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localllm

shisa-ai

shisa-v2-qwen2.5-7b

パラメータ数
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
アーキテクチャ
qwen2
ライセンス
商用可
ライセンス
apache-2.0

shisa-v2-qwen2.5-7b の概要

shisa-v2-qwen2.5-7b は、Hugging Face の shisa-ai/shisa-v2-qwen2.5-7b をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 5 つの配布元(mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF・mmnga/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf・tatsuyaaaaaaa/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf ほか)が公開しています。パラメータ数は約 7.6B(76億)、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 29 種類あり、ファイルサイズは IQ1_S の 1.90 GB から F16 の 15.2 GB まであります(Hugging Face 上の実際のサイズ)。

Q4_K_M(4.68 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 6.00 GB、32,768 トークンでは推定 7.41 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 6 GB 以上の GPU(Arc A380・GeForce RTX 4050 Laptop GPU など)か、統合メモリ 6 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 IQ1_S(1.90 GB)なら、8,192 トークンで推定 3.22 GBです。

元のモデルのライセンスは Apache License 2.0 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 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。

「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

mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

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
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2-qwen2.5-7b(mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF)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 最大
IQ1_S 1.90 GB とても大きい 2.99 GB 3.22 GB 3.69 GB 4.63 GB
IQ1_M 2.04 GB とても大きい 3.13 GB 3.36 GB 3.83 GB 4.77 GB
IQ2_XXS 2.27 GB とても大きい 3.36 GB 3.59 GB 4.06 GB 5.00 GB
IQ2_XS 2.47 GB とても大きい 3.55 GB 3.79 GB 4.26 GB 5.20 GB
IQ2_S 2.60 GB とても大きい 3.68 GB 3.91 GB 4.38 GB 5.32 GB
IQ2_M 2.78 GB 大きい 3.86 GB 4.10 GB 4.57 GB 5.51 GB
Q2_K_S 2.83 GB とても大きい 3.92 GB 4.15 GB 4.62 GB 5.56 GB
Q2_K 3.02 GB とても大きい 4.10 GB 4.33 GB 4.80 GB 5.74 GB
IQ3_XXS 3.11 GB 大きい 4.20 GB 4.43 GB 4.90 GB 5.84 GB
IQ3_XS 3.35 GB 大きい 4.43 GB 4.66 GB 5.13 GB 6.07 GB
Q3_K_S 3.49 GB 大きい 4.58 GB 4.81 GB 5.28 GB 6.22 GB
IQ3_S 3.50 GB 中くらい 4.58 GB 4.82 GB 5.29 GB 6.23 GB
IQ3_M 3.57 GB 中くらい 4.66 GB 4.89 GB 5.36 GB 6.30 GB
Q3_K_M 3.81 GB 中くらい 4.89 GB 5.13 GB 5.60 GB 6.54 GB
Q3_K_L 4.09 GB 中くらい 5.17 GB 5.41 GB 5.88 GB 6.82 GB
IQ4_XS 4.22 GB 小さい 5.30 GB 5.54 GB 6.01 GB 6.95 GB
IQ4_NL 4.44 GB 小さい 5.52 GB 5.76 GB 6.23 GB 7.17 GB
Q4_0 4.44 GB 中くらい 5.53 GB 5.76 GB 6.23 GB 7.17 GB
Q4_K_S 4.46 GB 中くらい 5.54 GB 5.78 GB 6.25 GB 7.19 GB
Q4_K_M 4.68 GB 小さい 5.77 GB 6.00 GB 6.47 GB 7.41 GB
Q4_1 4.87 GB 中くらい 5.96 GB 6.19 GB 6.66 GB 7.60 GB
Q5_K_S 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_M 5.44 GB ごく小さい 6.53 GB 6.76 GB 7.23 GB 8.17 GB
Q6_K 6.25 GB ごく小さい 7.34 GB 7.57 GB 8.04 GB 8.98 GB
Ollama  ollama run hf.co/mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

