Phi-4-mini-instruct の概要
Phi-4-mini-instruct は、Hugging Face の microsoft/Phi-4-mini-instruct をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 3 つの配布元（unsloth/Phi-4-mini-instruct-GGUF・bartowski/microsoft_Phi-4-mini-instruct-GGUF・MaziyarPanahi/Phi-4-mini-instruct-GGUF）が公開しています。パラメータ数は約 3.8B（38億）、アーキテクチャは phi3、最大コンテキスト長は 131,072 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 25 種類あり、ファイルサイズは IQ2_M の 1.51 GB から F16 の 7.68 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（2.49 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 4.51 GB、32,768 トークンでは推定 7.73 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 6 GB 以上の GPU（Arc A380・GeForce RTX 4050 Laptop GPU など）か、統合メモリ 6 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 IQ2_M（1.51 GB）なら、8,192 トークンで推定 3.53 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。
同じモデルの GGUF を 3 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。
「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
- phi3
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 3.8B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- 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 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q2_K_L | 1.68 GB | - | 3.17 GB | 3.70 GB | 4.78 GB | 6.92 GB | 11.2 GB | 19.8 GB |
| Q2_K | 1.68 GB | とても大きい | 3.17 GB | 3.70 GB | 4.78 GB | 6.92 GB | 11.2 GB | 19.8 GB |
| Q3_K_M | 2.12 GB | 中くらい | 3.60 GB | 4.14 GB | 5.21 GB | 7.36 GB | 11.7 GB | 20.2 GB |
| Q4_K_M | 2.49 GB | 小さい | 3.98 GB | 4.51 GB | 5.59 GB | 7.73 GB | 12.0 GB | 20.6 GB |
| Q5_K_M | 2.85 GB | ごく小さい | 4.33 GB | 4.87 GB | 5.94 GB | 8.09 GB | 12.4 GB | 21.0 GB |
| Q6_K | 3.16 GB | ごく小さい | 4.64 GB | 5.18 GB | 6.25 GB | 8.40 GB | 12.7 GB | 21.3 GB |
| Q8_0 | 4.08 GB | ほぼ同じ | 5.57 GB | 6.10 GB | 7.18 GB | 9.33 GB | 13.6 GB | 22.2 GB |
| BF16 | 7.68 GB | 元の精度 | 9.16 GB | 9.70 GB | 10.8 GB | 12.9 GB | 17.2 GB | 25.8 GB |
Ollama ollama run hf.co/unsloth/Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf unsloth/Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- phi3
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 3.8B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- ライセンス
- mit 商用可
Ollama ollama run hf.co/bartowski/microsoft_Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/microsoft_Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月4日
- アーキテクチャ
- phi3
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 3.8B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- 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 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 1.68 GB | とても大きい | 3.17 GB | 3.70 GB | 4.78 GB | 6.92 GB | 11.2 GB | 19.8 GB |
| Q3_K_S | 1.90 GB | 大きい | 3.38 GB | 3.92 GB | 4.99 GB | 7.14 GB | 11.4 GB | 20.0 GB |
| Q3_K_M | 2.12 GB | 中くらい | 3.60 GB | 4.14 GB | 5.21 GB | 7.36 GB | 11.7 GB | 20.2 GB |
| Q3_K_L | 2.25 GB | 中くらい | 3.73 GB | 4.27 GB | 5.34 GB | 7.49 GB | 11.8 GB | 20.4 GB |
| Q4_K_S | 2.34 GB | 中くらい | 3.82 GB | 4.36 GB | 5.43 GB | 7.58 GB | 11.9 GB | 20.5 GB |
| Q4_K_M | 2.49 GB | 小さい | 3.98 GB | 4.51 GB | 5.59 GB | 7.73 GB | 12.0 GB | 20.6 GB |
| Q5_K_S | 2.73 GB | 小さい | 4.21 GB | 4.75 GB | 5.82 GB | 7.97 GB | 12.3 GB | 20.9 GB |
| Q5_K_M | 2.85 GB | ごく小さい | 4.33 GB | 4.87 GB | 5.94 GB | 8.09 GB | 12.4 GB | 21.0 GB |
| Q6_K | 3.16 GB | ごく小さい | 4.64 GB | 5.18 GB | 6.25 GB | 8.40 GB | 12.7 GB | 21.3 GB |
| Q8_0 | 4.08 GB | ほぼ同じ | 5.57 GB | 6.10 GB | 7.18 GB | 9.33 GB | 13.6 GB | 22.2 GB |
| F16 | 7.68 GB | 元の精度 | 9.16 GB | 9.70 GB | 10.8 GB | 12.9 GB | 17.2 GB | 25.8 GB |
Ollama ollama run hf.co/MaziyarPanahi/Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf MaziyarPanahi/Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）
Q4_K_M（2.49 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 A380 6 GB | 186 GB/s | 45〜60 | 75 |
| Arc A770M 16 GB | 512 GB/s | 123〜164 | 205 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 431〜575 | 719 |
| Apple M2 8 GB | 100 GB/s | 24〜32 | 40 |
| Apple M2 Pro 16 GB | 200 GB/s | 48〜64 | 80 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 289〜385 | 482 |
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
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
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。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 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/Phi-4-mini-instruct-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/Phi-4-mini-instruct-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に unsloth/Phi-4-mini-instruct-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。
microsoft のほかのモデル
-
1.8B
microsoft
VibeVoice-ASR-BitNet
- Q6_K のサイズ
- 0.99 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.08 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
7.2B
microsoft
WizardLM-2-7B
- Q4_K_M のサイズ
- 4.37 GB
- 8K で必要なメモリ
- 6.04 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
14.7B
microsoft
phi-4
- Q4_K_M のサイズ
- 9.05 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.5 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
3.8B
microsoft
Phi-3.5-mini-instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 2.39 GB
- 8K で必要なメモリ
- 6.22 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
4.3B
microsoft
FrogNano-4B-2609
- Q4_K_M のサイズ
- 2.80 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.16 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
26.9B
microsoft
Fara1.5-27B
- Q4_K_M のサイズ
- 17.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 19.3 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
4.2B
Qwen
Qwen3.5-4B
- Q4_K_M のサイズ
- 2.74 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.11 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
4.1B
peculiar-ragdoll
Sharp-Spark-X2.5-4B
- Q4_K_XL のサイズ
- 2.68 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.90 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
3.1B
ZejunLi
AdaVaR-3B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.93 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.08 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
4B
Qwen
Qwen3-4B-Instruct-2507
- Q4_K_M のサイズ
- 2.50 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.55 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
4B
Qwen
Qwen3-VL-4B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 2.50 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.55 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
4B
Qwen
Qwen3-4B
- Q4_K_M のサイズ
- 2.50 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.55 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
よくある質問
- Phi-4-mini-instruct（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2.49 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4.51 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Phi-4-mini-instruct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。
- Phi-4-mini-instruct は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
- 8GB なら Q8_0（推定 6.10 GB）まで、12GB なら BF16（推定 9.70 GB）まで、16GB なら BF16（推定 9.70 GB）まで、24GB なら BF16（推定 9.70 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）。
- Phi-4-mini-instruct を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/unsloth/Phi-4-mini-instruct-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。