパラメータ)オープンモデルです。数百B〜1T規模のフラッグシップで、個人のローカル実行は対象外です(参考収載)。テキストに加えて画像入力に対応するマルチモーダル(VLM)です。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約15万件・いいね435件 — ダウンロード数は当サイト収録59モデル中40位です(2026-08-06時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

Step-3.7-Flash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122.1GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約4.4GB、システム予約と合わせて合計約128GBです。 単一のコンシューマGPUに◎(快適)となるクラスはなく、実行はクラウドGPUが現実的です。 迷ったらQ4_K_M(合計約128GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約215.4GB)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。

MoE構成: 総201.37B・実効10.8B。メモリは総量201.37B分が必要ですが、生成速度は10.8B級の軽さです。

ハイブリッドアテンション採用: 全45層のうちフルアテンションは12層のみで、残りの層は直近512トークンの窓しか参照しません。長文時のKVキャッシュ増加が緩やかです。

画像対応(VLM): 画像を入力する際は、テキストのみの目安より使用メモリが増えます。

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4.1GB、8Kで約4.4GB、32Kまで広げると約5.6GBになります。文脈を4倍にしてもKVキャッシュは1.3倍にしか増えません — 長文に強いメモリ設計です。

速度の目安(理論上限)

MoEのため速度は実効10.8B相当(Q4で約6.5GB)で決まり、理論上限はRTX 3060 12GBで約55 tokens/秒、RTX 4090で約154 tokens/秒です(実効はこれ以下)。

動かすには

この規模はコンシューマ環境の外なので、クラウドGPUでの実行が入口になります。 RunPodでの始め方(手順ガイド)

同クラスの選択肢

MiniMax-M2.7(228.7B) / Solar Open 2 250B(250.29B) / DeepSeek-V4-Flash(304.18B)

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