Qwen をローカルで動かすには？バージョン別の必要VRAM
Qwen には現在ローカルで動かせるバージョンが 8 個あります。最小の Qwen3 8B は 4-bit 量子化で VRAM 8GB が必要です。最大の Qwen3.8 2.4T A95B は MoE モデルで、MoE オフロードを使う場合は VRAM 29GB と RAM 約 1,286GB が必要です。最も安く動かせるデバイスは Tesla V100 16GB で、約 ¥116,627 です。
| バージョン | 公開日 | コンテキスト | ライセンス | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash NextMoE | 2026年8月26日 | 176B | 6B | 256K | Qwen Community License 1.0 |
| Qwen3.8 27BDense | 2026年8月14日 | 27.8B | 27.8B | 256K | Apache-2.0 |
| Qwen3.8 2.4T A95BMoE | 2026年8月12日 | 2,446B | 95B | 256K | Qwen3.8-Max License |
| Qwen3.6 27BDense | 2026年4月22日 | 27.8B | 27.8B | 256K | Apache-2.0 |
| Qwen3.6 35B A3BMoE | 2026年4月16日 | 36B | 3B | 256K | Apache-2.0 |
| Qwen3.5 9BDense | 2026年3月2日 | 9.7B | 9.7B | 256K | Apache-2.0 |
| Qwen3 32BDense | 2025年4月27日 | 32.8B | 32.8B | 40K | Apache-2.0 |
| Qwen3 8BDense | 2025年4月27日 | 8.2B | 8.2B | 40K | Apache-2.0 |
Qwen について
Qwen は Alibaba（アリババ、1999 年に杭州で創業）の大規模言語モデルシリーズです。2023 年に登場し、同年 8 月に Qwen-7B を商用利用可能な形でオープンソース化しました。それ以降はオープンウェイトが中心で、サイズは 1B 未満から 1 兆パラメータ級まで、Dense モデルと MoE の両方があります。Hugging Face の 2026 年夏のレポートによると、Qwen をベースにした派生モデルは 151,448 個で、各社の中で最多です。
ここ 2 年ほどで、いくつかの転換点がありました。2025 年 4 月の Qwen3 は Apache 2.0 ライセンスに切り替え、思考モードと非思考モードを切り替えられるようになりました。同年 9 月の Qwen3-Next は線形アテンション（Gated DeltaNet）とゲート付きアテンションを組み合わせたハイブリッド構造に移行し、2026 年 2 月の Qwen3.5 はこの構造を引き継いだうえで、ネイティブマルチモーダルになりました。2025 年末からはフラッグシップの重みを一時公開しなくなり（たとえば Qwen3.7-Max は API のみの提供）、中小サイズは引き続きオープンソースで公開されました。2026 年 8 月の Qwen3.8 2.4T A95B でフラッグシップの重みが再び公開されましたが、商用利用に条件が付いた独自ライセンスに変わっています。
- 提供元Alibaba
- 収録バージョン数8
- パラメータ数8.2B – 2,446B
- 最新バージョンQwen3.8 Flash Next
Qwen 各モデルの 2-bit 量子化での必要 VRAM は？
2-bit は Q2 とも呼ばれ、よく使われる GGUF ファイルには Q2_K や UD-Q2_K_XL があります。サイズが最も小さい一方で品質の低下も最も大きく、VRAM が厳しいときにまずモデルを動かすのに向いています。下の表は各行が Qwen の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q2 で動かすときに必要な合計 VRAM（重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド 1.1GB）です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B） | 78.9GGUF | 80.8 | 83.2 | 86.4 | — |
| Qwen3.8 27B27.8B | 9.8GGUF | 13 | 19.5 | 28.1 | — |
| Qwen3.8 2.4T A95B2,446B（有効 95B） | 730.7GGUF | 734.9 | 744.1 | 756.5 | — |
| Qwen3.6 27B27.8B | 11.8GGUF | 15 | 21.5 | 30.1 | — |
| Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B） | 12.3GGUF | 14 | 16.1 | 18.7 | — |
| Qwen3.5 9B9.7B | 4.1GGUF | 6.2 | 9.5 | 13.8 | — |
| Qwen3 32B32.8B | 12.8GGUF | 22.5 | — | — | — |
| Qwen3 8B8.2B | 3.5GGUF | 9.4 | — | — | — |
Qwen 各モデルの 4-bit 量子化での必要 VRAM は？
