Qwen
Qwen3.8-Flash-Next
画像も入力
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- ライセンス
- 条件付き
- ライセンス
- qwen-community-1.0
- llama.cpp
- b10660+
Qwen3.8-Flash-Next の概要
Qwen3.8-Flash-Next は、Hugging Face の Qwen/Qwen3.8-Flash-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/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF・AtomicChat/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF・ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF ほか）が公開しています。パラメータ数は約 176.9B（1,769億）、アーキテクチャは qwen4exp、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 39 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_S の 66.4 GB から BF16 の 354 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
UD-IQ1_S（66.4 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 67.8 GB、32,768 トークンでは推定 68.4 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 64 GB 以上の GPUか、統合メモリ 64 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）。
元のモデルのライセンスは Qwen Community License 1.0 で、商用利用には規模・用途などの条件があります。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。
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。
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
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- llama.cpp b10660 以降
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- qwen-community-1.0 条件付き
| 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_S （3分割） | 66.4 GB | - | 67.7 GB | 67.8 GB | 68.0 GB | 68.4 GB | 69.4 GB | 71.2 GB | 74.8 GB |
| UD-IQ1_M （3分割） | 68.0 GB | - | 69.3 GB | 69.4 GB | 69.6 GB | 70.1 GB | 71.0 GB | 72.8 GB | 76.4 GB |
| UD-Q2_0 （3分割） | 70.5 GB | - | 71.8 GB | 71.9 GB | 72.2 GB | 72.6 GB | 73.5 GB | 75.3 GB | 79.0 GB |
| UD-IQ2_XS （3分割） | 75.8 GB | - | 77.1 GB | 77.2 GB | 77.4 GB | 77.9 GB | 78.8 GB | 80.6 GB | 84.2 GB |
| UD-Q2_K_XL （4分割） | 79.6 GB | - | 80.9 GB | 81.0 GB | 81.2 GB | 81.7 GB | 82.6 GB | 84.4 GB | 88.0 GB |
| UD-IQ3_XXS （4分割） | 83.6 GB | - | 84.9 GB | 85.0 GB | 85.2 GB | 85.7 GB | 86.6 GB | 88.4 GB | 92.0 GB |
| UD-Q3_K_XL （4分割） | 89.5 GB | - | 90.7 GB | 90.9 GB | 91.1 GB | 91.5 GB | 92.4 GB | 94.3 GB | 97.9 GB |
| UD-IQ4_XS （4分割） | 93.7 GB | - | 94.9 GB | 95.1 GB | 95.3 GB | 95.7 GB | 96.6 GB | 98.5 GB | 102 GB |
| UD-Q4_K_XL （4分割） | 111 GB | - | 113 GB | 113 GB | 113 GB | 113 GB | 114 GB | 116 GB | 120 GB |
| UD-Q5_K_XL （6分割） | 158 GB | - | 160 GB | 160 GB | 160 GB | 160 GB | 161 GB | 163 GB | 167 GB |
| UD-Q6_K_XL （6分割） | 169 GB | - | 170 GB | 171 GB | 171 GB | 171 GB | 172 GB | 174 GB | 178 GB |
| Q8_0 （6分割） | 188 GB | ほぼ同じ | 190 GB | 190 GB | 190 GB | 190 GB | 191 GB | 193 GB | 197 GB |
| BF16 （8分割） | 354 GB | 元の精度 | 355 GB | 355 GB | 356 GB | 356 GB | 357 GB | 359 GB | 362 GB |
画像入力用の mmproj（F16）は 0.90 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/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:UD-IQ1_S
llama.cpp llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:UD-IQ1_S
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- llama.cpp b10660 以降
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- qwen-community-1.0 条件付き
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IQ4_XS （3分割） | 84.9 GB | 小さい | 86.2 GB | 86.3 GB | 86.5 GB | 87.0 GB | 87.9 GB | 89.7 GB | 93.3 GB |
| Q4_K_M （3分割） | 94.5 GB | 小さい | 95.8 GB | 95.9 GB | 96.1 GB | 96.6 GB | 97.5 GB | 99.3 GB | 103 GB |
| Q5_K_M （3分割） | 111 GB | ごく小さい | 112 GB | 112 GB | 112 GB | 113 GB | 114 GB | 115 GB | 119 GB |
画像入力用の mmproj（F16）は 0.90 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/AtomicChat/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf AtomicChat/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- llama.cpp b10660 以降
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- qwen-community-1.0 条件付き
