shisa-v1-phi3-14b の概要
shisa-v1-phi3-14b は、Hugging Face の shisa-ai/shisa-v1-phi3-14b をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は mradermacher/shisa-v1-phi3-14b-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 14B（140億）、アーキテクチャは phi3、最大コンテキスト長は 131,072 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 14 種類あり、ファイルサイズは Q2_K の 5.14 GB から Q8_0 の 14.8 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（8.57 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 10.8 GB、32,768 トークンでは推定 15.9 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）。最も小さい Q2_K（5.14 GB）なら、8,192 トークンで推定 7.42 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。
「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
- phi3
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 14.0B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- ライセンス
- mit 商用可
Ollama ollama run hf.co/mradermacher/shisa-v1-phi3-14b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf mradermacher/shisa-v1-phi3-14b-GGUF:Q4_K_M
主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）
Q4_K_M（8.57 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 | 20〜27 | 34 |
| Radeon RX 6950 XT 16 GB | 576 GB/s | 40〜54 | 67 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 126〜167 | 209 |
| Apple M2 16 GB | 100 GB/s | 7.0〜9.3 | 12 |
| Apple M2 Pro 16 GB | 200 GB/s | 14〜19 | 23 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 84〜112 | 140 |
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。 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/shisa-v1-phi3-14b-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/shisa-v1-phi3-14b-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に mradermacher/shisa-v1-phi3-14b-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。
shisa-ai のほかのモデル
-
14.7B
shisa-ai
shisa-v2.1-unphi4-14b
- Q4_K_M のサイズ
- 8.89 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.3 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
8.2B
shisa-ai
shisa-v2.1-qwen3-8b
- 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〜
-
0.4B
shisa-ai
shisa-v2.1c-lfm2-350m
- Q4_K_M のサイズ
- 0.23 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.00 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
3.2B
shisa-ai
shisa-v2.1-llama3.2-3b
- Q4_K_M のサイズ
- 2.02 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.76 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
70.6B
shisa-ai
shisa-v2.1-llama3.3-70b
- Q4_K_M のサイズ
- 42.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 46.0 GB
実測 推定 VRAM 48 GB〜
-
25.2B
shisa-ai
shisa-de-2
- Q4_K_M のサイズ
- 16.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it
- Q4_K_M のサイズ
- 7.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.83 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it-qat-q4_0
- Q4_0 のサイズ
- 6.98 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.69 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
HauhauCS
Gemma4-12B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced
- Q4_K_M のサイズ
- 7.38 GB
- 8K で必要なメモリ
- 9.09 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
12.1B
JetBrains
Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking
- Q4_K_M のサイズ
- 8.07 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.99 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
14.8B
Qwen
Qwen3-14B
- Q4_K_M のサイズ
- 9.00 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.2 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
11.9B
jialinyyzz
humanizer
- Q4_K_M のサイズ
- 7.63 GB
- 8K で必要なメモリ
- 9.34 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
よくある質問
- shisa-v1-phi3-14b（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8.57 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10.8 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- shisa-v1-phi3-14b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。
- shisa-v1-phi3-14b は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
- 8GB なら IQ3_S（推定 8.35 GB）まで、12GB なら Q5_K_M（推定 12.4 GB）まで、16GB なら Q8_0（推定 17.1 GB）まで、24GB なら Q8_0（推定 17.1 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）。
- shisa-v1-phi3-14b を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/mradermacher/shisa-v1-phi3-14b-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。