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Qwen3 1.7B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・ 公開 2025-04 ・ 1.72Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Qwen3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

2.4GB4bit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）
40,960最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

2025年4月のQwen3世代で、1つのモデルの中で思考モードと非思考モードを切り替えられる小型です。Q4_K_Mは1GB、4bitと8kの文脈で2.4GB。GPUのないDDR4のメモリ8GB機で推定14.6tok/s、RTX 3050 Laptopなら推定93.6tok/sが出ます。

後継のQwen3.5 2Bは画像も読めて長文のKVも小さく、新しく入れるならそちらが先。Qwen3 1.7Bを選ぶ理由は、Qwen3系で組んだ手順やツール設定をそのまま小型で回したい場合です。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/Qwen3-1.7B-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（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		0.7GB0.9GB2.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		0.7GB0.9GB2.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		0.9GB0.9GB2.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		0.9GB0.9GB2.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		1.0GB0.9GB2.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		1.2GB0.9GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		1.3GB0.9GB2.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		1.7GB0.9GB3.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		3.2GB0.9GB4.7GBVRAM 6GB〜8GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen3 1.7BはAlibabaが2025年4月に公開した1.72B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112KB（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0.9GB、学習時の上限40,960トークンまで伸ばすと4.4GB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

思考のオン・オフはenable_thinkingで決まり、オンのままならプロンプトに/thinkや/no_thinkを書いて会話の途中で切り替えられます。配布元の推奨は思考ありでTemperature 0.6、なしで0.7。思考ありで貪欲デコードを使うと同じ文の繰り返しに陥りやすいと注意書きがあり、止まらないときはpresence_penaltyを1.5に上げます。

KVは全28層ぶんで1トークン112KB。32,768トークンの上限まで埋めると約3.5GBで、本体の3倍を超えます。同じ1.72BのQwen3-VL 2Bは推定速度も必要量も同じ。画像を扱うかどうかだけで選び分けられます。

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qwen3で、当サイト収録の204モデル中10本が同じ系統です。Qwen3系。前世代から構造が更新され、対応するツールの版数を選ぶことがあります。

配布元はunsloth/Qwen3-1.7B-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen3-1.7Bです。

得意分野は推論（段階を踏んで考える処理）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）、Qwen2.5 1.5B（1.78B）、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
4,0960.4GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.9GB2.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3841.8GB3.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7683.5GB5.1GBVRAM 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3.5GBから約1.8GB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
Qwen2.5 1.5BAlibaba1.8GBQwen2.5の1.5B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBのPC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
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
Qwen3.5 2BAlibaba1.9GBQwen3.5の2B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも軽い

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

    Qwen3 1.7B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2.4GB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。

    Qwen3 1.7B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