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VRAM・統合メモリから探す

VRAM 8 GB で動くローカルLLM

当サイトに載っている 1,276 モデルのうち、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のは 584 モデルです。モデルごとに、収まるうち最も大きい（精度の高い）量子化を出しています。

データの取得日：

収まるモデルの数
584
収まるいちばん大きいモデル
Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Strata 51.2B
8 GB の機種（当サイトに掲載）
25

Hugging Face のダウンロード数（直近30日・配布元の合計）の多い順です。性能の順位ではありません。

ダウンロード数ランキングをすべて見る →
  1. 1 Qwen3.8-27B 27.3B UD-IQ1_M 8.47 GB
  2. 2 Ornith-1.5-9B 9.2B Q5_K_M 8.22 GB
  3. 3 gemma-4-12B-it 11.9B IQ4_XS 8.49 GB
  4. 4 Qwen3.5-9B 9B Q5_K_M 8.48 GB
  5. 5 MOSS-Music-8B-Instruct Q4_K_M 7.24 GB
  6. 6 Ornith-1.0-9B 9B Q5_K_M 7.86 GB
  7. 7 Qwen3-VL-8B-Instruct 8.2B UD-Q5_K_XL 7.94 GB
  8. 8 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP 9B Q4_K_M 8.35 GB
  9. 9 Qwen3.5-4B 4.2B UD-Q8_K_XL 7.32 GB
  10. 10 Ornith-1.5-9B-uncensored 9B Q5_K_M 7.83 GB

推定 必要メモリは 8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定です。

VRAM 8 GB で動くモデルの外部の評価

他の機関が、量子化する前の元のモデルを評価した値の上位です（当サイトの評価ではありません）。

人の評価（LMArena）

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  1. 1.Qwen3.8-27B 1,433
  2. 2.gemma-3-12b-it 1,342
  3. 3.gemma-3n-E4B-it 1,317
  4. 4.gemma-3-4b-it 1,303
  5. 5.granite-4.2-8b 1,290

出典：LMArena（CC BY 4.0）。

総合能力（Epoch AI）

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  1. 1.Qwen3.8-27B 152.7
  2. 2.Qwen3.5-9B 139.4
  3. 3.Qwen3-14B 136.2
  4. 4.Qwen3-8B 132.2
  5. 5.phi-4 129.1

出典：Epoch Capabilities Index (Epoch AI)（CC BY 4.0）。

VRAM・統合メモリが 8 GB の機種

機種を選ぶと、その機種のページで動くモデルと生成の速さの目安が見られます。

VRAM 8 GB に収まるモデルの一覧

モデルごとに1件、このメモリに収まる量子化のうち、8K トークン以上のコンテキストで収まる中でファイルが最も大きい（精度が高い）ものを、よく使われている順に最大30件出しています。コンテキスト長は、その量子化が収まる最も長い値です（埋め込みモデルなど、扱える長さが 8K より短いモデルはその最大の長さ）。会話・文章の生成以外のモデルには用途を付けています。「残り」はメモリの量から推定を引いた値で、容量の 5% 未満は「ぎりぎり」としています（収まることの保証ではありません）。

よくある質問

VRAM 8 GB でどんなローカルLLMが動きますか？
当サイトでは 584 モデルに、8,192 トークンで 8 GB に収まる量子化があります（推定）。よく使われているのは Qwen3.8-27B・Ornith-1.5-9B・gemma-4-12B-it・Qwen3.5-9B・MOSS-Music-8B-Instruct などです。
VRAM 8 GB で動く、いちばん大きいモデルは？
当サイトに載っている中では Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Strata（約 51.2B）です。BF16 なら 8,192 トークンで推定 2.66 GB です。小さい量子化ほど品質は下がります。
Mac の統合メモリ 8 GB でも同じですか？
macOS は GPU が使えるメモリに上限を設けているので、搭載メモリ 8 GB のすべてをモデルに使えるわけではありません。Mac では、必要メモリに余裕を見て選んでください。
コンテキストを長くするとどうなりますか？
KV キャッシュが増えるので、必要メモリも増えます。各モデルのページで、コンテキスト長ごとの必要メモリ（推定）を確かめられます。