| 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 （2分割） | 83.1 GB | とても大きい | 84.4 GB | 84.5 GB | 84.7 GB | 85.2 GB | 86.1 GB | 87.9 GB | 91.5 GB |
| IQ4_NL （2分割） | 102 GB | 小さい | 103 GB | 103 GB | 104 GB | 104 GB | 105 GB | 107 GB | 110 GB |
| Q8_0 （2分割） | 163 GB | ほぼ同じ | 164 GB | 164 GB | 164 GB | 165 GB | 166 GB | 167 GB | 171 GB |
画像入力用の mmproj（Q8_0）は 0.62 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/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q2_K
llama.cpp llama-server -hf ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q2_K
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- llama.cpp b10660 以降
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- qwen-community-1.0 条件付き
画像入力用の mmproj（F16）は 0.90 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/bartowski/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年9月29日
- アーキテクチャ
- qwen4exp
- llama.cpp b10660 以降
- パラメータ数
- 176.9B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- qwen-community-1.0 条件付き
| 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 （3分割） | 119 GB | 小さい | 120 GB | 121 GB | 121 GB | 121 GB | 122 GB | 124 GB | 128 GB |
| Q6_K （5分割） | 168 GB | ごく小さい | 169 GB | 169 GB | 169 GB | 170 GB | 171 GB | 172 GB | 176 GB |
| Q8_0 （6分割） | 188 GB | ほぼ同じ | 190 GB | 190 GB | 190 GB | 190 GB | 191 GB | 193 GB | 197 GB |
画像入力用の mmproj（BF16）は 0.91 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/lmstudio-community/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf lmstudio-community/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:Q4_K_M
ライセンスと商用利用
Qwen Community License 1.0 条件付き
商用利用できます。ただし、API などでモデルを第三者に提供する事業（Model as a Service）や、コーディング・事務作業向けの AI アシスタントの事業を行う会社（関連会社を含む）は、商用利用の前に Qwen の許諾が別に必要です（社内だけでの利用は除く）。月間アクティブユーザー1億人超または月の売上2,000万米ドル超の製品では、モデル名を画面に表示します。
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
このモデルの形式（qwen4exp）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b10660（2026年8月27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 UD-IQ1_S 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/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:UD-IQ1_S
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/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:UD-IQ1_S
LM Studio
検索欄に unsloth/Qwen3.8-Flash-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〜
-
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〜
-
2B
Qwen
Qwen3-ASR-1.7B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.32 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.11 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）
-
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〜
-
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〜
-
124.6B
ornith-ai
Ornith-1.5-122B
- Q4_K_M のサイズ
- 75.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 77.3 GB
実測 推定 VRAM 96 GB〜
よくある質問
- Qwen3.8-Flash-Next（UD-IQ1_S）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66.4 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67.8 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Qwen3.8-Flash-Nextは商用利用できますか？
- 元のモデルのライセンスはQwen Community License 1.0（商用利用は条件付き）。商用利用できます。ただし、API などでモデルを第三者に提供する事業（Model as a Service）や、コーディング・事務作業向けの AI アシスタントの事業を行う会社（関連会社を含む）は、商用利用の前に Qwen の許諾が別に必要です（社内だけでの利用は除く）。月間アクティブユーザー1億人超または月の売上2,000万米ドル超の製品では、モデル名を画面に表示します。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- Qwen3.8-Flash-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 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）。
- Qwen3.8-Flash-Next を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF:UD-IQ1_S」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。