Qwen3-1.7B

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量子化2,0488,19232,768
BF16 safetensors4.07 GiB–4.63 GiB4.72 GiB–5.28 GiB7.35 GiB–7.91 GiB
GGUF Q8_01.99 GiB–2.55 GiB2.65 GiB–3.21 GiB5.27 GiB–5.83 GiB
INT4 theoretical1.07 GiB–1.71 GiB1.73 GiB–2.37 GiB4.35 GiB–5.00 GiB

モデルと設定を選んで、必要なメモリを確認します。

詳細設定

GiB(2^30 バイト)

モデル構造を手入力

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

見積もり

判断できない

予算や必須データが足りないか、この版では扱えない配置です。

推定メモリ範囲: 4.78 GiB5.30 GiB

重みは選択したファイルのメタデータを使います。実行時の追加分は見積もりです。

重み3.78 GiB
KV Cache(生データ)0.88 GiB
KV の追加分(量子化メタデータなど)0.00 GiB
アクティベーション / 作業領域0.06 GiB
エンジン予約0.06 GiB
安全マージン0.00 GiB

ソフトウェアの対応

未確認. メモリが足りても、指定のエンジン・量子化・OS で動くとは限りません。動いても速いとは限りません。

  • メモリに余裕があっても、そのエンジン・量子化・OS の組み合わせが動くとは限りません。

結果を左右する前提

  • 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
  • ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
  • ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
  • 計上したファイル: model.safetensors.index.json metadata.total_size。
  • コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数(入力+生成の予約)です。
  • 同時シーケンスは同一のモデル複製を共有し、ウェイトはシーケンス数では増えません。
  • KV の型は、変更しない限りウェイト量子化とは独立です。
  • 16 個の query heads ではなく 8 個の KV heads を使います。
  • プリフィルのピークと定常デコードは同じではありません。高シナリオはプリフィル寄りです。
  • エンジン予約はウェイトと KV の実使用量ではありません。
  • llama.cpp の計算バッファはコンテキストとバッチで増えます。ここは調整可能なシナリオで、一致する校正がある場合だけ実測として示します。

計算方法

設定を変えて再計算