余裕
Qwen 2.5 0.5B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
最軽量・組込み向け
最低 1GB / 推奨 2GB
余裕
Qwen 2.5 1.5B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
超軽量・スマホ可
最低 2GB / 推奨 3GB
余裕
Phi-3 mini 3.8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Microsoft小型高性能
最低 3GB / 推奨 4GB
余裕
Gemma 3 4B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google軽量モデル
最低 3GB / 推奨 4GB
余裕
Llama 3.2 3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Meta小型・モバイル
最低 3GB / 推奨 4GB
余裕
Llama 3.2 1B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Metaモバイル最小
最低 2GB / 推奨 3GB
余裕
Mistral 7B (Q2)
大規模言語モデル (LLM)
極限量子化・要妥協
最低 3GB / 推奨 4GB
余裕
Mistral 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
高効率・推奨設定
最低 5GB / 推奨 6GB
余裕
Mistral 7B (Q5)
大規模言語モデル (LLM)
バランス量子化
最低 6GB / 推奨 7GB
余裕
Mistral 7B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
高品質量子化
最低 8GB / 推奨 10GB
余裕
Llama 3.1 8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Meta・チャット標準
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
Llama 3.1 8B (Q5)
大規模言語モデル (LLM)
バランス量子化
最低 7GB / 推奨 9GB
余裕
Llama 3.1 8B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
ほぼフル品質
最低 10GB / 推奨 12GB
余裕
Llama 3.1 8B (BF16)
大規模言語モデル (LLM)
フル精度
最低 16GB / 推奨 18GB
余裕
Qwen 2.5 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
日本語強い・Alibaba
最低 5GB / 推奨 7GB
余裕
Gemma 2 9B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google中型
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
Phi-4 14B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Microsoft小型高性能
最低 9GB / 推奨 12GB
余裕
Qwen 2.5 14B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Alibaba中型
最低 9GB / 推奨 12GB
余裕
Qwen 2.5 32B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
中規模・高性能
最低 19GB / 推奨 24GB
余裕
DeepSeek-R1 Distill 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
推論特化・軽量
最低 5GB / 推奨 7GB
余裕
DeepSeek-R1 Distill 32B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
推論特化・中型
最低 19GB / 推奨 24GB
余裕
Command-R 35B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Cohere・RAG特化
最低 20GB / 推奨 24GB
余裕
ELYZA-Llama 8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
日本語特化Llama
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
LLaVA 1.6 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
画像理解マルチモーダル
最低 7GB / 推奨 9GB
余裕
Qwen2-VL 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
ビデオ・画像理解
最低 7GB / 推奨 9GB
余裕
Qwen3 8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2025年世代・思考モード切替対応の高効率8B
最低 5GB / 推奨 6GB
余裕
Qwen3 14B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2025年世代・バランス型14B
最低 8GB / 推奨 10GB
余裕
Qwen3 30B-A3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
MoE。30B規模の品質を3B相当の速度で
最低 20GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3 32B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Qwen2.5 72B級の性能を32Bで実現
最低 19GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3.5 9B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2026年2月版・262Kロングコンテキスト
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
Qwen3.5 27B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2026年2月版の高密度27B
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3.5 35B-A3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2026年2月・MoE 35B/3B活性・長文262K
最低 22GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3.6 27B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2026年4月・高密度27B。コーディング最強クラス・1Mコンテキスト
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3.6 35B-A3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
2026年4月・最新MoE 35B/3B活性。エージェント/コーディング特化
最低 22GB / 推奨 24GB
余裕
Gemma 3 12B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google Gemma 3・画像入力対応の中型
最低 7GB / 推奨 9GB
余裕
Gemma 3 27B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google Gemma 3 最大級27B・マルチモーダル
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Gemma 4 E2B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google 2026年4月・スマホ級の最小モデル・画像と音声入力対応
最低 4GB / 推奨 6GB
余裕
Qwen3.5 2B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Alibaba 2026年・小型マルチモーダル・思考モード対応
最低 4GB / 推奨 6GB
余裕
Gemma 4 E4B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google 2026年4月・軽量マルチモーダル・Apache 2.0
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
