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dahara1

shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix

パラメータ数
8.2B
最大コンテキスト長
40,960
アーキテクチャ
qwen3
ライセンス
商用可
元モデル
shisa-ai/shisa-v2.1-qwen3-8b
ライセンス
apache-2.0
llama.cpp
b5092+

shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix の概要

shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix (dahara1) は、Hugging Face の shisa-ai/shisa-v2.1-qwen3-8b をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix が公開しています。パラメータ数は約 8.2B（82億）、アーキテクチャは qwen3、最大コンテキスト長は 40,960 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 24 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_S の 2.28 GB から UD-Q8_K_XL の 10.8 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（5.03 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 7.08 GB、32,768 トークンでは推定 10.7 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 8 GB 以上の GPU（GeForce RTX 3070 Ti・Arc A580 など）か、統合メモリ 8 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 UD-IQ1_S（2.28 GB）なら、8,192 トークンで推定 4.33 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。

「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

dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix

元の開発元が配布 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
qwen3
llama.cpp b5092 以降
パラメータ数
8.2B
最大コンテキスト長
40,960
ライセンス
apache-2.0 商用可
shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix（dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix）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 40,960 最大
UD-IQ1_S 2.28 GB - 3.73 GB 4.33 GB 5.54 GB 7.96 GB 9.16 GB
UD-IQ1_M 2.40 GB - 3.85 GB 4.45 GB 5.66 GB 8.08 GB 9.28 GB
UD-IQ2_XXS 2.61 GB - 4.06 GB 4.66 GB 5.87 GB 8.29 GB 9.49 GB
UD-IQ2_M 3.11 GB - 4.56 GB 5.17 GB 6.37 GB 8.79 GB 10.00 GB
Q2_K 3.28 GB とても大きい 4.73 GB 5.34 GB 6.55 GB 8.96 GB 10.2 GB
UD-IQ3_XXS 3.41 GB - 4.86 GB 5.47 GB 6.67 GB 9.09 GB 10.3 GB
Q2_K_L 3.43 GB - 4.88 GB 5.48 GB 6.69 GB 9.11 GB 10.3 GB
UD-Q2_K_XL 3.50 GB - 4.95 GB 5.56 GB 6.77 GB 9.18 GB 10.4 GB
Q3_K_S 3.77 GB 大きい 5.22 GB 5.83 GB 7.03 GB 9.45 GB 10.7 GB
Q3_K_M 4.12 GB 中くらい 5.58 GB 6.18 GB 7.39 GB 9.80 GB 11.0 GB
UD-Q3_K_XL 4.31 GB - 5.76 GB 6.36 GB 7.57 GB 9.99 GB 11.2 GB
IQ4_XS 4.58 GB 小さい 6.03 GB 6.64 GB 7.85 GB 10.3 GB 11.5 GB
IQ4_NL 4.79 GB 小さい 6.25 GB 6.85 GB 8.06 GB 10.5 GB 11.7 GB
Q4_K_S 4.80 GB 中くらい 6.25 GB 6.86 GB 8.07 GB 10.5 GB 11.7 GB
Q4_K_M 5.03 GB 小さい 6.48 GB 7.08 GB 8.29 GB 10.7 GB 11.9 GB
UD-Q4_K_XL 5.14 GB - 6.59 GB 7.19 GB 8.40 GB 10.8 GB 12.0 GB
Q4_1 5.25 GB 中くらい 6.70 GB 7.30 GB 8.51 GB 10.9 GB 12.1 GB
Q5_K_S 5.72 GB 小さい 7.17 GB 7.78 GB 8.98 GB 11.4 GB 12.6 GB
Q5_K_M 5.85 GB ごく小さい 7.30 GB 7.91 GB 9.12 GB 11.5 GB 12.7 GB
UD-Q5_K_XL 5.88 GB - 7.33 GB 7.93 GB 9.14 GB 11.6 GB 12.8 GB
Q6_K 6.73 GB ごく小さい 8.18 GB 8.78 GB 9.99 GB 12.4 GB 13.6 GB
UD-Q6_K_XL 7.49 GB - 8.94 GB 9.55 GB 10.8 GB 13.2 GB 14.4 GB
Q8_0 8.71 GB ほぼ同じ 10.2 GB 10.8 GB 12.0 GB 14.4 GB 15.6 GB
UD-Q8_K_XL 10.8 GB - 12.3 GB 12.9 GB 14.1 GB 16.5 GB 17.7 GB 
Ollama  ollama run hf.co/dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix:Q4_K_M

主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）

Q4_K_M（5.03 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 A550M 8 GB 224 GB/s 27〜36 45
Radeon RX 6800 16 GB 512 GB/s 61〜81 102
GeForce RTX 5090 32 GB 1,792 GB/s 214〜285 356
Apple M2 16 GB 100 GB/s 12〜16 20
Apple M2 Pro 16 GB 200 GB/s 24〜32 40
Apple M5 Ultra 96 GB 1,200 GB/s 143〜191 239

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

このモデルの形式（qwen3）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b5092（2025年4月9日）以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。

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/dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix: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 dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix 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-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix（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5.03 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7.08 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-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix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-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB なら UD-Q5_K_XL（推定 7.93 GB）まで、12GB なら UD-Q8_K_XL（推定 12.9 GB）まで、16GB なら UD-Q8_K_XL（推定 12.9 GB）まで、24GB なら UD-Q8_K_XL（推定 12.9 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-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/dahara1/shisa-v2.1-qwen3-8b-UD-japanese-imatrix: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。