性能ランキング（外部の評価）
VRAM 8 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 8 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 13 モデル中、上位 13 件
2026年11月9日 版の値
-
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-IQ1_M 8.47 GB
-
2gemma-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
UD-Q3_K_XL 8.26 GB
-
3gemma-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
Q8_0 8.53 GB
-
4gemma-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
UD-Q8_K_XL 6.59 GB
-
5granite-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
Q5_K_M 8.34 GB
-
6granite-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
Q8_0 5.31 GB
-
7gemma-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
IQ4_XS 8.45 GB
-
8phi-4
microsoft 14.7B phi-4
点数（95%区間） 1,256 1,252〜1,261
投票 24,126
Q2_K 7.97 GB
-
9gemma-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
F16 6.98 GB
-
10Llama-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
-
11Mistral-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
Q6_K 7.62 GB
-
12Llama-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
-
13gemma-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）。