DavidAU
Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B
- パラメータ数
- 18.4B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- アーキテクチャ
- llama
- ライセンス
- 商用可
- ライセンス
- apache-2.0
Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B の概要
Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B は、Hugging Face の DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 18.4B（184億）、アーキテクチャは llama、最大コンテキスト長は 131,072 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 13 種類あり、ファイルサイズは Q2_K の 7.04 GB から Q8_0 の 19.6 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（11.3 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 13.1 GB、32,768 トークンでは推定 15.9 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）。最も小さい Q2_K（7.04 GB）なら、8,192 トークンで推定 8.78 GBです。
DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-GGUF の表示では、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
DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-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
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 18.4B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 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 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 7.04 GB | とても大きい | 8.31 GB | 8.78 GB | 9.72 GB | 11.6 GB | 15.4 GB | 22.9 GB |
| Q3_K_S | 8.25 GB | 大きい | 9.52 GB | 9.99 GB | 10.9 GB | 12.8 GB | 16.6 GB | 24.1 GB |
| Q3_K_M | 9.03 GB | 中くらい | 10.3 GB | 10.8 GB | 11.7 GB | 13.6 GB | 17.3 GB | 24.9 GB |
| IQ4_XS | 10.1 GB | 小さい | 11.4 GB | 11.9 GB | 12.8 GB | 14.7 GB | 18.4 GB | 26.0 GB |
| Q4_0_4_4 | 10.6 GB | - | 11.8 GB | 12.3 GB | 13.2 GB | 15.1 GB | 18.9 GB | 26.4 GB |
| Q4_0_4_8 | 10.6 GB | - | 11.8 GB | 12.3 GB | 13.2 GB | 15.1 GB | 18.9 GB | 26.4 GB |
| Q4_0_8_8 | 10.6 GB | - | 11.8 GB | 12.3 GB | 13.2 GB | 15.1 GB | 18.9 GB | 26.4 GB |
| Q4_K_S | 10.7 GB | 中くらい | 11.9 GB | 12.4 GB | 13.3 GB | 15.2 GB | 19.0 GB | 26.5 GB |
| Q4_K_M | 11.3 GB | 小さい | 12.6 GB | 13.1 GB | 14.0 GB | 15.9 GB | 19.6 GB | 27.1 GB |
| Q5_K_S | 12.8 GB | 小さい | 14.1 GB | 14.5 GB | 15.5 GB | 17.3 GB | 21.1 GB | 28.6 GB |
| Q5_K_M | 13.2 GB | ごく小さい | 14.4 GB | 14.9 GB | 15.8 GB | 17.7 GB | 21.5 GB | 29.0 GB |
| Q6_K | 15.2 GB | ごく小さい | 16.4 GB | 16.9 GB | 17.8 GB | 19.7 GB | 23.5 GB | 31.0 GB |
| Q8_0 | 19.6 GB | ほぼ同じ | 20.8 GB | 21.3 GB | 22.2 GB | 24.1 GB | 27.9 GB | 35.4 GB |
Ollama ollama run hf.co/DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-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。
元のモデルのライセンスがまだ取得できていないため、GGUF の配布元の表示で判定しています。 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
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/DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-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 DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-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。
DavidAU のほかのモデル
-
9B
DavidAU
Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 6.83 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.20 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
26.9B
DavidAU
Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 18.0 GB
- 8K で必要なメモリ
- 19.8 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
26.9B
DavidAU
Qwen3.8-27B-Turbo-Brilliance-50X-Reasoning-Instruct-NEO-MAX-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 16.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.3 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
24B
DavidAU
LFM2.5-24B-A2B-Turbo-Brilliance-50X-NEO-MAX-Imatrix
- IQ3_M のサイズ
- 10.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.5 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
27.3B
DavidAU
Qwen3.8-27B-Jumbo-Fusion-IQ-747-900-Turbo-Brilliance-50X-Reasoning-Instruct-NEO-MAX-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 16.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.6 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
26.9B
DavidAU
Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 18.0 GB
- 8K で必要なメモリ
- 19.8 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
25.2B
farbodtavakkoli
OTel-2.0-Decision-26B-A4B-4bit
- Q4_K_M のサイズ
- 16.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
25.2B
google
gemma-4-26B-A4B-it
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 16.9 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.5 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
24B
AtomicChat
LFM2.5-24B-A2B-Uncensored
- Q4_K_M のサイズ
- 15.4 GB
- 8K で必要なメモリ
- 16.3 GB
実測 推定 VRAM 16 GB〜
-
20.9B
openai
gpt-oss-20b
- Q4_K_M のサイズ
- 11.6 GB
- 8K で必要なメモリ
- 12.8 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
25.2B
HauhauCS
Gemma4-26B-A4B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP
- Q4_K_M のサイズ
- 16.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
24B
LiquidAI
LFM2.5-24B-A2B
- UD-IQ2_XXS のサイズ
- 7.47 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.44 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
よくある質問
- Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B（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11.3 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13.1 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4Bは商用利用できますか？
- 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。
- Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B 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 Q4_K_S（推定 12.4 GB）まで、16GB なら Q6_K（推定 16.9 GB）まで、24GB なら Q8_0（推定 21.3 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）。
- Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/DavidAU/Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-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。