sarashina2.2-1b の概要
sarashina2.2-1b は、Hugging Face の sbintuitions/sarashina2.2-1b をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 2 つの配布元（mradermacher/sarashina2.2-1b-GGUF・DevQuasar-5/sbintuitions.sarashina2.2-1b-GGUF）が公開しています。パラメータ数は約 1.4B（14億）、アーキテクチャは llama、最大コンテキスト長は 8,192 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 12 種類あり、ファイルサイズは Q2_K の 0.63 GB から F16 の 2.82 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（0.93 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 2.38 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 4 GB 以上の GPU（Arc A310・Arc A370M など）か、統合メモリ 4 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 Q2_K（0.63 GB）なら、8,192 トークンで推定 2.08 GBです。
元のモデルのライセンスは MIT License 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 2 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
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 1.4B
- 最大コンテキスト長
- 8,192
- ライセンス
- mit 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 最大 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 0.63 GB | とても大きい | 1.73 GB | 2.08 GB |
| Q3_K_S | 0.72 GB | 大きい | 1.81 GB | 2.17 GB |
| Q3_K_M | 0.77 GB | 中くらい | 1.86 GB | 2.22 GB |
| Q3_K_L | 0.80 GB | 中くらい | 1.89 GB | 2.25 GB |
| IQ4_XS | 0.82 GB | 小さい | 1.92 GB | 2.27 GB |
| Q4_K_S | 0.88 GB | 中くらい | 1.98 GB | 2.33 GB |
| Q4_K_M | 0.93 GB | 小さい | 2.03 GB | 2.38 GB |
| Q5_K_S | 1.01 GB | 小さい | 2.11 GB | 2.46 GB |
| Q5_K_M | 1.06 GB | ごく小さい | 2.16 GB | 2.51 GB |
| Q6_K | 1.22 GB | ごく小さい | 2.32 GB | 2.67 GB |
| Q8_0 | 1.50 GB | ほぼ同じ | 2.60 GB | 2.95 GB |
| F16 | 2.82 GB | 元の精度 | 3.92 GB | 4.27 GB |
Ollama ollama run hf.co/mradermacher/sarashina2.2-1b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf mradermacher/sarashina2.2-1b-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年10月30日
- アーキテクチャ
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 1.4B
- 最大コンテキスト長
- 8,192
- ライセンス
- mit 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 最大 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 0.63 GB | とても大きい | 1.73 GB | 2.08 GB |
| Q3_K_S | 0.72 GB | 大きい | 1.81 GB | 2.17 GB |
| Q3_K_M | 0.77 GB | 中くらい | 1.86 GB | 2.22 GB |
| Q3_K_L | 0.80 GB | 中くらい | 1.89 GB | 2.25 GB |
| Q4_K_S | 0.88 GB | 中くらい | 1.98 GB | 2.33 GB |
| Q4_K_M | 0.93 GB | 小さい | 2.03 GB | 2.38 GB |
| Q5_K_S | 1.01 GB | 小さい | 2.11 GB | 2.46 GB |
| Q5_K_M | 1.06 GB | ごく小さい | 2.16 GB | 2.51 GB |
| Q6_K | 1.22 GB | ごく小さい | 2.32 GB | 2.67 GB |
| Q8_0 | 1.50 GB | ほぼ同じ | 2.60 GB | 2.95 GB |
| F16 | 2.82 GB | 元の精度 | 3.92 GB | 4.27 GB |
Ollama ollama run hf.co/DevQuasar-5/sbintuitions.sarashina2.2-1b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf DevQuasar-5/sbintuitions.sarashina2.2-1b-GGUF:Q4_K_M
主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）
Q4_K_M（0.93 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 |
|---|---|---|---|
| Arc A370M 4 GB | 112 GB/s | 72〜96 | 120 |
| Arc A770 (8GB) 8 GB | 512 GB/s | 330〜440 | 550 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 1,155〜1,540 | 1,924 |
| Apple M2 8 GB | 100 GB/s | 64〜86 | 107 |
| Apple M2 Pro 16 GB | 200 GB/s | 129〜172 | 215 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 773〜1,031 | 1,289 |
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
MIT License 商用可
商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。
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
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/mradermacher/sarashina2.2-1b-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 mradermacher/sarashina2.2-1b-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に mradermacher/sarashina2.2-1b-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。
sbintuitions のほかのモデル
-
3.4B
sbintuitions
sarashina2.2-3b-instruct-v0.1
- Q4_K_M のサイズ
- 2.07 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.16 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.4B
sbintuitions
sarashina2.2-1b-instruct-v0.1
- Q4_K_M のサイズ
- 0.93 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.38 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
0.8B
sbintuitions
sarashina2.2-0.5b-instruct-v0.1
- Q4_K_M のサイズ
- 0.53 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.78 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
0.8B
sbintuitions
sarashina2.2-0.5b
- Q4_K_M のサイズ
- 0.53 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.78 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
3.4B
sbintuitions
sarashina2.2-vision-3b
- Q4_K_M のサイズ
- 2.07 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.16 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.4B
sbintuitions
sarashina2.1-1b
- Q4_K_M のサイズ
- 0.93 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.38 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）
-
1.8B
rippertnt
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M
- Q4_K_M のサイズ
- 1.13 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.70 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
prism-ml
Ternary-Bonsai-2-2B
- Q2_0 のサイズ
- 0.55 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.71 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
empero-ai
Qwen3.8-2B-Distill
- Q4_K_M のサイズ
- 1.31 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.48 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.8B
Qwen
Qwen2.5-1.5B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 1.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.20 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
Qwen
Qwen3.5-2B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.28 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.45 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1B
google
gemma-3-1b-it
- Q4_K_M のサイズ
- 0.81 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.94 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
よくある質問
- sarashina2.2-1b（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0.93 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2.38 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- sarashina2.2-1bは商用利用できますか？
- 元のモデルのライセンスはMIT License（商用利用できる）。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- sarashina2.2-1b は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
- 8GB なら F16（推定 4.27 GB）まで、12GB なら F16（推定 4.27 GB）まで、16GB なら F16（推定 4.27 GB）まで、24GB なら F16（推定 4.27 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）。
- sarashina2.2-1b を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/mradermacher/sarashina2.2-1b-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。