Qwen2.5 14B 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 ・ 14.77Bパラメータ・データ更新 2026-10-02

2024年の14B（dense型）。VRAM 11GB / Mac 16GBから

11GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）

VRAM 12GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3080 12GB

16GB実用になるいちばん小さいMac: M2 Pro（16GB）

32,768最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

DeepSeek-R1 Distill Qwen 14Bの元になったQwen2.5-14B、その指示調整版です。14.77Bのdense型で、4bitと8kの文脈で10.6GB。VRAM 12GBのRTX 3080 12GBで推定67.5tok/s、ノートならRTX 5070 Ti Laptopで推定52.8tok/sが出ます。

16GBのM2 Proでは推定16.8tok/sと実用の範囲まで下がります。考える過程を挟まずにすぐ答える14Bが欲しい、VRAM 12GB級の人向けです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（bartowski/Qwen2.5-14B-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（48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	5.0GB	1.5GB	7.1GB	VRAM 8GB〜	16GB〜
2bit（Q2_K）品質劣化大。最後の手段	5.4GB	1.5GB	7.5GB	VRAM 10GB〜	16GB〜
3bit（IQ3_M）メモリ優先	6.4GB	1.5GB	8.6GB	VRAM 10GB〜	16GB〜
3bit（Q3_K_M）メモリ優先	6.8GB	1.5GB	9.0GB	VRAM 10GB〜	16GB〜
4bit（IQ4_XS） Q4_K_Mより一回り小さい	7.6GB	1.5GB	9.8GB	VRAM 11GB〜	16GB〜
4bit（Q4_K_M）標準。迷ったらこれ	8.4GB	1.5GB	11GB	VRAM 12GB〜	16GB〜
5bit（Q5_K_M）品質重視	9.8GB	1.5GB	12GB	VRAM 16GB〜	18GB〜
6bit（Q6_K）ほぼ無劣化	11GB	1.5GB	14GB	VRAM 16GB〜	24GB〜
8bit（Q8_0）無劣化に近い	15GB	1.5GB	17GB	VRAM 20GB〜	32GB〜
16bit（F16）元精度	28GB	1.5GB	30GB	VRAM 32GB〜	48GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen2.5 14BはAlibabaが2024年9月に公開した14.77Bのモデルです。GGUFのヘッダには48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48層が全域注意で、KVヘッド8・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192KB（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1.5GB、学習時の上限32,768トークンまで伸ばすと6.0GB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）

同じ数字のモデルと、実際は何が違うか

Qwen2.5-Coder 14Bと構造は同じで、Q4_K_Mの8.4GBも、RTX 3080 12GBでの推定67.5tok/sも共通です。こちらは汎用の指示追従モデルで、配布元は日本語を含む29以上の言語への対応と、表のような構造化データの読み取り、JSONでの出力を改善点に挙げています。

一度に書ける出力は8,192トークンまでで、長い報告書を1回で書かせるときはここが上限になります。文章作成や要約、翻訳の下書きを手元で済ませたいならこちら。コードを書かせる比重が大きいなら、同じメモリのままCoder版に替えられます。

このモデルを実際に使うなら

同じ14.77Bの仲間が多いのがこの大きさです。コード向けのQwen2.5-Coder 14B、推論型のDeepSeek-R1 Distill Qwen 14B、2025年のQwen3 14B。必要量は10.4〜10.6GBに並び、同じPCで入れ替えて比べられます。

思考モードを持たないので、答えの前に考える過程を待たずに済みます。KVは全48層ぶんで1トークン192KBあり、32kで約6GB。VRAM 12GBでQ4_K_Mの8.4GBと組むなら8k前後が目安で、16GBのGPUなら余裕が出ます。上限の32,768トークンを超える長文はYaRNの設定が要り、Apache 2.0の条件はQwen2.5-Coder 14Bと共通です。

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bartowski/Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen2.5-14B-Instructです。

得意分野は日本語の文章です。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen3 14B（14.77B）、Qwen2.5-Coder 14B（14.77B）、Qwen3.5 9B（8.95B）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）（8.4GB）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
4,096	0.8GB	9.9GB	VRAM 11GB〜	16GB〜
8,192既定	1.5GB	11GB	VRAM 12GB〜	16GB〜
16,384	3.0GB	12GB	VRAM 16GB〜	24GB〜
32,768	6.0GB	15GB	VRAM 16GB〜	24GB〜

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6.0GBから約3.0GB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
ABEJA Qwen3 14B Agentic	ABEJA	10GB	エージェント用途と256Kの長文対応を名前に掲げた14B。4bitならVRAM 12GBに収まる
Qwen3 14B	Alibaba	10GB	Q4ならVRAM 12GBに収まる。8Bとの差が体感できる中量級
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B	DeepSeek	11GB	VRAM 12GB向け推論モデル
DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese	CyberAgent	11GB	サイバーエージェントの日本語追加学習版
Qwen2.5-Coder 14B	Alibaba	11GB	VRAM 12GB向けコードモデル
Shisa V2.1 unphi4 14B	Shisa.AI	11GB	Phi-4系を日英バイリンガルに調整した14B。VRAM 12GB