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Qwen2.5 1.5B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・ 公開 2024-09 ・ 1.78Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Qwen2.5の1.5B。Apache 2.0。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）
32,768最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Qwen2.5の1.5Bは、GPUのない8GBのノートで動かすための最小クラスで、Q4_K_Mは1GB、8kの文脈を含めても1.8GBです。DDR4のメモリ8GB機で推定18.7tok/s、M2（8GB）なら70.8tok/s、RTX 2060 6GBでは197.3tok/s。

Apache 2.0で、公式のQwenリポジトリがGGUFを直接配っています。分類やタグ付け、定型文の言い換えなど、小さな処理を大量に回す裏方の用途向け。日本語で相談する相手を求めるなら、3B以上に上げるのが確実です。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-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（28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（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		0.7GB0.2GB1.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		0.9GB0.2GB1.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		1.0GB0.2GB1.8GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		1.2GB0.2GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		1.4GB0.2GB2.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		1.8GB0.2GB2.5GBVRAM 4GB〜8GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen2.5 1.5BはAlibabaが2024年9月に公開した1.78Bのモデルです。GGUFのヘッダには28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28層が全域注意で、KVヘッド2・head次元128。

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28KB（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0.2GB、学習時の上限32,768トークンまで伸ばすと0.9GBです。

ライセンス表記: apache-2.0（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

全28層が全域注意でKVは1トークン28KB、上限の32,768トークンで0.9GBです。公式GGUFの品揃えはQ2_KからQ8_0までで、IQ系はなし。Q8_0でも1.8GBなので、量子化を落とす場面がありません。比べる相手は2026年のQwen3.5 2Bです。

必要量は1.9GBと並びますが、DDR4・8GB機の推定は15.9tok/sとこちらが少し速く、Qwen3.5 2Bは線形注意を含む新しい構造で、動かせるツールの版が限られます。画像を読ませたいならQwen3.5 2B、古いllama.cppやOllamaのまま動かすならQwen2.5 1.5B。

さらに軽いQwen2.5 0.5Bは1GBでDDR4機でも51.4tok/sの快適域に入るので、分類だけなら0.5Bで足りる場合もあります。Transformersなら4.37.0以降で読み込めます。

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qwen2で、当サイト収録の204モデル中23本が同じ系統です。Qwen2系。llama.cppの対応が最も早く入る系統のひとつで、量子化の配布も充実しています。

配布元はQwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen2.5-1.5B-Instructです。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen3-VL 2B（1.72B）、Qwen3 1.7B（1.72B）、Qwen3.5 2B（1.94B）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）（1.0GB）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
4,0960.1GB1.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.2GB1.8GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3840.4GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7680.9GB2.4GBVRAM 4GB〜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0.9GBから約0.4GB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
Qwen3-VL 2BAlibaba2.4GBQwen3-VLの最小。GPUなしでも画像を読める
Qwen3 1.7BAlibaba2.4GBQwen3の1.7B。思考モードを持つ小型で、GPUなしのメモリ8GBでも動く
LLM-jp-3.1 1.8BLLM-jp（国立情報学研究所）3.1GB国産フルスクラッチの小型。GPUなしのノートでも動く
Qwen3.5 2BAlibaba1.9GBQwen3.5の2B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも軽い
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
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

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら138機種で20 tok/s以上、4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（138機種）

実用 8〜20 tok/s（4機種）

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

    Qwen2.5 1.5Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル1.0GB、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。

    Qwen2.5 1.5B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