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Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP

画像も入力

パラメータ数
35.5B
最大コンテキスト長
262,144
アーキテクチャ
qwen35moe
ライセンス
商用可
元モデル
Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
ライセンス
apache-2.0
llama.cpp
b7990+

Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP の概要

Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP は、Hugging Face の Qwen/Qwen3.6-35B-A3B をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 35.5B（355億）、アーキテクチャは qwen35moe、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 7 種類あり、ファイルサイズは Q2_K の 13.2 GB から F16 の 71.1 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q2_K（13.2 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 14.5 GB、32,768 トークンでは推定 15.0 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 16 GB 以上の GPU（GeForce RTX 5080・GeForce RTX 5070 Ti など）か、統合メモリ 16 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。画像入力用の mmproj ファイルも公開されています。

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。

画像入力を使う場合：このモデルは画像入力に対応しています。画像を使うときは、追加で mmproj ファイルも読み込みます。

「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

huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-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
qwen35moe
llama.cpp b7990 以降
パラメータ数
35.5B
最大コンテキスト長
262,144
ライセンス
apache-2.0 商用可
Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP（huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-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
Q2_K 13.2 GB とても大きい 14.4 GB 14.5 GB 14.7 GB 15.0 GB 15.7 GB 17.0 GB 19.7 GB
Q3_K 17.2 GB - 18.4 GB 18.4 GB 18.6 GB 18.9 GB 19.6 GB 21.0 GB 23.6 GB
Q4_K 21.7 GB - 22.9 GB 23.0 GB 23.2 GB 23.5 GB 24.2 GB 25.5 GB 28.2 GB
Q5_K 25.3 GB - 26.5 GB 26.6 GB 26.8 GB 27.1 GB 27.8 GB 29.1 GB 31.8 GB
Q6_K 29.2 GB ごく小さい 30.4 GB 30.5 GB 30.7 GB 31.0 GB 31.7 GB 33.0 GB 35.7 GB
Q8_0 37.8 GB ほぼ同じ 39.0 GB 39.1 GB 39.2 GB 39.6 GB 40.3 GB 41.6 GB 44.3 GB
F16 71.1 GB 元の精度 72.3 GB 72.3 GB 72.5 GB 72.8 GB 73.5 GB 74.9 GB 77.5 GB

画像入力用の mmproj（F16）は 0.90 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。 

Ollama  ollama run hf.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF:Q2_K
llama.cpp  llama-server -hf huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF:Q2_K

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（qwen35moe）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7990（2026年2月10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 Q2_K 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/huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF:Q2_K

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 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF:Q2_K

LM Studio

検索欄に huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-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-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP（Q2_K）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13.2 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14.5 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-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP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-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP 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 なら Q2_K（推定 14.5 GB）まで、24GB なら Q4_K（推定 23.0 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-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP-GGUF:Q2_K」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。