VRAM 8 GB で動くモデルの性能ランキング（GPQA Diamond (Epoch AI)）

1. 順位 モデル 正答率（95%区間） 8 GB に収まる量子化
2. 1
   Qwen3.5-9B

   Qwen 9B qwen3.5-9B

   正答率（95%区間） 79.0% 74.3%〜83.6%

   Q5_K_M 8.48 GB

3. 2
   Qwen3-14B

   Qwen 14.8B qwen3-14b

   正答率（95%区間） 63.8% 58.0%〜69.5%

   IQ3_XS 8.57 GB

4. 3
   Qwen3-8B

   Qwen 8.2B qwen3-8b

   正答率（95%区間） 56.8% 51.0%〜62.5%

   Q5_K_L 8.29 GB

5. 4
   phi-4

   microsoft 14.7B phi-4

   正答率（95%区間） 56.1% 51.0%〜61.1%

   Q2_K 7.97 GB

6. 5
   Qwen3-4B

   Qwen 4B qwen3-4b

   正答率（95%区間） 52.3% 46.4%〜58.2%

   UD-Q8_K_XL 7.11 GB

7. 6
   Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

   mistralai 23.6B mistral-small-3.2-2506

   正答率（95%区間） 49.1% 43.6%〜54.5%

   UD-IQ1_M 8.16 GB

8. 7
   DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

   deepseek-ai 14.8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

   正答率（95%区間） 44.7% 39.1%〜50.3%

   Q2_K_L 8.41 GB

9. 8
   gemma-3-12b-it

   google 11.8B gemma-3-12b-it

   正答率（95%区間） 39.5% 34.5%〜44.4%

   UD-Q3_K_XL 8.26 GB

10. 9
    Qwen3-1.7B

    Qwen 1.7B qwen3-1.7b

    正答率（95%区間） 38.0% 32.6%〜43.4%

    BF16 5.86 GB

11. 10
    Qwen2.5-7B-Instruct

    Qwen 7.6B qwen2.5-7b-instruct

    正答率（95%区間） 35.5% 31.0%〜40.0%

    Q6_K_L 7.84 GB

12. 11
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

    deepseek-ai 1.8B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

    正答率（95%区間） 33.6% 29.5%〜37.6%

    F32 8.20 GB

13. 12
    gemma-2-9b-it

    google 9.2B gemma-2-9b-it

    正答率（95%区間） 27.5% 22.9%〜32.0%

    IQ4_XS 8.45 GB

14. 13
    Llama-3.2-1B-Instruct

    meta-llama 1.2B Llama-3.2-1B-Instruct

    正答率（95%区間） 23.9% 20.7%〜27.1%

    F16 3.55 GB

15. 14
    gemma-3-4b-it

    google 3.9B gemma-3-4b-it

    正答率（95%区間） 23.2% 19.6%〜26.9%

    UD-Q8_K_XL 6.59 GB

16. 15
    gemma-3-1b-it

    google 1B gemma-3-1b-it

    正答率（95%区間） 19.9% 17.0%〜22.9%

    F16 3.14 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。