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ivanfioravanti

Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4

パラメータ数
51.2B
アーキテクチャ
qwen4-exp-ple
ライセンス
条件付き
元モデル
Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
ライセンス
qwen-community-1.0

Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4 の概要

Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4 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 ivanfioravanti/Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4 が公開しています。パラメータ数は約 51.2B（512億）、アーキテクチャは qwen4-exp-pleです（GGUF に書かれた値）。

量子化は Q4_1 の1種類で、ファイルサイズは 32.0 GB です（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_1（32.0 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 33.4 GB、32,768 トークンでは推定 34.1 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 32 GB 以上の GPU（GeForce RTX 5090 など）か、統合メモリ 32 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。

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

ivanfioravanti/Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4

元の開発元が配布 この表示について

最終確認：2026年10月9日

アーキテクチャ
qwen4-exp-ple
llama.cpp の本家は未対応（b12025 時点）
パラメータ数
51.2B
ライセンス
qwen-community-1.0 条件付き
Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4（ivanfioravanti/Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4）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
Q4_1 32.0 GB 中くらい 33.3 GB 33.4 GB 33.6 GB 34.1 GB 35.0 GB 36.8 GB 40.4 GB

この GGUF の形式（qwen4-exp-ple）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。

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

よくある質問

Qwen3.8-Flash-Next-DS4-Q4（Q4_1）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32.0 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33.4 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-DS4-Q4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-DS4-Q4 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）。