4-bit は Q4 とも呼ばれ、最もよく使われる Q4_K_M ファイルにあたります。サイズと品質のバランスがよく、ローカル実行の標準的な選択肢です。下の表は各行が Qwen の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q4 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B） | 111.3GGUF | 113.2 | 115.6 | 118.8 | — |
| Qwen3.8 27B27.8B | 16.5GGUF | 19.7 | 26.2 | 34.8 | — |
| Qwen3.8 2.4T A95B2,446B（有効 95B） | 1,310.9GGUF | 1,315.1 | 1,324.3 | 1,336.7 | — |
| Qwen3.6 27B27.8B | 16.8GGUF | 20 | 26.5 | 35.1 | — |
| Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B） | 22.1GGUF | 23.8 | 25.9 | 28.5 | — |
| Qwen3.5 9B9.7B | 5.7GGUF | 7.8 | 11.1 | 15.4 | — |
| Qwen3 32B32.8B | 19.8GGUF | 29.5 | — | — | — |
| Qwen3 8B8.2B | 5GGUF | 10.9 | — | — | — |
Qwen 各モデルの 8-bit 量子化での必要 VRAM は？
8-bit は Q8 とも呼ばれ、Q8_0 ファイルにあたります。品質は元のモデルに最も近く、サイズも最大です。下の表は各行が Qwen の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q8 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B） | 188.2GGUF | 190.1 | 192.5 | 195.7 | — |
| Qwen3.8 27B27.8B | 29GGUF | 32.2 | 38.7 | 47.3 | — |
| Qwen3.8 2.4T A95B2,446B（有効 95B） | 2,600.2GGUF | 2,604.4 | 2,613.6 | 2,626 | — |
| Qwen3.6 27B27.8B | 28.6GGUF | 31.8 | 38.3 | 46.9 | — |
| Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B） | 36.9GGUF | 38.6 | 40.7 | 43.3 | — |
| Qwen3.5 9B9.7B | 9.5GGUF | 11.6 | 14.9 | 19.2 | — |
| Qwen3 32B32.8B | 34.8GGUF | 44.5 | — | — | — |
| Qwen3 8B8.2B | 8.7GGUF | 14.6 | — | — | — |
よくある質問
Qwen はオープンソースですか？無料で商用利用できますか？
ほとんどのバージョンはできます。Qwen3 8B、Qwen3 32B、Qwen3.5 9B、Qwen3.6 27B、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3.8 27B はいずれも Apache 2.0 で、商用利用・ファインチューニング・再配布ができます。条件は、ライセンス文を添付し、著作権表示を残し、変更したファイルにはその旨を明記することです。例外は 2 つあり、どちらも商用利用に条件が付きます。Qwen3.8 Flash Next は Qwen Community License 1.0 を採用しています。月間アクティブユーザーが 1 億人を超えるか、月間売上高が基準額を超える商用製品で使う場合は、画面上にモデル名を目立つように表示しなければなりません。また、Model as a Service を営む企業（関連会社を含む）や、AI コーディングやオフィス業務を主な用途とする単体のアシスタント製品を手がける企業は、規模を問わず、商用利用の前に Qwen から別途ライセンスを受ける必要があります。Qwen3.8 2.4T A95B は Qwen3.8-Max License を採用しており、表示義務は同じですが、別途ライセンスが必要になるのは、この 2 種類の事業のうち連続する 12 か月の売上高が基準額を超える企業だけです。どちらのライセンスにも、社内でのみ使い、モデルの能力を第三者に提供しない場合は、別途ライセンスの条項に縛られないと明記されています。
Qwen は Ollama で動かせますか？
2.4T のフラッグシップ以外は、すべて公式タグがあります。qwen3:8b、qwen3:32b、qwen3.5:9b、qwen3.6:27b、qwen3.6:35b-a3b、qwen3.8:27b です。Qwen3.8 Flash Next のライブラリには latest タグがないので、qwen3.8-flash-next:125b-a6b-q4_K_M のように省略せずに書く必要があります。Ollama は 125B として命名しており、これとは別にある 51B のルックアップテーブルを数えていません。本サイトの 176B はこの部分を含めた数字です。Qwen3.8 2.4T A95B は Ollama にローカル版もクラウド版もないため、llama.cpp と unsloth の GGUF を使うか、vLLM で公式の重みを動かします。
