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Qwen

Qwen3.5-397B-A17B

パラメータ数
396.3B
最大コンテキスト長
262,144
アーキテクチャ
qwen35moe
ライセンス
商用可
元モデル
Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
ライセンス
apache-2.0
llama.cpp
b7990+

Qwen3.5-397B-A17B の概要

Qwen3.5-397B-A17B は、Hugging Face の Qwen/Qwen3.5-397B-A17B をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 396.3B（3,963億）、アーキテクチャは qwen35moe、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 29 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_M の 107 GB から BF16 の 793 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（244 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 246 GB、32,768 トークンでは推定 246 GBです。最も小さい UD-IQ1_M（107 GB）なら、8,192 トークンで推定 108 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。画像入力用の mmproj ファイルも公開されています。

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。

画像入力を使う場合：このモデルは画像入力に対応しています。画像を使うときは、追加で mmproj ファイルも読み込みます。

「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

unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-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10月11日

アーキテクチャ
qwen35moe
llama.cpp b7990 以降
パラメータ数
396.3B
最大コンテキスト長
262,144
ライセンス
apache-2.0 商用可
Qwen3.5-397B-A17B（unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-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 65,536 131,072 262,144 最大
UD-IQ1_M （4分割） 107 GB - 108 GB 108 GB 109 GB 109 GB 110 GB 112 GB 116 GB
UD-IQ2_XXS （4分割） 115 GB - 116 GB 116 GB 117 GB 117 GB 118 GB 120 GB 124 GB
UD-IQ2_M （4分割） 123 GB - 124 GB 125 GB 125 GB 125 GB 126 GB 128 GB 132 GB
UD-IQ3_XXS （4分割） 140 GB - 142 GB 142 GB 142 GB 143 GB 144 GB 146 GB 150 GB
UD-IQ3_S （4分割） 146 GB - 148 GB 148 GB 148 GB 149 GB 150 GB 152 GB 156 GB
UD-Q3_K_S （5分割） 164 GB - 166 GB 166 GB 166 GB 167 GB 168 GB 170 GB 174 GB
Q3_K_S （5分割） 164 GB 大きい 166 GB 166 GB 166 GB 167 GB 168 GB 170 GB 174 GB
UD-Q3_K_M （5分割） 177 GB - 179 GB 179 GB 179 GB 180 GB 181 GB 183 GB 187 GB
Q3_K_M （5分割） 177 GB 中くらい 179 GB 179 GB 179 GB 180 GB 181 GB 183 GB 187 GB
UD-Q3_K_XL （5分割） 179 GB - 180 GB 180 GB 180 GB 181 GB 182 GB 184 GB 188 GB
UD-IQ4_XS （5分割） 190 GB - 191 GB 191 GB 191 GB 192 GB 193 GB 195 GB 199 GB
UD-IQ4_NL （5分割） 194 GB - 195 GB 195 GB 196 GB 196 GB 197 GB 199 GB 203 GB
Q4_K_S （6分割） 228 GB 中くらい 229 GB 229 GB 230 GB 230 GB 231 GB 233 GB 237 GB
UD-Q4_K_S （6分割） 228 GB - 229 GB 229 GB 230 GB 230 GB 231 GB 233 GB 237 GB
MXFP4_MOE （6分割） 237 GB - 239 GB 239 GB 239 GB 240 GB 241 GB 243 GB 247 GB
Q4_K_M （6分割） 244 GB 小さい 245 GB 246 GB 246 GB 246 GB 247 GB 249 GB 253 GB
UD-Q4_K_M （6分割） 244 GB - 245 GB 246 GB 246 GB 246 GB 247 GB 249 GB 253 GB
UD-Q4_K_XL （6分割） 245 GB - 247 GB 247 GB 247 GB 248 GB 249 GB 251 GB 255 GB
UD-Q5_K_S （7分割） 277 GB - 278 GB 278 GB 278 GB 279 GB 280 GB 282 GB 286 GB
Q5_K_S （7分割） 277 GB 小さい 278 GB 278 GB 278 GB 279 GB 280 GB 282 GB 286 GB
UD-Q5_K_M （8分割） 294 GB - 295 GB 295 GB 295 GB 296 GB 297 GB 299 GB 303 GB
Q5_K_M （8分割） 294 GB ごく小さい 295 GB 295 GB 295 GB 296 GB 297 GB 299 GB 303 GB
UD-Q5_K_XL （8分割） 295 GB - 296 GB 296 GB 297 GB 297 GB 298 GB 300 GB 304 GB
Q6_K （8分割） 327 GB ごく小さい 328 GB 328 GB 328 GB 329 GB 330 GB 332 GB 336 GB
UD-Q6_K （8分割） 327 GB - 328 GB 328 GB 328 GB 329 GB 330 GB 332 GB 336 GB
UD-Q6_K_XL （9分割） 362 GB - 364 GB 364 GB 364 GB 365 GB 366 GB 368 GB 372 GB
Q8_0 （10分割） 422 GB ほぼ同じ 423 GB 423 GB 423 GB 424 GB 425 GB 427 GB 431 GB
UD-Q8_K_XL （10分割） 428 GB - 429 GB 429 GB 429 GB 430 GB 431 GB 433 GB 437 GB
BF16 （17分割） 793 GB 元の精度 794 GB 794 GB 795 GB 795 GB 796 GB 798 GB 802 GB

画像入力用の mmproj（F16）は 0.92 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。 

Ollama  ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-GGUF:Q4_K_M

外部の評価

量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。

人の評価（LMArena）

1,441 1,438〜1,445

qwen3.5-397b-a17b · 投票 97,678 · 2026年11月9日 版の値

出典：LMArena（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

総合能力（Epoch AI）

147.9 145.8〜150.2

Qwen3.5 397B-A17B · 2026年2月13日 版の値

出典：Epoch Capabilities Index (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

科学の難問（GPQA）

85.9% 81.0%〜90.7%

qwen3.5-397b-a17b · 2026年8月7日 版の値

出典：GPQA Diamond (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

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（qwen35moe）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b7990（2026年2月10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/Qwen3.5-397B-A17B-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/Qwen3.5-397B-A17B-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-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。

よくある質問

Qwen3.5-397B-A17B（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244 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246 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
Qwen3.5-397B-A17B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。
Qwen3.5-397B-A17B 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）。
Qwen3.5-397B-A17B を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-397B-A17B-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。