Qwen3.5 4B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Alibaba 2026年・4B級で高性能・262Kコンテキスト
最低 6GB / 推奨 8GB
余裕
Gemma 4 12B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google 2026年6月追加・画像と音声を扱える中型
最低 8GB / 推奨 10GB
余裕
Ministral 3 14B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Mistral 2025年12月・推論版もある14B
最低 10GB / 推奨 12GB
余裕
Ministral 3 8B (FP8)
大規模言語モデル (LLM)
Mistral 2025年12月・日本語対応・画像入力・公式FP8で12GB
最低 12GB / 推奨 16GB
余裕
gpt-oss-20b (MXFP4)
大規模言語モデル (LLM)
OpenAI初のオープンモデル・MoE 21B/3.6B活性・16GBで動く公式量子化・Apache 2.0
最低 16GB / 推奨 20GB
余裕
GPT-OSS Swallow 20B (MXFP4)
大規模言語モデル (LLM)
東京科学大・産総研・gpt-oss-20bの日本語強化版・Apache 2.0
最低 16GB / 推奨 20GB
余裕
Mistral Small 3.2 24B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Mistral・画像入力対応の汎用24B・Apache 2.0
最低 16GB / 推奨 24GB
余裕
Devstral Small 2 24B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Mistral・コーディングエージェント特化・RTX 4090 1枚で動く
最低 16GB / 推奨 24GB
余裕
Gemma 4 26B A4B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google・MoE 26B/4B活性・速度重視
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3.8 27B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Alibaba 2026年8月・画像と動画も読める高密度27B・Apache 2.0
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Qwen3 Swallow 8B (BF16)
大規模言語モデル (LLM)
東京科学大・産総研・Qwen3の日本語強化版・vLLM推奨
最低 18GB / 推奨 24GB
余裕
Gemma 4 31B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google Gemma 4最大の高密度モデル・長文ではKVキャッシュで増える
最低 20GB / 推奨 24GB
余裕
GLM-4.7-Flash (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Z.ai・MoE 30B/約3B活性・ローカル向けコーディング
最低 20GB / 推奨 24GB
余裕
llm-jp-4.1 8B thinking (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
LLM-jp 2026年9月・日本語の思考型8B・Apache 2.0
最低 7GB / 推奨 10GB
余裕
llm-jp-4.1 33B thinking (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
LLM-jp 2026年9月・日本語の思考型33B・Apache 2.0
最低 22GB / 推奨 24GB
余裕
ELYZA-Thinking-1.0 33B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
ELYZA 2026年10月・llm-jp-4をもとにした日本語の思考型・Apache 2.0
最低 22GB / 推奨 24GB
余裕
llm-jp-4 VL 9B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
LLM-jp 2026年8月・画像を読める日本語の9B・Apache 2.0
最低 7GB / 推奨 10GB
余裕
MiniCPM5 2B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
OpenBMB 2026年9月・2.5Bの小型・長い文章とツール呼び出し・Apache 2.0
最低 4GB / 推奨 6GB
余裕
Qwen3.8 27B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
UD-Q3_K_XL・16GBのカードで動かすとき
最低 15GB / 推奨 20GB
余裕
Qwen3.6 35B-A3B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
UD-Q3_K_M・20GBのカード向け
最低 19GB / 推奨 20GB
余裕
Qwen3.6 27B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
16GBのカードで動かすとき
最低 16GB / 推奨 20GB
余裕
Qwen3.5 9B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
ほぼフル品質
最低 12GB / 推奨 16GB
余裕
Qwen3.5 9B (BF16)
大規模言語モデル (LLM)
フル精度
最低 20GB / 推奨 24GB
余裕
Gemma 4 31B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
16〜20GBのカードで動かすとき
最低 17GB / 推奨 20GB
余裕
Gemma 4 26B A4B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
UD-Q3_K_M・16GBのカード向け
最低 15GB / 推奨 16GB
余裕
Gemma 4 12B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
ほぼフル品質
最低 15GB / 推奨 16GB
余裕
Gemma 4 E4B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
ほぼフル品質
最低 10GB / 推奨 12GB
余裕
Gemma 4 E4B (BF16)
大規模言語モデル (LLM)
フル精度
最低 17GB / 推奨 20GB
余裕
Mistral Small 3.2 24B (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
12〜16GBのカードで動かすとき
最低 13GB / 推奨 16GB
余裕
GLM-4.7-Flash (Q3)
大規模言語モデル (LLM)
16〜20GBのカードで動かすとき
最低 17GB / 推奨 20GB
余裕
Qwen3 8B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
ほぼフル品質
最低 11GB / 推奨 12GB
余裕
Qwen3 8B (BF16)
大規模言語モデル (LLM)
フル精度
最低 18GB / 推奨 20GB
△ ぎりぎり
Mixtral 8x7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
MoE構造、高性能
最低 24GB / 推奨 32GB
△ ぎりぎり
Muse Glimmer 30B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Meta 2026年8月・エージェント向け30B・画像入力対応・Apache 2.0
最低 24GB / 推奨 32GB
△ ぎりぎり
Nemotron 3 Nano 30B-A3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
NVIDIA・Mamba混合MoE・1Mコンテキスト
最低 24GB / 推奨 32GB
△ ぎりぎり
llm-jp-4.1 32B-A3B thinking (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
LLM-jp 2026年9月・MoE 32B/3B活性の日本語の思考型・Apache 2.0
最低 24GB / 推奨 32GB
△ ぎりぎり
ELYZA-Thinking-1.0 32B-A3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
ELYZA 2026年10月・MoE 32B/3B活性の日本語の思考型・Apache 2.0
最低 23GB / 推奨 32GB
△ ぎりぎり
Qwen3.8 27B (Q6)
大規模言語モデル (LLM)
UD-Q6_K・Q4より品質寄り
最低 24GB / 推奨 32GB
