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性能ランキング(外部の評価)

VRAM 32 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 32 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 20 モデル中、上位 20 件

2026年8月14日 版の値

  1. 1
    Qwen3.8-27B

    Qwen 27.3B Qwen 3.8 27B

    指数(95%区間) 152.7 150.7〜154.9

    UD-Q8_K_XL 33.2 GB

  2. 2
    Qwen3.6-27B

    Qwen 26.9B Qwen3.6 27B

    指数(95%区間) 146.7 144.6〜148.9

    Q8_0 30.9 GB

  3. 3
    gemma-4-31B-it

    google 30.7B Gemma 4 31B IT

    指数(95%区間) 144.2 141.8〜146.8

    UD-Q6_K_XL 30.5 GB

  4. 4
    Qwen3.6-35B-A3B

    Qwen 34.7B Qwen 3.6 35B-A3B

    指数(95%区間) 144.1 142.1〜145.9

    UD-Q6_K_XL 33.1 GB

  5. 5
    Qwen3.5-35B-A3B

    Qwen 34.7B Qwen3.5-35B-A3B

    指数(95%区間) 144.0 141.5〜146.6

    UD-Q6_K_XL 33.4 GB

  6. 6
    gemma-4-26B-A4B-it

    google 25.2B Gemma 4 26B A4B

    指数(95%区間) 141.7 139.2〜144.2

    UD-Q8_K_XL 29.2 GB

  7. 7
    Qwen3.5-9B

    Qwen 9B Qwen3.5-9B

    指数(95%区間) 139.4 137.1〜141.5

    BF16 19.8 GB

  8. 8
    Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

    Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B-Thinking (Jul 2025)

    指数(95%区間) 138.4 135.7〜140.9

    Q8_0 34.1 GB

  9. 9
    Qwen3-32B

    Qwen 32.8B Qwen3-32B

    指数(95%区間) 137.0 134.5〜139.4

    UD-Q6_K_XL 32.0 GB

  10. 10
    QwQ-32B

    Qwen 32.8B QwQ-32B

    指数(95%区間) 136.5 133.6〜139.3

    Q6_K 29.9 GB

  11. 11
    Qwen3-14B

    Qwen 14.8B Qwen3-14B

    指数(95%区間) 136.2 133.5〜138.7

    BF16 31.7 GB

  12. 12
    Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

    Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B-Instruct (Jul 2025)

    指数(95%区間) 135.2 132.3〜138.0

    Q8_0 34.1 GB

  13. 13
    gpt-oss-20b

    openai 20.9B gpt-oss-20b

    指数(95%区間) 135.0 132.4〜137.5

    F16 15.0 GB

  14. 14
    Qwen3-30B-A3B

    Qwen 30.5B Qwen3-30B-A3B

    指数(95%区間) 134.2 131.3〜136.9

    Q8_0 34.1 GB

  15. 15
    Qwen3-8B

    Qwen 8.2B Qwen3-8B

    指数(95%区間) 132.2 129.1〜135.1

    BF16 18.4 GB

  16. 16
    phi-4

    microsoft 14.7B Phi-4

    指数(95%区間) 129.1 126.1〜131.9

    F16 31.7 GB

  17. 17
    gemma-3-27b-it

    google 27B Gemma 3 27B

    指数(95%区間) 127.7 124.6〜130.5

    UD-Q8_K_XL 34.2 GB

  18. 18
    Llama-3.3-70B-Instruct

    meta-llama 70.6B Llama 3.3 70B

    指数(95%区間) 126.2 123.2〜128.9

    IQ3_XS 32.8 GB

  19. 19
    Qwen2.5-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

  20. 20
    Mistral-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

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)。