性能ランキング（外部の評価）
VRAM 16 GB で動くモデルの性能ランキング（Epoch Capabilities Index (Epoch AI)）
Epoch AI が、多くのベンチマークの結果をまとめて出した能力の指数（Epoch Capabilities Index）です。横の幅は 95% の区間です。
8,192 トークンのコンテキストで、必要メモリ（推定）が 16 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 19 モデル中、上位 19 件
2026年8月14日 版の値
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1Qwen3.8-27B
Qwen 27.3B Qwen 3.8 27B
指数（95%区間） 152.7 150.7〜154.9
UD-Q4_K_S 17.1 GB
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2Qwen3.6-27B
Qwen 26.9B Qwen3.6 27B
指数（95%区間） 146.7 144.6〜148.9
IQ4_XS 17.2 GB
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3gemma-4-31B-it
google 30.7B Gemma 4 31B IT
指数（95%区間） 144.2 141.8〜146.8
IQ3_XS 16.8 GB
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4Qwen3.6-35B-A3B
Qwen 34.7B Qwen 3.6 35B-A3B
指数（95%区間） 144.1 142.1〜145.9
IQ3_XXS 17.0 GB
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5Qwen3.5-35B-A3B
Qwen 34.7B Qwen3.5-35B-A3B
指数（95%区間） 144.0 141.5〜146.6
IQ3_XXS 17.0 GB
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6gemma-4-26B-A4B-it
google 25.2B Gemma 4 26B A4B
指数（95%区間） 141.7 139.2〜144.2
Q4_0 16.3 GB
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7Qwen3.5-9B
Qwen 9B Qwen3.5-9B
指数（95%区間） 139.4 137.1〜141.5
UD-Q8_K_XL 14.3 GB
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8Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B-Thinking (Jul 2025)
指数（95%区間） 138.4 135.7〜140.9
Q3_K_M 16.4 GB
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9Qwen3-32B
Qwen 32.8B Qwen3-32B
指数（95%区間） 137.0 134.5〜139.4
UD-IQ3_XXS 16.0 GB
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10QwQ-32B
Qwen 32.8B QwQ-32B
指数（95%区間） 136.5 133.6〜139.3
Q2_K 15.3 GB
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11Qwen3-14B
Qwen 14.8B Qwen3-14B
指数（95%区間） 136.2 133.5〜138.7
UD-Q6_K_XL 15.5 GB
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12Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B-Instruct (Jul 2025)
指数（95%区間） 135.2 132.3〜138.0
Q3_K_XL 16.5 GB
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13gpt-oss-20b
openai 20.9B gpt-oss-20b
指数（95%区間） 135.0 132.4〜137.5
F16 15.0 GB
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14Qwen3-30B-A3B
Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B
指数（95%区間） 134.2 131.3〜136.9
Q3_K_M 16.4 GB
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15Qwen3-8B
Qwen 8.2B Qwen3-8B
指数（95%区間） 132.2 129.1〜135.1
UD-Q8_K_XL 12.9 GB
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16phi-4
microsoft 14.7B Phi-4
指数（95%区間） 129.1 126.1〜131.9
Q6_K 14.5 GB
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17gemma-3-27b-it
google 27B Gemma 3 27B
指数（95%区間） 127.7 124.6〜130.5
IQ4_XS 17.2 GB
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18Qwen2.5-Coder-7B
QuantFactory 7.6B Qwen2.5-Coder (7B)
指数（95%区間） 108.0 98.7〜116.4
Q8_0 9.42 GB
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19Mistral-7B-v0.1
mistralai 7.2B Mistral 7B v0.1
指数（95%区間） 103.3 95.7〜109.8
Q8_0 9.37 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
- Epoch AI のデータ（Epoch Capabilities Index）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 Epoch Capabilities Index (Epoch AI) 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）。