llm-jp-3-1.8b-instruct3 の概要
llm-jp-3-1.8b-instruct3 は、Hugging Face の llm-jp/llm-jp-3-1.8b-instruct3 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-gguf が公開しています。パラメータ数は約 1.9B（19億）、アーキテクチャは llama、最大コンテキスト長は 4,096 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 24 種類あり、ファイルサイズは IQ1_S の 0.52 GB から Q8_0 の 1.99 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
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
- 1.9B
- 最大コンテキスト長
- 4,096
- 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 最大 |
|---|---|---|---|
| IQ1_S | 0.52 GB | とても大きい | 2.07 GB |
| IQ1_M | 0.55 GB | とても大きい | 2.10 GB |
| IQ2_XXS | 0.60 GB | とても大きい | 2.14 GB |
| IQ2_XS | 0.64 GB | とても大きい | 2.18 GB |
| IQ2_S | 0.69 GB | とても大きい | 2.23 GB |
| IQ2_M | 0.73 GB | 大きい | 2.27 GB |
| Q2_K | 0.77 GB | とても大きい | 2.32 GB |
| IQ3_XXS | 0.78 GB | 大きい | 2.33 GB |
| IQ3_XS | 0.85 GB | 大きい | 2.40 GB |
| Q3_K_S | 0.88 GB | 大きい | 2.43 GB |
| IQ3_S | 0.88 GB | 中くらい | 2.43 GB |
| IQ3_M | 0.92 GB | 中くらい | 2.46 GB |
| Q3_K_M | 0.96 GB | 中くらい | 2.51 GB |
| Q3_K_L | 1.03 GB | 中くらい | 2.57 GB |
| IQ4_XS | 1.05 GB | 小さい | 2.60 GB |
| Q4_0 | 1.11 GB | 中くらい | 2.65 GB |
| IQ4_NL | 1.11 GB | 小さい | 2.65 GB |
| Q4_K_S | 1.11 GB | 中くらい | 2.66 GB |
| Q4_K_M | 1.16 GB | 小さい | 2.71 GB |
| Q5_0 | 1.31 GB | 小さい | 2.86 GB |
| Q5_K_S | 1.31 GB | 小さい | 2.86 GB |
| Q5_K_M | 1.34 GB | ごく小さい | 2.89 GB |
| Q6_K | 1.53 GB | ごく小さい | 3.08 GB |
| Q8_0 | 1.99 GB | ほぼ同じ | 3.53 GB |
Ollama ollama run hf.co/mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-gguf:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-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
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/mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-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 mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-gguf:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-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。
llm-jp のほかのモデル
-
33.2B
llm-jp
llm-jp-4-33b-thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 20.2 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.3 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
32.1B
llm-jp
llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 21.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.1 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
33.2B
llm-jp
llm-jp-4.1-33b-thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 20.4 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.5 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
8.6B
llm-jp
llm-jp-4.1-8b-thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 5.50 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.51 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
8.6B
llm-jp
llm-jp-4-8b-instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 5.30 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.32 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
13.7B
llm-jp
llm-jp-3.1-13b-instruct4
- Q4_K_M のサイズ
- 8.35 GB
- 8K で必要なメモリ
- -
実測 推定
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
2B
Qwen
Qwen3-ASR-1.7B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.32 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.11 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.8B
rippertnt
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M
- Q4_K_M のサイズ
- 1.13 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.70 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
prism-ml
Ternary-Bonsai-2-2B
- Q2_0 のサイズ
- 0.55 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.71 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
empero-ai
Qwen3.8-2B-Distill
- Q4_K_M のサイズ
- 1.31 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.48 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.8B
Qwen
Qwen2.5-1.5B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 1.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.20 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
Qwen
Qwen3.5-2B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.28 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.45 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
よくある質問
- llm-jp-3-1.8b-instruct3（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1.16 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2.71 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- llm-jp-3-1.8b-instruct3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。
- llm-jp-3-1.8b-instruct3 を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/mmnga/llm-jp-3-1.8b-instruct3-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。