性能ランキング（外部の評価）
VRAM 48 GB で動くモデルの性能ランキング（LMArena）
人が2つのモデルの回答を見比べて投票した結果から出した点数（Bradley-Terry、文体の影響を補正したもの）です。点数の横の幅は 95% の区間で、重なっているモデルどうしの差ははっきりしません。
8,192 トークンのコンテキストで、必要メモリ（推定）が 48 GB に収まる量子化があるモデルだけを並べています。
当サイトに載っている 34 モデル中、上位 34 件
2026年11月9日 版の値
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1Qwen3.8-27B
Qwen 27.3B qwen3.8-27b
点数（95%区間） 1,433 1,429〜1,438
投票 32,659
UD-Q8_K_XL 33.2 GB
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2Qwen3.5-122B-A10B
Qwen 122.1B qwen3.5-122b-a10b
点数（95%区間） 1,416 1,412〜1,421
投票 29,496
UD-IQ3_S 48.0 GB
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3Qwen3.5-27B
Qwen 26.9B qwen3.5-27b
点数（95%区間） 1,409 1,404〜1,413
投票 28,424
UD-Q8_K_XL 37.3 GB
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4Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
Qwen 79.7B qwen3-next-80b-a3b-instruct
点数（95%区間） 1,399 1,394〜1,403
投票 22,692
Q4_1 51.2 GB
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5Qwen3.5-35B-A3B
Qwen 34.7B qwen3.5-35b-a3b
点数（95%区間） 1,394 1,390〜1,398
投票 30,206
UD-Q8_K_XL 50.0 GB
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6Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507)
点数（95%区間） 1,382 1,377〜1,387
投票 23,287
UD-Q8_K_XL 37.6 GB
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7GLM-4.5-Air
zai-org 110.5B glm-4.5-air
点数（95%区間） 1,373 1,369〜1,377
投票 30,591
UD-Q2_K_XL 50.1 GB
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8Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
Qwen 79.7B qwen3-next-80b-a3b-thinking
点数（95%区間） 1,369 1,364〜1,375
投票 13,450
Q4_1 51.4 GB
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9gemma-3-27b-it
google 27B Gemma 3 27B IT
点数（95%区間） 1,365 1,362〜1,369
投票 46,613
UD-Q8_K_XL 34.2 GB
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10GLM-4.7-Flash
zai-org 29.9B glm-4.7-flash
点数（95%区間） 1,364 1,359〜1,370
投票 11,937
UD-Q8_K_XL 36.9 GB
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11Qwen3-32B
Qwen 32.8B qwen3-32b
点数（95%区間） 1,347 1,337〜1,356
投票 3,926
UD-Q8_K_XL 42.5 GB
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12gemma-3-12b-it
google 11.8B Gemma 3 12B IT
点数（95%区間） 1,342 1,332〜1,351
投票 3,829
BF16 25.7 GB
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13granite-4.2-30b
ibm-granite 29.3B Granite 4.2 30B
点数（95%区間） 1,340 1,329〜1,350
投票 3,314
Q8_0 34.0 GB
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14QwQ-32B
Qwen 32.8B qwq-32b
点数（95%区間） 1,336 1,331〜1,340
投票 25,166
Q8_0 37.8 GB
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15Qwen3-30B-A3B
Qwen 30.5B qwen3-30b-a3b
点数（95%区間） 1,326 1,322〜1,331
投票 26,137
UD-Q8_K_XL 37.6 GB
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16Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
meta-llama 107.8B Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
点数（95%区間） 1,322 1,317〜1,326
投票 29,777
Q3_K_S 49.3 GB
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17Llama-3.3-70B-Instruct
meta-llama 70.6B Llama 3.3 70B Instruct
点数（95%区間） 1,318 1,315〜1,322
投票 54,482
Q4_1 47.8 GB
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18gpt-oss-20b
