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ibm-granite

granite-speech-4.1-2b-nar

音声

パラメータ数
2.3B
アーキテクチャ
granite_speech_nar
ライセンス
商用可
元モデル
ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-nar
ライセンス
apache-2.0

granite-speech-4.1-2b-nar の概要

granite-speech-4.1-2b-nar は、Hugging Face の ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-nar をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は handy-computer/granite-speech-4.1-2b-nar-gguf が公開しています。パラメータ数は約 2.3B（23億）、アーキテクチャは granite_speech_narです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 6 種類あり、ファイルサイズは Q4_K_M の 1.56 GB から F16 の 4.52 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

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。

「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

handy-computer/granite-speech-4.1-2b-nar-gguf

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
granite_speech_nar
llama.cpp の本家は未対応（b12025 時点）
パラメータ数
2.3B
ライセンス
apache-2.0 商用可
granite-speech-4.1-2b-nar（handy-computer/granite-speech-4.1-2b-nar-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
Q4_K_M 1.56 GB 小さい 2.64 GB
Q5_K_M 1.78 GB ごく小さい 2.86 GB
Q6_K 1.98 GB ごく小さい 3.06 GB
Q8_0 2.50 GB ほぼ同じ 3.58 GB
BF16 4.51 GB 元の精度 5.59 GB
F16 4.52 GB 元の精度 5.59 GB

この GGUF の形式（granite_speech_nar）は、llama.cpp の本家（b12025 時点）には無い形式です。Ollama・LM Studio・llama.cpp の本家では読み込めないため、配布元の説明にある専用のツールで動かしてください。

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

よくある質問

granite-speech-4.1-2b-nar（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1.56 GB（実測）。4,096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2.64 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
granite-speech-4.1-2b-nar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。