llm-jp-3-13b-instruct3 の概要
llm-jp-3-13b-instruct3 は、Hugging Face の llm-jp/llm-jp-3-13b-instruct3 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は mmnga/llm-jp-3-13b-instruct3-gguf が公開しています。パラメータ数は約 13.7B（137億）、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 3.25 GB から Q8_0 の 14.6 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
- 13.7B
- 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 | 3.25 GB | とても大きい | 7.35 GB |
| IQ1_M | 3.49 GB | とても大きい | 7.59 GB |
| IQ2_XXS | 3.89 GB | とても大きい | 7.99 GB |
| IQ2_XS | 4.24 GB | とても大きい | 8.34 GB |
| IQ2_S | 4.59 GB | とても大きい | 8.68 GB |
| IQ2_M | 4.91 GB | 大きい | 9.00 GB |
| Q2_K | 5.25 GB | とても大きい | 9.35 GB |
| IQ3_XXS | 5.35 GB | 大きい | 9.45 GB |
| IQ3_XS | 5.80 GB | 大きい | 9.89 GB |
| Q3_K_S | 6.09 GB | 大きい | 10.2 GB |
| IQ3_S | 6.09 GB | 中くらい | 10.2 GB |
| IQ3_M | 6.42 GB | 中くらい | 10.5 GB |
| Q3_K_M | 6.77 GB | 中くらい | 10.9 GB |
| Q3_K_L | 7.36 GB | 中くらい | 11.5 GB |
| IQ4_XS | 7.43 GB | 小さい | 11.5 GB |
| Q4_0 | 7.85 GB | 中くらい | 11.9 GB |
| IQ4_NL | 7.85 GB | 小さい | 11.9 GB |
| Q4_K_S | 7.90 GB | 中くらい | 12.0 GB |
| Q4_K_M | 8.35 GB | 小さい | 12.4 GB |
| Q5_0 | 9.50 GB | 小さい | 13.6 GB |
| Q5_K_S | 9.50 GB | 小さい | 13.6 GB |
| Q5_K_M | 9.75 GB | ごく小さい | 13.8 GB |
| Q6_K | 11.2 GB | ごく小さい | 15.3 GB |
| Q8_0 | 14.6 GB | ほぼ同じ | 18.7 GB |
Ollama ollama run hf.co/mmnga/llm-jp-3-13b-instruct3-gguf:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf mmnga/llm-jp-3-13b-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-3-13b-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-3-13b-instruct3-gguf:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に mmnga/llm-jp-3-13b-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）
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it
- Q4_K_M のサイズ
- 7.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.83 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it-qat-q4_0
- Q4_0 のサイズ
- 6.98 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.69 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
HauhauCS
Gemma4-12B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced
- Q4_K_M のサイズ
- 7.38 GB
- 8K で必要なメモリ
- 9.09 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
12.1B
JetBrains
Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 8.07 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.99 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
14.8B
Qwen
Qwen3-14B
- Q4_K_M のサイズ
- 9.00 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.2 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
jialinyyzz
humanizer
- Q4_K_M のサイズ
- 7.63 GB
- 8K で必要なメモリ
- 9.34 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
よくある質問
- llm-jp-3-13b-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8.35 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12.4 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-3-13b-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-3-13b-instruct3 を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/mmnga/llm-jp-3-13b-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。