Mixtral-8x22B-v0.1 の概要
Mixtral-8x22B-v0.1 は、Hugging Face の v2ray/Mixtral-8x22B-v0.1 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 140.6B（1,406億）、アーキテクチャは llama、最大コンテキスト長は 65,536 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 15 種類あり、ファイルサイズは IQ1_S の 29.6 GB から F16 の 281 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（85.6 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 88.1 GB、32,768 トークンでは推定 93.7 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 96 GB 以上の GPUか、統合メモリ 96 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（29.6 GB）なら、8,192 トークンで推定 32.1 GBです。
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6日
- アーキテクチャ
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 140.6B
- 最大コンテキスト長
- 65,536
- 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 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IQ1_S | 29.6 GB | とても大きい | 31.2 GB | 32.1 GB | 34.0 GB | 37.8 GB | 45.3 GB |
| IQ1_M | 32.7 GB | とても大きい | 34.3 GB | 35.2 GB | 37.1 GB | 40.9 GB | 48.4 GB |
| Q2_K （5分割） | 52.1 GB | とても大きい | 53.6 GB | 54.6 GB | 56.5 GB | 60.2 GB | 67.7 GB |
| IQ3_XS （5分割） | 58.2 GB | 大きい | 59.8 GB | 60.7 GB | 62.6 GB | 66.3 GB | 73.9 GB |
| Q3_K_S （5分割） | 61.5 GB | 大きい | 63.0 GB | 64.0 GB | 65.9 GB | 69.6 GB | 77.1 GB |
| Q3_K_M （5分割） | 67.8 GB | 中くらい | 69.3 GB | 70.3 GB | 72.2 GB | 75.9 GB | 83.4 GB |
| Q3_K_L （5分割） | 72.6 GB | 中くらい | 74.1 GB | 75.1 GB | 76.9 GB | 80.7 GB | 88.2 GB |
| IQ4_XS （5分割） | 76.4 GB | 小さい | 77.9 GB | 78.8 GB | 80.7 GB | 84.5 GB | 92.0 GB |
| Q4_K_S （5分割） | 80.5 GB | 中くらい | 82.0 GB | 83.0 GB | 84.8 GB | 88.6 GB | 96.1 GB |
| Q4_K_M （5分割） | 85.6 GB | 小さい | 87.1 GB | 88.1 GB | 89.9 GB | 93.7 GB | 101 GB |
| Q5_K_S （5分割） | 97.0 GB | 小さい | 98.5 GB | 99.5 GB | 101 GB | 105 GB | 113 GB |
| Q5_K_M （5分割） | 100.0 GB | ごく小さい | 102 GB | 102 GB | 104 GB | 108 GB | 116 GB |
| Q6_K （5分割） | 116 GB | ごく小さい | 117 GB | 118 GB | 120 GB | 124 GB | 131 GB |
| Q8_0 （5分割） | 149 GB | ほぼ同じ | 151 GB | 152 GB | 154 GB | 158 GB | 165 GB |
| F16 （7分割） | 281 GB | 元の精度 | 283 GB | 284 GB | 286 GB | 289 GB | 297 GB |
Ollama ollama run hf.co/MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-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/MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-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 MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-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。
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
176.9B
ISTA-DASLab
Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO
- Q2_0 のサイズ
- 66.4 GB
- 8K で必要なメモリ
- 67.8 GB
実測 推定 VRAM 64 GB〜
-
176.9B
SC117
Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated
- Q2_0 のサイズ
- 66.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 68.2 GB
実測 推定 VRAM 64 GB〜
-
176.9B
Qwen
Qwen3.8-Flash-Next
- UD-IQ1_S のサイズ
- 66.4 GB
- 8K で必要なメモリ
- 67.8 GB
実測 推定 VRAM 64 GB〜
-
125.7B
agentionai
Qwen3.8-Flash-Next-Gyro
- TQ1_0 のサイズ
- 29.7 GB
- 8K で必要なメモリ
- 31.1 GB
実測 推定 VRAM 32 GB〜
-
125.7B
agentionai
Qwen3.8-Flash-Next-Gyro-abliterated-Huihui
- TQ1_0 のサイズ
- 29.7 GB
- 8K で必要なメモリ
- 31.1 GB
実測 推定 VRAM 32 GB〜
-
176.9B
ukisai
Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO
- Q2_0 のサイズ
- 66.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 67.9 GB
実測 推定 VRAM 64 GB〜
よくある質問
- Mixtral-8x22B-v0.1（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85.6 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88.1 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Mixtral-8x22B-v0.1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。
- Mixtral-8x22B-v0.1 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）。
- Mixtral-8x22B-v0.1 を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/MaziyarPanahi/Mixtral-8x22B-v0.1-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。