RecursiveSI
flint
- パラメータ数
- 39.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- アーキテクチャ
- flint
- ライセンス
- 商用可
- 元モデル
- RecursiveSI/flint
- ライセンス
- apache-2.0
- llama.cpp
- b11803+
flint の概要
flint は、Hugging Face の RecursiveSI/flint をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 3 つの配布元(unsloth/flint-GGUF・lmstudio-community/flint-GGUF・ggml-org/Flint-GGUF)が公開しています。パラメータ数は約 39.8B(398億)、アーキテクチャは flint、最大コンテキスト長は 262,144 トークンです(GGUF に書かれた値)。
量子化は 12 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_M の 11.4 GB から BF16 の 79.6 GB まであります(Hugging Face 上の実際のサイズ)。
UD-IQ1_M(11.4 GB)を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 12.8 GB、32,768 トークンでは推定 13.5 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 12 GB 以上の GPU(GeForce RTX 3080 Ti・GeForce RTX 5070 など)か、統合メモリ 12 GB 以上の Mac が目安です(macOS は GPU が使えるメモリに上限があるため、実際には余裕が要ります)。
元のモデルのライセンスは Apache License 2.0 で、商用利用できます(再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します)。利用条件は原文で確認してください。
量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安
- 8 GB まで
- 16 GB まで
- 24 GB まで
- 48 GB まで
- 128 GB まで
- それ以上
ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値(KVキャッシュ f16)。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。
必要メモリはすべて 推定 (KVキャッシュ f16)。このページの「必要メモリ」以上の VRAM(または Mac の統合メモリ)を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧(GPU・Macで探す)に移動します。
同じモデルの GGUF を 3 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。
「品質の目安」について(量子化でどれだけ元のモデルからずれるか)
量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。
使っている値は平均 KLD(元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差)で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix(重要度の情報)を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値(無い型は使った値)で分けています。
★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型(UD-Q4_K_XL など)は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。
| 量子化 | 品質の目安 | KLD(imatrix なし) | KLD(imatrix あり) | サイズ(Llama-3-8B) |
|---|---|---|---|---|
| Q8_0 | ほぼ同じ | 0.0014 | - | 7.96 GiB |
| Q6_K | ごく小さい | 0.0055 | - | 6.14 GiB |
| Q5_K_M | ごく小さい | 0.0108 | - | 5.33 GiB |
| Q5_K_S | 小さい | 0.0166 | - | 5.21 GiB |
| Q5_1 | 小さい | 0.0180 | - | 5.65 GiB |
| Q5_0 | 小さい | 0.0222 | - | 5.21 GiB |
| Q4_K_M | 小さい | 0.0313 | 0.0282 | 4.58 GiB |
| Q4_K_S | 中くらい | 0.0431 | 0.0320 | 4.37 GiB |
| IQ4_NL | 小さい | - | 0.0357 | 4.35 GiB |
| IQ4_XS | 小さい | - | 0.0363 | 4.14 GiB |
| Q4_1 | 中くらい | 0.0717 | - | 4.78 GiB |
| Q4_0 | 中くらい | 0.0719 | - | 4.34 GiB |
| Q3_K_L | 中くらい | 0.0872 | 0.0731 | 4.03 GiB |
| Q3_K_M | 中くらい | 0.1019 | 0.0844 | 3.74 GiB |
| IQ3_M | 中くらい | - | 0.1025 | 3.53 GiB |
| IQ3_S | 中くらい | - | 0.1113 | 3.42 GiB |
| IQ3_XS | 大きい | - | 0.1387 | 3.28 GiB |
| IQ3_XXS | 大きい | - | 0.1836 | 3.05 GiB |
| Q3_K_S | 大きい | 0.2282 | 0.1998 | 3.41 GiB |
| IQ2_M | 大きい | - | 0.3260 | 2.74 GiB |
| Q2_K | とても大きい | 0.4451 | 0.3322 | 2.96 GiB |
| Q2_K_S | とても大きい | - | 0.4034 | 2.96 GiB |
| IQ2_S | とても大きい | - | 0.4392 | 2.56 GiB |
| IQ2_XS | とても大きい | - | 0.5463 | 2.43 GiB |
| IQ2_XXS | とても大きい | - | 0.8120 | 2.24 GiB |
| IQ1_M | とても大きい | - | 1.3931 | 2.01 GiB |
| IQ1_S | とても大きい | - | 2.2546 | 1.88 GiB |
出典:llama.cpp(MIT)、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方
最終確認:2026年11月11日
- アーキテクチャ
- flint
- llama.cpp b11803 以降
- パラメータ数
- 39.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| UD-IQ1_M | 11.4 GB | - | 12.6 GB | 12.8 GB | 13.0 GB | 13.5 GB | 14.4 GB | 16.3 GB | 20.0 GB |
| UD-IQ2_XXS | 11.9 GB | - | 13.1 GB | 13.3 GB | 13.5 GB | 14.0 GB | 14.9 GB | 16.8 GB | 20.5 GB |
| UD-Q2_K_XL | 13.6 GB | - | 14.8 GB | 15.0 GB | 15.2 GB | 15.7 GB | 16.6 GB | 18.5 GB | 22.2 GB |
