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google

gemma-3-1b-it

パラメータ数
1B
最大コンテキスト長
32,768
アーキテクチャ
gemma3
ライセンス
条件付き
元モデル
google/gemma-3-1b-it
ライセンス
gemma
llama.cpp
b4875+

gemma-3-1b-it の概要

gemma-3-1b-it は、Hugging Face の google/gemma-3-1b-it をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 4 つの配布元（ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF・lmstudio-community/gemma-3-1b-it-GGUF・unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF ほか）が公開しています。パラメータ数は約 1,000M、アーキテクチャは gemma3、最大コンテキスト長は 32,768 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 28 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_S の 0.56 GB から F16 の 2.01 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（0.81 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 1.94 GB、32,768 トークンでは推定 2.04 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 4 GB 以上の GPU（Arc A310・Arc A370M など）か、統合メモリ 4 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）。最も小さい UD-IQ1_S（0.56 GB）なら、8,192 トークンで推定 1.69 GBです。

元のモデルのライセンスは Gemma Terms of Use で、商用利用には規模・用途などの条件があります。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 4 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

GGUF配布元

ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF

llama.cpp の開発元が変換 この表示について

元モデルの利用には Hugging Face 上での申請・同意が必要です（GGUF自体のダウンロードには影響しません）。

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gemma3
llama.cpp b4875 以降
パラメータ数
1.0B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
gemma 条件付き
gemma-3-1b-it（ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
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 最大
Q4_K_M 0.81 GB 小さい 1.92 GB 1.94 GB 1.97 GB 2.04 GB
Q8_0 1.07 GB ほぼ同じ 2.18 GB 2.20 GB 2.23 GB 2.30 GB
F16 2.01 GB 元の精度 3.12 GB 3.14 GB 3.17 GB 3.24 GB 
Ollama  ollama run hf.co/ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

lmstudio-community/gemma-3-1b-it-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

元モデルの利用には Hugging Face 上での申請・同意が必要です（GGUF自体のダウンロードには影響しません）。

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gemma3
llama.cpp b4875 以降
パラメータ数
1.0B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
gemma 条件付き
gemma-3-1b-it（lmstudio-community/gemma-3-1b-it-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
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 最大
Q3_K_L 0.75 GB 中くらい 1.87 GB 1.88 GB 1.92 GB 1.98 GB
Q4_K_M 0.81 GB 小さい 1.92 GB 1.94 GB 1.97 GB 2.04 GB
Q6_K 1.01 GB ごく小さい 2.13 GB 2.14 GB 2.18 GB 2.24 GB
Q8_0 1.07 GB ほぼ同じ 2.18 GB 2.20 GB 2.23 GB 2.30 GB 
Ollama  ollama run hf.co/lmstudio-community/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf lmstudio-community/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

元モデルの利用には Hugging Face 上での申請・同意が必要です（GGUF自体のダウンロードには影響しません）。

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gemma3
llama.cpp b4875 以降
パラメータ数
1.0B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
gemma 条件付き
gemma-3-1b-it（unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
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 最大
UD-IQ1_S 0.56 GB - 1.67 GB 1.69 GB 1.72 GB 1.79 GB
UD-IQ1_M 0.56 GB - 1.67 GB 1.69 GB 1.72 GB 1.79 GB
UD-IQ2_XXS 0.56 GB - 1.68 GB 1.69 GB 1.73 GB 1.80 GB
UD-IQ2_M 0.58 GB - 1.69 GB 1.71 GB 1.74 GB 1.81 GB
UD-IQ3_XXS 0.59 GB - 1.71 GB 1.72 GB 1.76 GB 1.82 GB
Q3_K_S 0.69 GB 大きい 1.80 GB 1.82 GB 1.85 GB 1.92 GB
Q2_K_L 0.69 GB - 1.80 GB 1.82 GB 1.85 GB 1.92 GB
Q2_K 0.69 GB とても大きい 1.80 GB 1.82 GB 1.85 GB 1.92 GB
UD-Q2_K_XL 0.69 GB - 1.81 GB 1.82 GB 1.86 GB 1.92 GB
IQ4_XS 0.71 GB 小さい 1.83 GB 1.84 GB 1.88 GB 1.95 GB
IQ4_NL 0.72 GB 小さい 1.84 GB 1.85 GB 1.89 GB 1.95 GB
Q4_0 0.72 GB 中くらい 1.84 GB 1.85 GB 1.89 GB 1.95 GB
Q3_K_M 0.72 GB 中くらい 1.84 GB 1.85 GB 1.89 GB 1.95 GB
UD-Q3_K_XL 0.73 GB - 1.84 GB 1.86 GB 1.89 GB 1.96 GB
Q4_1 0.76 GB 中くらい 1.88 GB 1.89 GB 1.93 GB 2.00 GB
Q4_K_S 0.78 GB 中くらい 1.89 GB 1.91 GB 1.94 GB 2.01 GB
Q4_K_M 0.81 GB 小さい 1.92 GB 1.94 GB 1.97 GB 2.04 GB
UD-Q4_K_XL 0.81 GB - 1.92 GB 1.94 GB 1.97 GB 2.04 GB
Q5_K_S 0.84 GB 小さい 1.95 GB 1.97 GB 2.00 GB 2.07 GB
Q5_K_M 0.85 GB ごく小さい 1.96 GB 1.98 GB 2.02 GB 2.08 GB
UD-Q5_K_XL 0.87 GB - 1.99 GB 2.00 GB 2.04 GB 2.11 GB
Q6_K 1.01 GB ごく小さい 2.13 GB 2.14 GB 2.18 GB 2.24 GB
UD-Q6_K_XL 1.03 GB - 2.14 GB 2.16 GB 2.19 GB 2.26 GB
Q8_0 1.07 GB ほぼ同じ 2.18 GB 2.20 GB 2.23 GB 2.30 GB
UD-Q8_K_XL 1.48 GB - 2.59 GB 2.61 GB 2.64 GB 2.71 GB
BF16 2.01 GB 元の精度 3.12 GB 3.14 GB 3.17 GB 3.24 GB 
Ollama  ollama run hf.co/unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

