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k2-fsa

OmniVoice

音声

パラメータ数
0.6B
最大コンテキスト長
40,960
アーキテクチャ
omnivoice-lm
ライセンス
非商用のみ
元モデル
k2-fsa/OmniVoice
ライセンス
cc-by-nc-4.0

OmniVoice の概要

OmniVoice は、Hugging Face の k2-fsa/OmniVoice をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は Serveurperso/OmniVoice-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 613M、アーキテクチャは omnivoice-lm、最大コンテキスト長は 40,960 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 4 種類あり、ファイルサイズは Q4_K_M の 0.25 GB から F32 の 2.46 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（0.25 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 2.04 GB、32,768 トークンでは推定 4.86 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 4 GB 以上の GPU（Arc A310・Arc A370M など）か、統合メモリ 4 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）。

Serveurperso/OmniVoice-GGUF の表示では、ライセンスは クリエイティブ・コモンズ 表示-非営利 4.0（CC BY-NC 4.0） で、商用利用はできません（研究・個人などの非商用に限られます）。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

Serveurperso/OmniVoice-GGUF

第三者が変換して配布 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
omnivoice-lm
llama.cpp の本家は未対応（b12025 時点）
パラメータ数
0.6B
最大コンテキスト長
40,960
ライセンス
cc-by-nc-4.0 非商用のみ
OmniVoice（Serveurperso/OmniVoice-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
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 40,960 最大
Q4_K_M omnivoice-tokenizer-Q4_K_M 0.25 GB 小さい 1.57 GB 2.04 GB 2.98 GB 4.86 GB 5.80 GB
Q8_0 omnivoice-tokenizer-Q8_0 0.29 GB ほぼ同じ 1.61 GB 2.08 GB 3.02 GB 4.89 GB 5.83 GB
BF16 omnivoice-tokenizer-BF16 0.37 GB 元の精度 1.69 GB 2.16 GB 3.10 GB 4.98 GB 5.92 GB
Q4_K_M omnivoice-base-Q4_K_M 0.41 GB 小さい 1.72 GB 2.19 GB 3.13 GB 5.01 GB 5.95 GB
Q8_0 omnivoice-base-Q8_0 0.66 GB ほぼ同じ 1.97 GB 2.44 GB 3.38 GB 5.26 GB 6.20 GB
F32 omnivoice-tokenizer-F32 0.73 GB 元の精度 2.05 GB 2.52 GB 3.46 GB 5.34 GB 6.28 GB
BF16 omnivoice-base-BF16 1.23 GB 元の精度 2.55 GB 3.02 GB 3.96 GB 5.84 GB 6.78 GB
F32 omnivoice-base-F32 2.46 GB 元の精度 3.77 GB 4.24 GB 5.18 GB 7.06 GB 8.00 GB

この GGUF の形式（omnivoice-lm）は、llama.cpp の本家（b12025 時点）には無い形式です。Ollama・LM Studio・llama.cpp の本家では読み込めないため、配布元の説明にある専用のツールで動かしてください。

主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）

Q4_K_M（0.25 GB）で文章を生成する速さの目安です。1トークンごとにモデルの重みを1回読むので、上限はメモリの帯域 ÷ ファイルサイズで決まります。目安はその 6〜8 割で、公開されている実測の多くがこの範囲に入ります。

機種 メモリ帯域 目安（トークン/秒） 推定 上限
Arc A370M 4 GB 112 GB/s 266〜355 444
Arc A770 (8GB) 8 GB 512 GB/s 1,217〜1,622 2,028
GeForce RTX 5090 32 GB 1,792 GB/s 4,259〜5,678 7,098
Apple M2 8 GB 100 GB/s 238〜317 396
Apple M2 Pro 16 GB 200 GB/s 475〜634 792
Apple M5 Ultra 96 GB 1,200 GB/s 2,852〜3,802 4,753

推定です。プロンプトを読み込む速さ（計算の速さで決まる）は含みません。コンテキストが長いほど、また一部を CPU に逃がすと遅くなります。Mac は搭載メモリが必要量の 4/3 以上のものだけを出しています。帯域が公表されていない機種（一部の GeForce など）は出ません。

ライセンスと商用利用

クリエイティブ・コモンズ 表示-非営利 4.0（CC BY-NC 4.0） 非商用のみ

非営利の目的に限って、作者を表示して利用・改変できます。商用利用はできません。

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

よくある質問

OmniVoice（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0.25 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2.04 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
OmniVoiceは商用利用できますか？
ライセンスはクリエイティブ・コモンズ 表示-非営利 4.0（CC BY-NC 4.0）（商用利用できない）。非営利の目的に限って、作者を表示して利用・改変できます。商用利用はできません。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
OmniVoice は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB なら F32（推定 4.24 GB）まで、12GB なら F32（推定 4.24 GB）まで、16GB なら F32（推定 4.24 GB）まで、24GB なら F32（推定 4.24 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）。