データステータス: 概算
- データ確認日
- 2026-08-01（日本時間）
- 確認状況
- モデル構造とGPU容量は一次資料で確認し、必要VRAMは本番計算関数から生成しています。選択モデルそのものの実機動作・速度・品質は未検証です。
- 編集
- KITSUNODE
一次情報
- Qwen 2.5 3B 公式モデル資料
- Qwen 2.5 7B 公式モデル資料
- Qwen 2.5 14B 公式モデル資料
- Qwen 2.5 32B 公式モデル資料
- GeForce RTX 4060 Ti 16GB 公式仕様
- GeForce RTX 3090 公式仕様
- llama.cpp Tensor Encoding Schemes
結論
読者気になること
結局、どちらを選べばいいの？
Kitsu案内役
まずは、この比較の結論から見てみよう。
先に結論
同じQwen 2.5系列を入力1,024 tokens・予定コンテキスト8,192 tokensで比べると、8GB級は7BのQ4_0、12GB級は14BのQ4_0、16GB級は7BのFP16/BF16が余裕少なめ、24GB級は32BのQ4_0または14BのQ8_0までが代表例として収まります。これは容量適合の比較であり、生成速度や回答品質の順位ではありません。
比較する前提
読者気になること
同じ条件で比べないと、結果がずれない？
Kitsu案内役
その通り。先に条件をそろえると、数字や特徴の差を読み違えにくいよ。
- Qwen 2.5 3B・7B・14B・32Bのうち、attention構造を一次資料で確認できる4例だけを比べます。全モデルの上限を示す表ではありません。
- 単一GPU・batch 1・単一利用者、入力1,024 tokens、予定コンテキスト8,192 tokens、出力128 tokensの固定条件です。
- 必要VRAMは、llama.cpp Q4_0 / Q8_0またはFP16/BF16の重み、FP16 KVキャッシュ、実行時の作業領域を本番計算関数で合計します。
- 代表GPUは容量階級を示す例です。同じVRAMでもメモリ帯域、演算性能、対応backendによって速度は変わります。
比較表
読者気になること
この表は、どこから見ればいい？
Kitsu案内役
左端の比較軸を一つずつ追って、目的に合う列を探してみよう。
| 比較軸 | 8GB級 | 12GB級 | 16GB級 | 24GB級 |
|---|---|---|---|---|
| 代表GPU例 | GeForce RTX 4060 | GeForce RTX 4070 | GeForce RTX 4060 Ti 16GB | GeForce RTX 3090 |
| Q4_0で収まる最大例 | Qwen 2.5 7B（必要5.2 GiB・収まる） | Qwen 2.5 14B（必要10.0 GiB・収まる） | Qwen 2.5 14B（必要10.0 GiB・収まる） | Qwen 2.5 32B（必要20.0 GiB・収まる） |
| Q8_0で収まる最大例 | Qwen 2.5 3B（必要4.1 GiB・収まる） | Qwen 2.5 7B（必要8.7 GiB・収まる） | Qwen 2.5 7B（必要8.7 GiB・収まる） | Qwen 2.5 14B（必要17.0 GiB・収まる） |
| FP16 / BF16で収まる最大例 | Qwen 2.5 3B（必要6.8 GiB・収まる） | Qwen 2.5 3B（必要6.8 GiB・収まる） | Qwen 2.5 7B（必要15.5 GiB・余裕少なめ） | Qwen 2.5 7B（必要15.5 GiB・収まる） |
表は横方向にスクロールできます。
性能以外の判断基準
読者気になること
速さや容量だけで決めても大丈夫？
Kitsu案内役
性能以外にも、導入後の使い方に効く条件があるよ。ここも同じ重さで確認しよう。
- 利用する推論ソフトがGPU、OS、量子化形式を正式に扱えるか
- 予定コンテキストを長くしたときにKVキャッシュの増加分を残せるか
- 画面表示や他アプリが使うVRAMと、推論ソフト固有のbufferに余裕があるか
- カード寸法、補助電源、電源容量、冷却、騒音が設置環境に合うか
向いている人
読者気になること
この選択が合いやすいのは、どんな人？
Kitsu案内役
次の条件に近いほど、候補にしやすいよ。
- 8GB級: 小型モデル、または7B級Q4_0からローカルLLMを試したい人
- 12GB級: 14B級Q4_0と7B級Q8_0を代表候補にしたい人
- 16GB級: 12GB級の候補へ運用余裕を足し、7B級FP16/BF16も検討したい人
- 24GB級: 32B級Q4_0または14B級Q8_0を単一GPUへ収めたい人
向いていない人
読者気になること
逆に、別の案を見たほうがいいのは？
Kitsu案内役
次の条件に当てはまるなら、ほかの構成も一緒に比べてみよう。
- VRAM容量だけから生成速度、回答品質、backend互換性まで決めたい人
- 長いコンテキスト、複数同時利用、画像入力、学習用途をこの固定条件のまま判断したい人
- VRAMを超えたモデルがCPUオフロードで必ず起動し、同じ速度で動くと考えている人
妥協点
読者気になること
選ぶとき、何を受け入れることになる？
Kitsu案内役
どの案にも交換条件があるよ。納得できる範囲かを確認しておこう。
- 小さいVRAMでは量子化を強めるほど収めやすくなりますが、量子化方式ごとの品質差とbackend対応を別に確認します。
- 大きいVRAMは扱えるモデルとコンテキストの余地を広げますが、それだけで高速化や高品質化を保証しません。
- 境界に近い構成は、driver、推論ソフト、表示出力、他アプリの利用量で起動可否が変わり得ます。
よくある誤解
読者気になること
よく聞く説明を、そのまま信じてもいい？
Kitsu案内役
短い言い切りでは抜ける条件があるよ。主張と補足をセットで確認しよう。
- 同じ4bitならQ4_0とQ4_K_M、GPTQ、AWQは同じ容量
- block構造、scale、混合精度、kernelが異なります。本ページはllama.cpp Q4_0だけを計算し、他形式へ読み替えません。
- VRAMが多いGPUほど必ず生成が速い
- 容量はモデルを収める条件です。生成速度は帯域、演算性能、GPU世代、推論engine、kernelにも左右されます。
- 必要VRAMが公称容量以下なら必ず動く
- 本計算の作業領域は共通の概算です。backend固有bufferや他アプリの使用量により、追加の余裕が必要です。
次の判断へ
読者気になること
自分の条件では、どう確かめればいい？
Kitsu案内役
モデルやGPUなどの条件を計算ツールへ入れて、この記事の目安と照らし合わせよう。
確認してから決める
免責事項
掲載内容は機材選定のための一般的な整理であり、性能・動作・価格・安全性を保証するものではありません。購入・設備変更・データ処理の前に、公式仕様、販売条件、所属組織の規程を確認してください。詳しくは免責事項をご覧ください。