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EXAONE 4.0 1.2B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

LG AI Research ・ 公開 2025-07 ・ 1.28Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

EXAONE 4.0の最小1.2B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く

1.8GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
VRAM 4GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3050 Laptop
8GB実用になるいちばん小さいMac: M2（8GB）
65,536最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

EXAONE 4.0の小さいほうで、端末上で動かすために作られた1.28Bです。32Bと同じく即答と推論の2モードを持ち、対応言語は英語・韓国語・スペイン語。Q4_K_Mはわずか0.8GB、8kの文脈込みでも1.8GB。VRAM 6GBのRTX 2060で推定228.9tok/s、8GBのM2で82.2tok/s、GPUなしのDDR4機（8GB）でも21.7tok/sと、収録機のほぼ全部で快適の判定が付きます。

買い替えの理由にはなりません。今あるPCで、韓国語や英語の短い応答を返す仕組みを試したい人向けです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（bartowski/LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0-1.2B-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（30層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		0.5GB0.5GB1.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		0.5GB0.5GB1.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（IQ3_M）
メモリ優先		0.6GB0.5GB1.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		0.6GB0.5GB1.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		0.7GB0.5GB1.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		0.8GB0.5GB1.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		0.9GB0.5GB1.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		1.0GB0.5GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		1.3GB0.5GB2.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		2.4GB0.5GB3.4GBVRAM 4GB〜8GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

EXAONE 4.0 1.2BはLG AI Researchが2025年7月に公開した1.28Bのモデルです。GGUFのヘッダには30層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。全30層が全域注意で、KVヘッド8・head次元64。

KVキャッシュはトークン数に正比例して増えます。1トークンあたりのKVキャッシュは約60KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで0.5GB、学習時の上限65,536トークンまで伸ばすと3.8GBです。

このモデルを実際に使うなら

文脈を伸ばしたときのKVが本体より重くなる点だけ気を付けましょう。30層すべて全域注意で1トークン60KB。32kで1.9GB、学習上限の64kでは3.75GBと、0.8GBの本体の4倍を超えます。8GBのM2の実効5.4GBなら64kまで入りますが、他のアプリと取り合う余地は消える。

推論モードは32Bと同じenable_thinkingで入り、1.2Bでも思考のブロックを出します。思考が要らない短い応答は即答モードで済ませるのが確実です。同じ1B級の比較相手はLlama 3.2 1B（1.24B）。日本語が要るならSarashina2.2 1BやTinySwallow 1.5Bのような国内製が候補で、EXAONEは韓国語と英語を軸に選ぶモデルです。

vLLMは0.10.0で対応、sglangは未対応とカードの時点で書かれています。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはexaone4で、当サイト収録の204モデル中2本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はbartowski/LGAI-EXAONE_EXAONE-4.0-1.2B-GGUF、元になったモデルはLGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2Bです。

同じLG AI Researchのモデルでは、サイズの近いものにEXAONE 4.0.1 32B（32B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（0.8GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。全層が全域注意なので、コンテキスト長に比例してKVが増えます。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.2GB1.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.5GB1.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3840.9GB2.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7681.9GB3.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
65,5363.8GB5.0GBVRAM 6GB〜8GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約1.9GBから約0.9GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
Llama 3.2 1BMeta1.5GBLlamaの最小。GPUなしのメモリ8GBのPCでも軽い
LFM2.5 1.2B JPLiquid AI1.3GB日本語向けに調整された1.2B。GPUなしのメモリ8GBのノートでも軽く動く
Sarashina2.2 1BSB Intuitions2.0GBSarashina2.2の1B。ファイルは1GB未満で、GPUなしの古いノートでも動く
RakutenAI-2.0 mini楽天1.7GB楽天の小型1.5B。GPUなしのノートでも動く
TinySwallow 1.5BSakana AI1.7GB大きいモデルから知識を移した日本語の小型。GPUなしのPCでも軽い
Gemma 3 1BGoogle1.3GBGemma 3の1B。文章専用の小型で、GPUなしのメモリ8GBでも動く

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら142機種で20 tok/s以上、0機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（142機種）

実用 8〜20 tok/s（0機種）

  • なし

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（0）を見る

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    よくある質問

    EXAONE 4.0 1.2Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル0.8GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約1.8GBが必要です。GPU単体ならGeForce RTX 3050 Laptop（VRAM 4GB）から実用速度で動きます。

    EXAONE 4.0 1.2BはMacで動く？

    動きます。ユニファイドメモリ8GB以上のApple Silicon（例: Apple M2（8GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

    このクラスの選び方: ローカルLLM（8Bクラス）に必要なPC / MacかWindowsか

    手持ちのPCで判定する