mmnga/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf

第三者が変換して配布 この表示について

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
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2-qwen2.5-7b(mmnga/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf)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 最大
IQ1_S 1.90 GB とても大きい 2.99 GB 3.22 GB 3.69 GB 4.63 GB
IQ1_M 2.04 GB とても大きい 3.13 GB 3.36 GB 3.83 GB 4.77 GB
IQ2_XXS 2.27 GB とても大きい 3.36 GB 3.59 GB 4.06 GB 5.00 GB
IQ2_XS 2.47 GB とても大きい 3.55 GB 3.79 GB 4.26 GB 5.20 GB
IQ2_S 2.60 GB とても大きい 3.68 GB 3.91 GB 4.38 GB 5.32 GB
IQ2_M 2.78 GB 大きい 3.86 GB 4.10 GB 4.57 GB 5.51 GB
Q2_K 3.02 GB とても大きい 4.10 GB 4.33 GB 4.80 GB 5.74 GB
IQ3_XXS 3.11 GB 大きい 4.20 GB 4.43 GB 4.90 GB 5.84 GB
IQ3_XS 3.35 GB 大きい 4.43 GB 4.66 GB 5.13 GB 6.07 GB
Q3_K_S 3.49 GB 大きい 4.58 GB 4.81 GB 5.28 GB 6.22 GB
IQ3_S 3.50 GB 中くらい 4.58 GB 4.82 GB 5.29 GB 6.23 GB
IQ3_M 3.57 GB 中くらい 4.66 GB 4.89 GB 5.36 GB 6.30 GB
Q3_K_M 3.81 GB 中くらい 4.89 GB 5.13 GB 5.60 GB 6.54 GB
Q3_K_L 4.09 GB 中くらい 5.17 GB 5.41 GB 5.88 GB 6.82 GB
IQ4_XS 4.22 GB 小さい 5.30 GB 5.54 GB 6.01 GB 6.95 GB
Q4_0 4.43 GB 中くらい 5.51 GB 5.75 GB 6.22 GB 7.16 GB
IQ4_NL 4.44 GB 小さい 5.52 GB 5.76 GB 6.23 GB 7.17 GB
Q4_K_S 4.46 GB 中くらい 5.54 GB 5.78 GB 6.25 GB 7.19 GB
Q4_K_M 4.68 GB 小さい 5.77 GB 6.00 GB 6.47 GB 7.41 GB
Q5_0 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_S 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_M 5.44 GB ごく小さい 6.53 GB 6.76 GB 7.23 GB 8.17 GB
Q6_K 6.25 GB ごく小さい 7.34 GB 7.57 GB 8.04 GB 8.98 GB
Q8_0 8.10 GB ほぼ同じ 9.18 GB 9.42 GB 9.89 GB 10.8 GB
Ollama  ollama run hf.co/mmnga/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf mmnga/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf:Q4_K_M

GGUF配布元

tatsuyaaaaaaa/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf

第三者が変換して配布 この表示について

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
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2-qwen2.5-7b(tatsuyaaaaaaa/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf)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 最大
IQ3_XS 3.35 GB 大きい 4.43 GB 4.66 GB 5.13 GB 6.07 GB
IQ3_S 3.50 GB 中くらい 4.58 GB 4.82 GB 5.29 GB 6.23 GB
IQ3_M 3.57 GB 中くらい 4.66 GB 4.89 GB 5.36 GB 6.30 GB
IQ4_XS 4.22 GB 小さい 5.30 GB 5.54 GB 6.01 GB 6.95 GB
Q4_0 4.43 GB 中くらい 5.51 GB 5.75 GB 6.22 GB 7.16 GB
IQ4_NL 4.44 GB 小さい 5.52 GB 5.76 GB 6.23 GB 7.17 GB
Q4_K_S 4.46 GB 中くらい 5.54 GB 5.78 GB 6.25 GB 7.19 GB
Q4_K_M 4.68 GB 小さい 5.77 GB 6.00 GB 6.47 GB 7.41 GB
Q5_K_S 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_0 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_M 5.44 GB ごく小さい 6.53 GB 6.76 GB 7.23 GB 8.17 GB
Q5_1 5.76 GB 小さい 6.84 GB 7.08 GB 7.54 GB 8.48 GB
Q6_K 6.25 GB ごく小さい 7.34 GB 7.57 GB 8.04 GB 8.98 GB
Q8_0 8.10 GB ほぼ同じ 9.18 GB 9.42 GB 9.89 GB 10.8 GB
BF16 15.2 GB 元の精度 16.3 GB 16.6 GB 17.0 GB 18.0 GB
Ollama  ollama run hf.co/tatsuyaaaaaaa/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf tatsuyaaaaaaa/shisa-v2-qwen2.5-7b-gguf:Q4_K_M

