SakuraLLM
Sakura-GalTransl-7B-v3.7
- パラメータ数
- 7.7B
- 最大コンテキスト長
- 32,768
- アーキテクチャ
- qwen2
- ライセンス
- 非商用のみ
- ライセンス
- cc-by-nc-sa-4.0
Sakura-GalTransl-7B-v3.7 の概要
Sakura-GalTransl-7B-v3.7 は、GGUF 形式で公開されているモデルです。GGUF は SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7 が公開しています。パラメータ数は約 7.7B（77億）、アーキテクチャは qwen2、最大コンテキスト長は 32,768 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 3 種類あり、ファイルサイズは IQ4_XS の 4.25 GB から Q6_K の 6.34 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
IQ4_XS（4.25 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 9.62 GB、32,768 トークンでは推定 22.5 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 12 GB 以上の GPU（GeForce RTX 3080 Ti・GeForce RTX 5070 など）か、統合メモリ 12 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）。
SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7 の表示では、ライセンスは クリエイティブ・コモンズ 表示-非営利-継承 4.0（CC BY-NC-SA 4.0） で、商用利用はできません（研究・個人などの非商用に限られます）。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
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- qwen2
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 7.7B
- 最大コンテキスト長
- 32,768
- ライセンス
- cc-by-nc-sa-4.0 非商用のみ
| 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 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IQ4_XS | 4.25 GB | 小さい | 7.47 GB | 9.62 GB | 13.9 GB | 22.5 GB |
| Q5_K_S Sakura-GalTransl-7B-v3-Q5_K_S | 5.32 GB | 小さい | 8.54 GB | 10.7 GB | 15.0 GB | 23.6 GB |
| Q5_K_S Sakura-GalTransl-7B-v3.5-Q5_K_S | 5.32 GB | 小さい | 8.54 GB | 10.7 GB | 15.0 GB | 23.6 GB |
| Q6_K GalTransl-7B-v1-Q6_K | 6.34 GB | ごく小さい | 9.56 GB | 11.7 GB | 16.0 GB | 24.6 GB |
| Q6_K GalTransl-7B-v1.5-Q6_K | 6.34 GB | ごく小さい | 9.56 GB | 11.7 GB | 16.0 GB | 24.6 GB |
| Q6_K GalTransl-7B-v2-Q6_K | 6.34 GB | ごく小さい | 9.56 GB | 11.7 GB | 16.0 GB | 24.6 GB |
| Q6_K GalTransl-7B-v2.6-Q6_K | 6.34 GB | ごく小さい | 9.56 GB | 11.7 GB | 16.0 GB | 24.6 GB |
Ollama ollama run hf.co/SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7:IQ4_XS
llama.cpp llama-server -hf SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7:IQ4_XS
主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）
IQ4_XS（4.25 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 |
|---|---|---|---|
| Radeon RX 7600 XT 16 GB | 288 GB/s | 41〜54 | 68 |
| Radeon RX 6950 XT 16 GB | 576 GB/s | 81〜108 | 136 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 253〜337 | 422 |
| Apple M2 16 GB | 100 GB/s | 14〜19 | 24 |
| Apple M2 Pro 16 GB | 200 GB/s | 28〜38 | 47 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 169〜226 | 282 |
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
クリエイティブ・コモンズ 表示-非営利-継承 4.0（CC BY-NC-SA 4.0） 非商用のみ
非営利の目的に限って、作者を表示して利用・改変・再配布できます。改変したものは同じライセンス（または互換のライセンス）で公開します。商用利用はできません（非営利とは、商業的な利益や金銭的な報酬を主な目的としないこと）。
元のモデルのライセンスがまだ取得できていないため、GGUF の配布元の表示で判定しています。 ライセンスの原文（2026年11月1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 IQ4_XS 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/SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7:IQ4_XS
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 SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7:IQ4_XS
LM Studio
検索欄に SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7 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。
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
9.2B
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- Q4_K_M のサイズ
- 5.78 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.17 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
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- Q4_K_M のサイズ
- 5.63 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.02 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
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- Q4_K_M のサイズ
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- 8K で必要なメモリ
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実測 推定 VRAM 8 GB〜
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- 8K で必要なメモリ
- 3.78 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
8.2B
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- 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〜
よくある質問
- Sakura-GalTransl-7B-v3.7（IQ4_XS）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4.25 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9.62 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- Sakura-GalTransl-7B-v3.7は商用利用できますか？
- ライセンスはクリエイティブ・コモンズ 表示-非営利-継承 4.0（CC BY-NC-SA 4.0）（商用利用できない）。非営利の目的に限って、作者を表示して利用・改変・再配布できます。改変したものは同じライセンス（または互換のライセンス）で公開します。商用利用はできません（非営利とは、商業的な利益や金銭的な報酬を主な目的としないこと）。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- Sakura-GalTransl-7B-v3.7 は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
- 8GB に収まる量子化は無し、12GB なら Q6_K（推定 11.7 GB）まで、16GB なら Q6_K（推定 11.7 GB）まで、24GB なら Q6_K（推定 11.7 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）。
- Sakura-GalTransl-7B-v3.7 を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/SakuraLLM/Sakura-GalTransl-7B-v3.7:IQ4_XS」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。