XiaomiMiMo
MiMo-V2-Flash
- パラメータ数
- 308.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- アーキテクチャ
- mimo2
- ライセンス
- 商用可
- ライセンス
- mit
- llama.cpp
- b7536+
MiMo-V2-Flash の概要
MiMo-V2-Flash は、Hugging Face の XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は unsloth/MiMo-V2-Flash-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 308.8B（3,088億）、アーキテクチャは mimo2、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 27 種類あり、ファイルサイズは UD-TQ1_0 の 77.7 GB から BF16 の 618 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（187 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 188 GB、32,768 トークンでは推定 189 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 192 GB 以上の GPUか、統合メモリ 192 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 UD-TQ1_0（77.7 GB）なら、8,192 トークンで推定 79.1 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31日
- アーキテクチャ
- mimo2
- llama.cpp b7536 以降
- パラメータ数
- 308.8B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- mit 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 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| UD-TQ1_0 | 77.7 GB | - | 79.0 GB | 79.1 GB | 79.3 GB | 79.7 GB | 80.4 GB | 81.9 GB | 85.0 GB |
| UD-IQ1_S （2分割） | 87.2 GB | - | 88.5 GB | 88.6 GB | 88.8 GB | 89.2 GB | 90.0 GB | 91.5 GB | 94.5 GB |
| UD-IQ1_M （2分割） | 93.8 GB | - | 95.1 GB | 95.2 GB | 95.4 GB | 95.8 GB | 96.5 GB | 98.0 GB | 101 GB |
| UD-IQ2_XXS （3分割） | 102 GB | - | 103 GB | 103 GB | 103 GB | 104 GB | 104 GB | 106 GB | 109 GB |
| UD-IQ2_M （3分割） | 107 GB | - | 108 GB | 108 GB | 108 GB | 109 GB | 109 GB | 111 GB | 114 GB |
| Q2_K （3分割） | 112 GB | とても大きい | 114 GB | 114 GB | 114 GB | 114 GB | 115 GB | 117 GB | 120 GB |
| Q2_K_L （3分割） | 112 GB | - | 114 GB | 114 GB | 114 GB | 114 GB | 115 GB | 117 GB | 120 GB |
| UD-Q2_K_XL （3分割） | 116 GB | - | 118 GB | 118 GB | 118 GB | 118 GB | 119 GB | 121 GB | 124 GB |
| UD-IQ3_XXS （3分割） | 127 GB | - | 129 GB | 129 GB | 129 GB | 129 GB | 130 GB | 132 GB | 135 GB |
| Q3_K_S （3分割） | 133 GB | 大きい | 134 GB | 135 GB | 135 GB | 135 GB | 136 GB | 137 GB | 140 GB |
| UD-Q3_K_XL （3分割） | 137 GB | - | 138 GB | 138 GB | 139 GB | 139 GB | 140 GB | 141 GB | 144 GB |
| Q3_K_M （3分割） | 147 GB | 中くらい | 149 GB | 149 GB | 149 GB | 149 GB | 150 GB | 152 GB | 155 GB |
| IQ4_XS （4分割） | 164 GB | 小さい | 166 GB | 166 GB | 166 GB | 166 GB | 167 GB | 169 GB | 172 GB |
| IQ4_NL （4分割） | 174 GB | 小さい | 175 GB | 175 GB | 176 GB | 176 GB | 177 GB | 178 GB | 181 GB |
| Q4_0 （4分割） | 175 GB | 中くらい | 176 GB | 176 GB | 176 GB | 177 GB | 177 GB | 179 GB | 182 GB |
| Q4_K_S （4分割） | 175 GB | 中くらい | 177 GB | 177 GB | 177 GB | 177 GB | 178 GB | 180 GB | 183 GB |
| UD-Q4_K_XL （4分割） | 178 GB | - | 179 GB | 179 GB | 179 GB | 180 GB | 180 GB | 182 GB | 185 GB |
| Q4_K_M （4分割） | 187 GB | 小さい | 188 GB | 188 GB | 188 GB | 189 GB | 190 GB | 191 GB | 194 GB |
| Q4_1 （4分割） | 193 GB | 中くらい | 195 GB | 195 GB | 195 GB | 195 GB | 196 GB | 198 GB | 201 GB |
| Q5_K_S （5分割） | 213 GB | 小さい | 214 GB | 214 GB | 214 GB | 215 GB | 215 GB | 217 GB | 220 GB |
| Q5_K_M （5分割） | 219 GB | ごく小さい | 220 GB | 221 GB | 221 GB | 221 GB | 222 GB | 223 GB | 226 GB |
| UD-Q5_K_XL （5分割） | 220 GB | - | 221 GB | 221 GB | 221 GB | 222 GB | 223 GB | 224 GB | 227 GB |
| Q6_K （6分割） | 253 GB | ごく小さい | 255 GB | 255 GB | 255 GB | 255 GB | 256 GB | 258 GB | 261 GB |
| UD-Q6_K_XL （6分割） | 263 GB | - | 265 GB | 265 GB | 265 GB | 265 GB | 266 GB | 268 GB | 271 GB |
| Q8_0 （7分割） | 328 GB | ほぼ同じ | 330 GB | 330 GB | 330 GB | 330 GB | 331 GB | 332 GB | 335 GB |
| UD-Q8_K_XL （8分割） | 354 GB | - | 356 GB | 356 GB | 356 GB | 356 GB | 357 GB | 358 GB | 361 GB |
| BF16 （13分割） | 618 GB | 元の精度 | 619 GB | 619 GB | 619 GB | 620 GB | 620 GB | 622 GB | 625 GB |
Ollama ollama run hf.co/unsloth/MiMo-V2-Flash-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf unsloth/MiMo-V2-Flash-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（mimo2）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7536（2025年12月24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/unsloth/MiMo-V2-Flash-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 unsloth/MiMo-V2-Flash-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に unsloth/MiMo-V2-Flash-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。
XiaomiMiMo のほかのモデル
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- 8K で必要なメモリ
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- 8K で必要なメモリ
- 87.6 GB
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- Q2_K のサイズ
- 97.6 GB
- 8K で必要なメモリ
- 98.5 GB
実測 推定 VRAM 96 GB〜
-
284.3B
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- UD-IQ1_S のサイズ
- 82.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 83.4 GB
実測 推定 VRAM 96 GB〜
よくある質問
- MiMo-V2-Flash（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187 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188 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- MiMo-V2-Flash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。
- MiMo-V2-Flash 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 に収まる量子化は無し、24GB に収まる量子化は無し（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）。
- MiMo-V2-Flash を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/unsloth/MiMo-V2-Flash-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。