MaziyarPanahi/gemma-3-1b-it-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

元モデルの利用には Hugging Face 上での申請・同意が必要です（GGUF自体のダウンロードには影響しません）。

最終確認：2026年11月3日

アーキテクチャ
gemma3
llama.cpp b4875 以降
パラメータ数
1.0B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
gemma 条件付き
gemma-3-1b-it（MaziyarPanahi/gemma-3-1b-it-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
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 最大
Q3_K_S 0.69 GB 大きい 1.80 GB 1.82 GB 1.85 GB 1.92 GB
Q2_K 0.69 GB とても大きい 1.80 GB 1.82 GB 1.85 GB 1.92 GB
Q3_K_M 0.72 GB 中くらい 1.84 GB 1.85 GB 1.89 GB 1.95 GB
Q3_K_L 0.75 GB 中くらい 1.87 GB 1.88 GB 1.92 GB 1.98 GB
Q4_K_S 0.78 GB 中くらい 1.89 GB 1.91 GB 1.94 GB 2.01 GB
Q4_K_M 0.81 GB 小さい 1.92 GB 1.94 GB 1.97 GB 2.04 GB
Q5_K_S 0.84 GB 小さい 1.95 GB 1.97 GB 2.00 GB 2.07 GB
Q5_K_M 0.85 GB ごく小さい 1.96 GB 1.98 GB 2.02 GB 2.08 GB
Q6_K 1.01 GB ごく小さい 2.13 GB 2.14 GB 2.18 GB 2.24 GB
Q8_0 1.07 GB ほぼ同じ 2.18 GB 2.20 GB 2.23 GB 2.30 GB
F16 2.01 GB 元の精度 3.12 GB 3.14 GB 3.17 GB 3.24 GB 
Ollama  ollama run hf.co/MaziyarPanahi/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf MaziyarPanahi/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M

主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）

Q4_K_M（0.81 GB）で文章を生成する速さの目安です。1トークンごとにモデルの重みを1回読むので、上限はメモリの帯域 ÷ ファイルサイズで決まります。目安はその 6〜8 割で、公開されている実測の多くがこの範囲に入ります。

機種 メモリ帯域 目安（トークン/秒） 推定 上限
Arc A370M 4 GB 112 GB/s 83〜111 139
Arc A770 (8GB) 8 GB 512 GB/s 381〜508 635
GeForce RTX 5090 32 GB 1,792 GB/s 1,334〜1,779 2,223
Apple M2 8 GB 100 GB/s 74〜99 124
Apple M2 Pro 16 GB 200 GB/s 149〜198 248
Apple M5 Ultra 96 GB 1,200 GB/s 893〜1,191 1,489

推定です。プロンプトを読み込む速さ（計算の速さで決まる）は含みません。コンテキストが長いほど、また一部を CPU に逃がすと遅くなります。Mac は搭載メモリが必要量の 4/3 以上のものだけを出しています。帯域が公表されていない機種（一部の GeForce など）は出ません。

外部の評価

量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。

科学の難問（GPQA）

19.9% 17.0%〜22.9%

gemma-3-1b-it · 2026年8月28日 版の値

出典：GPQA Diamond (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

ライセンスと商用利用

Gemma Terms of Use 条件付き

商用利用できます。禁止用途（Gemma Prohibited Use Policy）に使ってはならず、再配布するときは同じ制限を相手にも課します。Google は規約違反と判断した利用を制限できるとしています。

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（gemma3）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b4875（2025年3月12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 Q4_K_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/ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_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 ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に ggml-org/gemma-3-1b-it-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。

よくある質問

gemma-3-1b-it（Q4_K_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0.81 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1.94 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
gemma-3-1b-itは商用利用できますか？
元のモデルのライセンスはGemma Terms of Use（商用利用は条件付き）。商用利用できます。禁止用途（Gemma Prohibited Use Policy）に使ってはならず、再配布するときは同じ制限を相手にも課します。Google は規約違反と判断した利用を制限できるとしています。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
gemma-3-1b-it は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB なら F16（推定 3.14 GB）まで、12GB なら F16（推定 3.14 GB）まで、16GB なら F16（推定 3.14 GB）まで、24GB なら F16（推定 3.14 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）。
gemma-3-1b-it を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_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。