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Qwen2.5-VL 3B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・ 公開 2025-01 ・ 3.09Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Qwen2.5-VLの小型3B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く

2.6GB4bit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）
128,000最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Qwen2.5-VLの最小の3Bで、画像の文字や図表を読む機能を、メモリ8GBしかないPCに持ち込むための版です。本体はQ4_K_Mで1.8GB、8kの会話を含めても2.6GBに収まります。RTX 2060 6GBで推定117.1tok/s、M2（8GB）で42tok/s、GPUなしのDDR4・8GB機でも11.1tok/sの実用域に入ります。

配布元が挙げる用途は7Bや32Bと同じで、帳票の構造化や画面上の位置特定まで含みます。古いノートでスクリーンショットや領収書を読ませるなら、まず試したい1本。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/Qwen2.5-VL-3B-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（36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		1.1GB0.3GB1.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		1.2GB0.3GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		1.5GB0.3GB2.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		1.6GB0.3GB2.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		1.8GB0.3GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		2.1GB0.3GB2.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		2.4GB0.3GB3.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		3.1GB0.3GB3.9GBVRAM 6GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		5.8GB0.3GB6.7GBVRAM 8GB〜16GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen2.5-VL 3BはAlibabaが2025年1月に公開した3.09Bのモデルです。GGUFのヘッダには36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36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36KB（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0.3GB、学習時の上限128,000トークンまで伸ばすと4.4GBです。

ライセンス表記: qwen-research（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

画像入力にはmmprojファイルを本体と組にする必要があり、unsloth版のGGUFに同梱されています。全36層が全域注意ですがKVは1トークン36KBと軽く、32kで1.1GB、上限の128,000トークンでも4.4GB。8GBのM2の実効5.4GBでも、本体1.8GBを引いて3.5GB以上を文脈に回せます。

同じ小型の画像モデルでも、Qwen3-VL 4Bは1トークン144KB、Qwen3-VL 2Bは112KBで、長い文脈ではこちらが4分の1以下で済む構造です。必要量はQwen3-VL 2Bが2.4GB、Qwen3-VL 4Bが4GB。8GB機で複数枚の画像を続けて渡すなら、KVの軽さが役立ちます。

7B版は5.4GBでRTX 2060の実効5.5GBぎりぎりなので、6GB機で画像を扱う本命は3B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qwen2vlで、当サイト収録の204モデル中3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unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen2.5-VL-3B-Instructです。

得意分野は画像を含む文書の読み取りです。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen2.5-Coder 3B（3.09B）、Qwen2.5 3B（3.09B）、Qwen3-VL 4B（4.02B）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）（1.8GB）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
4,0960.1GB2.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.3GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3840.6GB2.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7681.1GB3.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
65,5362.3GB4.6GBVRAM 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1.1GBから約0.6GB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
Qwen2.5-Coder 3BAlibaba2.6GBQwen2.5-Coderの小型3B。補完向け。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen2.5 3BAlibaba2.6GBQwen2.5の3B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
SmolLM3 3BHugging Face2.9GB学習手順まで公開された3B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBでも動く
Llama 3.2 3BMeta3.3GBGPUなしのノートでも動く軽量級
Sarashina2.2 3BSB Intuitions3.7GBソフトバンク系の国産フルスクラッチ3B。MITライセンス。GPUなしのノートでも動く
Ministral 3 3BMistral AI3.4GBMistralの小型3B。Apache 2.0。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134機種で20 tok/s以上、8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（134機種）

実用 8〜20 tok/s（8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-VL 3Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル1.8GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約2.6GB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-VL 3B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

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