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bartowski

huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated

パラメータ数
79.7B
最大コンテキスト長
262,144
アーキテクチャ
qwen3next
ライセンス
商用可
元モデル
huihui-ai/Huihui-Qwen3-Coder-Next-abliterated
ライセンス
apache-2.0
llama.cpp
b7186+

huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated の概要

huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated は、Hugging Face の huihui-ai/Huihui-Qwen3-Coder-Next-abliterated をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 79.7B（797億）、アーキテクチャは qwen3next、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 26 種類あり、ファイルサイズは IQ1_M の 17.2 GB から Q8_0 の 84.8 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（48.6 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 49.7 GB、32,768 トークンでは推定 50.3 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 48 GB 以上の GPUか、統合メモリ 48 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 IQ1_M（17.2 GB）なら、8,192 トークンで推定 18.3 GBです。

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。

「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

bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-GGUF

元の開発元が配布 改変版（名前に abliterated などを含む） 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
qwen3next
llama.cpp b7186 以降
パラメータ数
79.7B
最大コンテキスト長
262,144
ライセンス
apache-2.0 商用可
huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated（bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-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 65,536 131,072 262,144 最大
IQ1_M 17.2 GB とても大きい 18.2 GB 18.3 GB 18.5 GB 18.9 GB 19.7 GB 21.3 GB 24.6 GB
IQ2_XS 22.1 GB とても大きい 23.2 GB 23.3 GB 23.5 GB 23.9 GB 24.7 GB 26.3 GB 29.5 GB
IQ2_S 22.2 GB とても大きい 23.2 GB 23.3 GB 23.5 GB 23.9 GB 24.7 GB 26.3 GB 29.5 GB
IQ2_M 25.2 GB 大きい 26.2 GB 26.3 GB 26.5 GB 26.9 GB 27.7 GB 29.3 GB 32.6 GB
Q2_K 27.9 GB とても大きい 29.0 GB 29.1 GB 29.3 GB 29.7 GB 30.5 GB 32.1 GB 35.3 GB
Q2_K_L 28.2 GB - 29.3 GB 29.4 GB 29.6 GB 30.0 GB 30.8 GB 32.4 GB 35.6 GB
IQ3_XXS 31.5 GB 大きい 32.5 GB 32.6 GB 32.8 GB 33.2 GB 34.0 GB 35.6 GB 38.9 GB
IQ3_XS 32.8 GB 大きい 33.8 GB 33.9 GB 34.1 GB 34.5 GB 35.4 GB 37.0 GB 40.2 GB
Q3_K_S 34.6 GB 大きい 35.7 GB 35.8 GB 36.0 GB 36.4 GB 37.2 GB 38.8 GB 42.0 GB
IQ3_M 36.4 GB 中くらい 37.5 GB 37.6 GB 37.8 GB 38.2 GB 39.0 GB 40.6 GB 43.8 GB
Q3_K_M 36.4 GB 中くらい 37.5 GB 37.6 GB 37.8 GB 38.2 GB 39.0 GB 40.6 GB 43.8 GB
Q3_K_L 38.0 GB 中くらい 39.1 GB 39.2 GB 39.4 GB 39.8 GB 40.6 GB 42.2 GB 45.4 GB
Q3_K_XL 38.3 GB - 39.3 GB 39.4 GB 39.6 GB 40.0 GB 40.8 GB 42.4 GB 45.7 GB
IQ4_XS 42.7 GB 小さい 43.7 GB 43.8 GB 44.0 GB 44.4 GB 45.2 GB 46.8 GB 50.0 GB
IQ4_NL 45.1 GB 小さい 46.2 GB 46.3 GB 46.5 GB 46.9 GB 47.7 GB 49.3 GB 52.5 GB
Q4_0 45.9 GB 中くらい 47.0 GB 47.1 GB 47.3 GB 47.7 GB 48.5 GB 50.1 GB 53.3 GB
Q4_K_S 46.8 GB 中くらい 47.8 GB 47.9 GB 48.1 GB 48.5 GB 49.3 GB 50.9 GB 54.1 GB
Q4_K_M 48.6 GB 小さい 49.6 GB 49.7 GB 49.9 GB 50.3 GB 51.1 GB 52.7 GB 55.9 GB
Q4_K_L 48.8 GB - 49.8 GB 49.9 GB 50.1 GB 50.5 GB 51.3 GB 52.9 GB 56.2 GB
Q4_1 （2分割） 50.1 GB 中くらい 51.1 GB 51.2 GB 51.4 GB 51.8 GB 52.6 GB 54.2 GB 57.5 GB
Q5_K_S （2分割） 55.0 GB 小さい 56.1 GB 56.2 GB 56.4 GB 56.8 GB 57.6 GB 59.2 GB 62.4 GB
Q5_K_M （2分割） 56.8 GB ごく小さい 57.9 GB 58.0 GB 58.2 GB 58.6 GB 59.4 GB 61.0 GB 64.2 GB
Q5_K_L （2分割） 57.0 GB - 58.1 GB 58.2 GB 58.4 GB 58.8 GB 59.6 GB 61.2 GB 64.4 GB
Q6_K （2分割） 65.6 GB ごく小さい 66.6 GB 66.7 GB 66.9 GB 67.3 GB 68.1 GB 69.7 GB 72.9 GB
Q6_K_L （2分割） 65.7 GB - 66.7 GB 66.8 GB 67.0 GB 67.5 GB 68.3 GB 69.9 GB 73.1 GB
Q8_0 （3分割） 84.8 GB ほぼ同じ 85.8 GB 85.9 GB 86.1 GB 86.5 GB 87.3 GB 89.0 GB 92.2 GB 
Ollama  ollama run hf.co/bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-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（qwen3next）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7186（2025年11月28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。 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/bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-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 bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-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

huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated（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48.6 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49.7 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated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。
huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB に収まる量子化は無し、12GB に収まる量子化は無し、16GB に収まる量子化は無し、24GB なら IQ2_S（推定 23.3 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）。
huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/bartowski/huihui-ai_Qwen3-Coder-Next-abliterated-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。