Qwen
Qwen3-Coder-Next
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- アーキテクチャ
- qwen3next
- ライセンス
- 商用可
- ライセンス
- apache-2.0
- llama.cpp
- b7186+
Qwen3-Coder-Next の概要
Qwen3-Coder-Next は、Hugging Face の Qwen/Qwen3-Coder-Next をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 5 つの配布元（unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF・Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF・lmstudio-community/Qwen3-Coder-Next-GGUF ほか）が公開しています。パラメータ数は約 79.7B（797億）、アーキテクチャは qwen3next、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 54 種類あり、ファイルサイズは IQ1_S の 16.6 GB から BF16 の 159 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（48.5 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 49.7 GB、32,768 トークンでは推定 50.3 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 48 GB 以上の GPUか、統合メモリ 48 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（16.6 GB）なら、8,192 トークンで推定 17.7 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。
同じモデルの GGUF を 5 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
- qwen3next
- llama.cpp b7186 以降
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
Ollama ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen3next
- llama.cpp b7186 以降
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- 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 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M （4分割） | 48.4 GB | 小さい | 49.7 GB | 49.8 GB | 50.0 GB | 50.4 GB | 51.2 GB | 52.8 GB | 56.0 GB |
| Q5_0 （4分割） | 55.0 GB | 小さい | 56.2 GB | 56.3 GB | 56.6 GB | 57.0 GB | 57.8 GB | 59.4 GB | 62.6 GB |
| Q5_K_M （4分割） | 56.7 GB | ごく小さい | 58.0 GB | 58.1 GB | 58.3 GB | 58.7 GB | 59.5 GB | 61.1 GB | 64.3 GB |
| Q6_K （4分割） | 65.5 GB | ごく小さい | 66.8 GB | 66.9 GB | 67.1 GB | 67.5 GB | 68.3 GB | 69.9 GB | 73.1 GB |
| Q8_0 （4分割） | 84.8 GB | ほぼ同じ | 86.1 GB | 86.2 GB | 86.4 GB | 86.8 GB | 87.6 GB | 89.2 GB | 92.4 GB |
| F16 （4分割） | 159 GB | 元の精度 | 161 GB | 161 GB | 161 GB | 161 GB | 162 GB | 164 GB | 167 GB |
Ollama ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen3next
- llama.cpp b7186 以降
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- 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 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 48.5 GB | 小さい | 49.5 GB | 49.6 GB | 49.8 GB | 50.2 GB | 51.0 GB | 52.6 GB | 55.9 GB |
| Q6_K （2分割） | 65.5 GB | ごく小さい | 66.6 GB | 66.7 GB | 66.9 GB | 67.3 GB | 68.1 GB | 69.7 GB | 72.9 GB |
| Q8_0 （3分割） | 84.8 GB | ほぼ同じ | 85.8 GB | 85.9 GB | 86.1 GB | 86.5 GB | 87.3 GB | 89.0 GB | 92.2 GB |
Ollama ollama run hf.co/lmstudio-community/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf lmstudio-community/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月4日
- アーキテクチャ
- qwen3next
- llama.cpp b7186 以降
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
Ollama ollama run hf.co/bartowski/Qwen_Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/Qwen_Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年10月27日
- アーキテクチャ
- qwen3next
- llama.cpp b7186 以降
- パラメータ数
- 79.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- 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 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 29.1 GB | とても大きい | 30.2 GB | 30.3 GB | 30.5 GB | 30.9 GB | 31.7 GB | 33.3 GB | 36.5 GB |
| Q3_K_M | 38.2 GB | 中くらい | 39.2 GB | 39.3 GB | 39.5 GB | 39.9 GB | 40.7 GB | 42.3 GB | 45.6 GB |
| Q3_K_L | 41.2 GB | 中くらい | 42.3 GB | 42.4 GB | 42.6 GB | 43.0 GB | 43.8 GB | 45.4 GB | 48.6 GB |
| Q4_K_M | 48.4 GB | 小さい | 49.4 GB | 49.5 GB | 49.7 GB | 50.1 GB | 50.9 GB | 52.6 GB | 55.8 GB |
| Q5_K_M | 56.7 GB | ごく小さい | 57.7 GB | 57.8 GB | 58.0 GB | 58.4 GB | 59.2 GB | 60.9 GB | 64.1 GB |
| Q6_K | 65.5 GB | ごく小さい | 66.6 GB | 66.7 GB | 66.9 GB | 67.3 GB | 68.1 GB | 69.7 GB | 72.9 GB |
| F16 | 159 GB | 元の精度 | 160 GB | 161 GB | 161 GB | 161 GB | 162 GB | 164 GB | 167 GB |
Ollama ollama run hf.co/MaziyarPanahi/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf MaziyarPanahi/Qwen3-Coder-Next-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
このモデルの形式（qwen3next）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7186（2025年11月28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。 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/Qwen3-Coder-Next-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/Qwen3-Coder-Next-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に unsloth/Qwen3-Coder-Next-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。
Qwen のほかのモデル
-
27.3B
Qwen
Qwen3.8-27B
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 16.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.2 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
8.2B
Qwen
Qwen3-VL-8B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 5.03 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.08 GB
実測 推定 VRAM 8 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〜
-
9B
Qwen
Qwen3.5-9B
- Q4_K_M のサイズ
- 5.68 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.05 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
34.7B
Qwen
Qwen3.6-35B-A3B
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 22.1 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
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〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
110.5B
zai-org
GLM-4.5-Air
- Q4_K_M のサイズ
- 73.0 GB
- 8K で必要なメモリ
- 75.6 GB
実測 推定 VRAM 96 GB〜
-
70.6B
meta-llama
Llama-3.3-70B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 42.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 46.0 GB
実測 推定 VRAM 48 GB〜
-
74B
nvidia
NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B
- UD-IQ1_S のサイズ
- 18.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 19.6 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
70.6B
huihui-ai
Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated
- Q4_K_M のサイズ
- 42.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 46.0 GB
実測 推定 VRAM 48 GB〜
-
78.1B
huihui-ai
Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated
- Q4_K_M のサイズ
- 47.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 48.8 GB
実測 推定 VRAM 48 GB〜
-
70.6B
legraphista
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat
- IQ1_S のサイズ
- 15.3 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.8 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
よくある質問
- Qwen3-Coder-Next（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48.5 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49.7 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Qwen3-Coder-Next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。
- Qwen3-Coder-Next 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 なら UD-IQ2_XXS（推定 24.4 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）。
- Qwen3-Coder-Next を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-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。