moonshotai
Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
- パラメータ数
- 49.1B
- 最大コンテキスト長
- 1,048,576
- アーキテクチャ
- kimi-linear
- ライセンス
- 商用可
- ライセンス
- mit
- llama.cpp
- b7957+
Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct の概要
Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct は、Hugging Face の moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 49.1B（491億）、アーキテクチャは kimi-linear、最大コンテキスト長は 1,048,576 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 29 種類あり、ファイルサイズは IQ1_S の 10.5 GB から BF16 の 98.3 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（30.1 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 31.0 GB、32,768 トークンでは推定 31.2 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 32 GB 以上の GPU（GeForce RTX 5090 など）か、統合メモリ 32 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_S（10.5 GB）なら、8,192 トークンで推定 11.5 GBです。
元のモデルのライセンスは MIT License 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
最終確認：2026年10月4日
- アーキテクチャ
- kimi-linear
- llama.cpp b7957 以降
- パラメータ数
- 49.1B
- 最大コンテキスト長
- 1,048,576
- ライセンス
- mit 商用可
Ollama ollama run hf.co/bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
ライセンスと商用利用
MIT License 商用可
商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。
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（kimi-linear）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7957（2026年2月6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/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-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/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-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。
moonshotai のほかのモデル
-
2,779.5B
moonshotai
Kimi-K3
- UD-Q1_0 のサイズ
- 466 GB
- 8K で必要なメモリ
- 468 GB
実測 推定
-
1,026.4B
moonshotai
Kimi-K2.7-Code
- UD-IQ1_M のサイズ
- 304 GB
- 8K で必要なメモリ
- 305 GB
実測 推定
-
1,026.4B
moonshotai
Kimi-K2-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 621 GB
- 8K で必要なメモリ
- 622 GB
実測 推定
-
1,026.4B
moonshotai
Kimi-K2.6
- UD-Q2_K_XL のサイズ
- 340 GB
- 8K で必要なメモリ
- 342 GB
実測 推定
-
72.7B
moonshotai
Kimi-Dev-72B
- UD-IQ1_S のサイズ
- 23.0 GB
- 8K で必要なメモリ
- 26.6 GB
実測 推定 VRAM 32 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
35.5B
huihui-ai
Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP
- Q2_K のサイズ
- 13.2 GB
- 8K で必要なメモリ
- 14.5 GB
実測 推定 VRAM 16 GB〜
-
35.5B
ornith-ai
Ornith-1.5-35B-A3B
- 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〜
-
35.5B
unsloth
Qwen3.6-35B-A3B-MTP
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 22.7 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.9 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
34.7B
Qwen
Qwen3.6-35B-A3B
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 22.1 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
34.7B
ornith-ai
Ornith-1.0-35B
- Q4_K_M のサイズ
- 21.2 GB
- 8K で必要なメモリ
- 22.5 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
35.5B
empero-ai
Qwen3.8-35B-A3B-Distill
- 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
- Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct（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30.1 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31.0 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Kimi-Linear-48B-A3B-Instructは商用利用できますか？
- 元のモデルのライセンスはMIT License（商用利用できる）。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 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 IQ1_M（推定 11.9 GB）まで、16GB なら IQ2_M（推定 16.8 GB）まで、24GB なら Q3_K_XL（推定 24.9 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）。
- Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/bartowski/moonshotai_Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-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。