| UD-IQ3_XXS | 14.5 GB | - | 15.8 GB | 15.9 GB | 16.2 GB | 16.6 GB | 17.6 GB | 19.5 GB | 23.2 GB |
| UD-Q3_K_XL | 18.5 GB | - | 19.8 GB | 19.9 GB | 20.1 GB | 20.6 GB | 21.5 GB | 23.4 GB | 27.2 GB |
| UD-Q4_K_XL | 25.1 GB | - | 26.3 GB | 26.5 GB | 26.7 GB | 27.2 GB | 28.1 GB | 30.0 GB | 33.7 GB |
| UD-Q5_K_XL | 29.9 GB | - | 31.2 GB | 31.3 GB | 31.6 GB | 32.0 GB | 33.0 GB | 34.8 GB | 38.6 GB |
| UD-Q6_K_XL | 36.3 GB | - | 37.6 GB | 37.7 GB | 38.0 GB | 38.4 GB | 39.4 GB | 41.2 GB | 45.0 GB |
| Q8_0 | 42.3 GB | ほぼ同じ | 43.6 GB | 43.7 GB | 43.9 GB | 44.4 GB | 45.3 GB | 47.2 GB | 51.0 GB |
| BF16 (3分割) | 79.6 GB | 元の精度 | 80.9 GB | 81.0 GB | 81.2 GB | 81.7 GB | 82.6 GB | 84.5 GB | 88.3 GB |
Ollama ollama run hf.co/unsloth/flint-GGUF:UD-IQ1_M
llama.cpp llama-server -hf unsloth/flint-GGUF:UD-IQ1_M
最終確認:2026年11月11日
- アーキテクチャ
- flint
- llama.cpp b11803 以降
- パラメータ数
- 39.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 24.2 GB | 小さい | 25.4 GB | 25.6 GB | 25.8 GB | 26.3 GB | 27.2 GB | 29.1 GB | 32.8 GB |
| Q6_K | 32.7 GB | ごく小さい | 34.0 GB | 34.1 GB | 34.4 GB | 34.8 GB | 35.8 GB | 37.6 GB | 41.4 GB |
| Q8_0 | 42.4 GB | ほぼ同じ | 43.6 GB | 43.8 GB | 44.0 GB | 44.5 GB | 45.4 GB | 47.3 GB | 51.0 GB |
Ollama ollama run hf.co/lmstudio-community/flint-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf lmstudio-community/flint-GGUF:Q4_K_M
最終確認:2026年11月11日
- アーキテクチャ
- flint
- llama.cpp b11803 以降
- パラメータ数
- 39.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 23.4 GB | 小さい | 24.7 GB | 24.8 GB | 25.0 GB | 25.5 GB | 26.4 GB | 28.3 GB | 32.1 GB |
| Q8_0 | 42.4 GB | ほぼ同じ | 43.6 GB | 43.8 GB | 44.0 GB | 44.5 GB | 45.4 GB | 47.3 GB | 51.0 GB |
| BF16 | 79.6 GB | 元の精度 | 80.9 GB | 81.0 GB | 81.3 GB | 81.7 GB | 82.7 GB | 84.5 GB | 88.3 GB |
Ollama ollama run hf.co/ggml-org/Flint-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf ggml-org/Flint-GGUF:Q4_K_M
ライセンスと商用利用
Apache License 2.0 商用可
商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。
元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文(2026年10月18日 に確認)
要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧
動かし方
このモデルの形式(flint)を llama.cpp の本家が読み込めるのは b11803(2026年10月21日)以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。
例として UD-IQ1_M を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 ローカルLLMの動かし方
Ollama
Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。
ollama run hf.co/unsloth/flint-GGUF:UD-IQ1_M
llama.cpp
llama-server(または llama-cli)に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。
llama-server -hf unsloth/flint-GGUF:UD-IQ1_M
LM Studio
検索欄に unsloth/flint-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。
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- 8K で必要なメモリ
- 22.5 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
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- Q4_K_M のサイズ
- 21.7 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.0 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
よくある質問
- flint(UD-IQ1_M)を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか?
- ファイルサイズは11.4 GB(実測)。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは12.8 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- flintは商用利用できますか?
- 元のモデルのライセンスはApache License 2.0(商用利用できる)。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- flint は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか?
- 8GB に収まる量子化は無し、12GB なら UD-IQ1_M(推定 12.8 GB)まで、16GB なら UD-IQ3_XXS(推定 15.9 GB)まで、24GB なら UD-Q3_K_XL(推定 19.9 GB)まで(8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル)。
- flint を Ollama で動かすコマンドは?
- 「ollama run hf.co/unsloth/flint-GGUF:UD-IQ1_M」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。