GGUF配布元

mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認:2026年11月3日

アーキテクチャ
qwen2
llama.cpp b4409 より前から
パラメータ数
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2-qwen2.5-7b(mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF)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 最大
Q2_K 3.02 GB とても大きい 4.10 GB 4.33 GB 4.80 GB 5.74 GB
Q3_K_S 3.49 GB 大きい 4.58 GB 4.81 GB 5.28 GB 6.22 GB
Q3_K_M 3.81 GB 中くらい 4.89 GB 5.13 GB 5.60 GB 6.54 GB
Q3_K_L 4.09 GB 中くらい 5.17 GB 5.41 GB 5.88 GB 6.82 GB
IQ4_XS 4.25 GB 小さい 5.33 GB 5.57 GB 6.04 GB 6.98 GB
Q4_K_S 4.46 GB 中くらい 5.54 GB 5.78 GB 6.25 GB 7.19 GB
Q4_K_M 4.68 GB 小さい 5.77 GB 6.00 GB 6.47 GB 7.41 GB
Q5_K_S 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_M 5.44 GB ごく小さい 6.53 GB 6.76 GB 7.23 GB 8.17 GB
Q6_K 6.25 GB ごく小さい 7.34 GB 7.57 GB 8.04 GB 8.98 GB
Q8_0 8.10 GB ほぼ同じ 9.18 GB 9.42 GB 9.89 GB 10.8 GB
F16 15.2 GB 元の精度 16.3 GB 16.6 GB 17.0 GB 18.0 GB
Ollama  ollama run hf.co/mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

DevQuasar/shisa-ai.shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認:2026年11月3日

アーキテクチャ
qwen2
llama.cpp b4409 より前から
パラメータ数
7.6B
最大コンテキスト長
32,768
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2-qwen2.5-7b(DevQuasar/shisa-ai.shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF)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 最大
Q2_K 3.02 GB とても大きい 4.10 GB 4.33 GB 4.80 GB 5.74 GB
Q3_K_S 3.49 GB 大きい 4.58 GB 4.81 GB 5.28 GB 6.22 GB
Q3_K_M 3.81 GB 中くらい 4.89 GB 5.13 GB 5.60 GB 6.54 GB
Q3_K_L 4.09 GB 中くらい 5.17 GB 5.41 GB 5.88 GB 6.82 GB
Q4_K_S 4.46 GB 中くらい 5.54 GB 5.78 GB 6.25 GB 7.19 GB
Q4_K_M 4.68 GB 小さい 5.77 GB 6.00 GB 6.47 GB 7.41 GB
Q5_K_S 5.32 GB 小さい 6.40 GB 6.63 GB 7.10 GB 8.04 GB
Q5_K_M 5.44 GB ごく小さい 6.53 GB 6.76 GB 7.23 GB 8.17 GB
Q6_K 6.25 GB ごく小さい 7.34 GB 7.57 GB 8.04 GB 8.98 GB
Q8_0 8.10 GB ほぼ同じ 9.18 GB 9.42 GB 9.89 GB 10.8 GB
F16 15.2 GB 元の精度 16.3 GB 16.6 GB 17.0 GB 18.0 GB
Ollama  ollama run hf.co/DevQuasar/shisa-ai.shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf DevQuasar/shisa-ai.shisa-v2-qwen2.5-7b-GGUF:Q4_K_M

主な GPU・Mac での生成の速さ(推定)

Q4_K_M(4.68 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 A380 6 GB 186 GB/s 24〜32 40
Arc A770M 16 GB 512 GB/s 66〜87 109
GeForce RTX 5090 32 GB 1,792 GB/s 230〜306 383
Apple M2 8 GB 100 GB/s 13〜17 21
Apple M2 Pro 16 GB 200 GB/s 26〜34 43
Apple M5 Ultra 96 GB 1,200 GB/s 154〜205 256

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

Apache License 2.0 商用可

商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。

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/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-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-v2-qwen2.5-7b-i1-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-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。

よくある質問

shisa-v2-qwen2.5-7b(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4.68 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6.00 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-v2-qwen2.5-7bは商用利用できますか?
元のモデルのライセンスはApache License 2.0(商用利用できる)。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。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-v2-qwen2.5-7b は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか?
8GB なら Q6_K(推定 7.57 GB)まで、12GB なら Q6_K(推定 7.57 GB)まで、16GB なら Q6_K(推定 7.57 GB)まで、24GB なら Q6_K(推定 7.57 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-v2-qwen2.5-7b を Ollama で動かすコマンドは?
「ollama run hf.co/mradermacher/shisa-v2-qwen2.5-7b-i1-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。