openai 20.9B gpt-oss-20b
点数（95%区間） 1,318 1,311〜1,324
投票 10,400
F16 15.0 GB
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19gemma-3n-E4B-it
google 6.9B Gemma 3n E4B IT
点数（95%区間） 1,317 1,312〜1,323
投票 22,106
F16 14.9 GB
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20gemma-3-4b-it
google 3.9B Gemma 3 4B IT
点数（95%区間） 1,303 1,294〜1,313
投票 4,171
BF16 9.19 GB
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21Qwen2.5-72B-Instruct
Qwen 72.7B qwen2.5-72b-instruct
点数（95%区間） 1,303 1,299〜1,307
投票 39,406
Q4_K_M 50.9 GB
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22gemma-2-27b-it
google 27.2B Gemma 2 27B IT
点数（95%区間） 1,290 1,286〜1,293
投票 75,754
Q8_0 33.5 GB
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23granite-4.2-8b
ibm-granite 8.8B Granite 4.2 8B
点数（95%区間） 1,290 1,278〜1,301
投票 3,196
BF16 19.7 GB
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24granite-4.2-3b
ibm-granite 3.7B Granite 4.2 3B
点数（95%区間） 1,289 1,277〜1,301
投票 3,185
BF16 8.74 GB
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25Mistral-Small-24B-Instruct-2501
mistralai 23.6B Mistral Small 24B Instruct (2501)
点数（95%区間） 1,274 1,268〜1,280
投票 14,681
F16 49.3 GB
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26Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
Qwen 32.8B qwen2.5-coder-32b-instruct
点数（95%区間） 1,271 1,263〜1,279
投票 5,432
Q8_0 37.8 GB
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27gemma-2-9b-it
google 9.2B Gemma 2 9B IT
点数（95%区間） 1,267 1,263〜1,271
投票 54,611
F32 40.2 GB
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28phi-4
microsoft 14.7B phi-4
点数（95%区間） 1,256 1,252〜1,261
投票 24,126
F16 31.7 GB
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29Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1
mistralai 140.6B Mixtral 8x22B Instruct v0.1
点数（95%区間） 1,230 1,225〜1,234
投票 51,416
IQ2_M 49.2 GB
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30gemma-2-2b-it
google 2.6B Gemma 2 2B IT
点数（95%区間） 1,200 1,196〜1,204
投票 46,616
F32 12.2 GB
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31Llama-3.2-3B-Instruct
meta-llama 3.2B Llama 3.2 3B Instruct
点数（95%区間） 1,167 1,159〜1,175
投票 7,936
F16 8.17 GB
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32Mistral-7B-Instruct-v0.2
mistralai 7.2B Mistral 7B Instruct v0.2
点数（95%区間） 1,149 1,143〜1,156
投票 19,402
Q8_0 9.37 GB
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33Llama-3.2-1B-Instruct
meta-llama 1.2B Llama 3.2 1B Instruct
点数（95%区間） 1,111 1,103〜1,119
投票 8,045
F16 3.55 GB
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34gemma-2b-it
lmstudio-ai 2.5B Gemma 2B IT
点数（95%区間） 1,094 1,082〜1,105
投票 4,780
Q8_0 3.89 GB
推定 8K で必要なメモリ：計算式による推定値です。実行環境・設定で変わります。
このランキングについて
- LMArena の Hugging Face のデータセット（text・文体の補正あり・overall）の最新の版から、重みが公開されているモデルの値を取っています。週1回更新します。
- 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。
- 出典のモデル名と、当サイトに載っているモデル（元のモデルの Hugging Face のリポジトリ）の名前が一致するものだけに付けています。ファインチューンや改変版には付けません。
- 出典ごとに別のランキングです。複数の出典の値を混ぜたり、当サイトが点数を付けたりはしていません。
- 小さいモデルや新しいモデルは、出典で評価されていないことが多く、ここには出ません。
値は LMArena のデータ（CC BY 4.0）を、そのまま載せています（変更していません。並べ替えと絞り込みは当サイト）。