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Qwen3.5 2B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Alibaba ・ 公開 2026-03 ・ 1.94Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Qwen3.5の2B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも軽い

1.9GB4bit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）
262,144最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Qwen3.5の2Bは、配布元が試作や用途別の追加学習、研究開発向けと位置づけている小型です。画像エンコーダーを持ち、文章だけでなく画像も読めます。4bitと8kの文脈で1.9GBと軽く、GPUのないDDR4のメモリ8GB機でも推定15.9tok/s、M2（8GB）なら推定60.5tok/s。

同世代の4Bは3.4GBで、DDR4機の推定が8tok/sまで落ちます。古いノートで画像まで扱うなら2Bが現実的な線。日常の相談役を求めるなら4B以上です。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（bartowski/Qwen_Qwen3.5-2B-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（25層・文脈全体を見る層は6層だけ）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		0.9GB0.1GB1.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		1.0GB0.1GB1.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（IQ3_M）
メモリ優先		1.1GB0.1GB1.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		1.1GB0.1GB1.8GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		1.2GB0.1GB1.8GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		1.3GB0.1GB1.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		1.5GB0.1GB2.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		1.6GB0.1GB2.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		1.9GB0.1GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		3.6GB0.1GB4.3GBVRAM 6GB〜8GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Qwen3.5 2BはAlibabaが2026年3月に公開した1.94Bのモデルです。GGUFのヘッダには25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。25層のうち注意機構でKVキャッシュを持つのは6層だけで、残り19層は線形注意やSSMなどKVを持たない層です。

KVヘッド2・head次元256で、同じ層数の一般的なモデルよりKVキャッシュが小さく済みます。1トークンあたりのKVキャッシュは約12KB（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0.1GB、128Kトークンまで伸ばすと1.5GB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

通常の注意を持つ層は6つだけで、KVは1トークン12KB。学習時上限の262,144トークンまで広げても約3GBなので、Q4_K_Mの1.3GBと合わせてメモリ8GBに収まります。長いログや議事録を丸ごと渡す用途に向いた作りです。同じ2B級のQwen3-VL 2Bは全28層が全域注意で1トークン112KBあり、32kで約3.5GBと差が開きます。

配布元の説明では、Qwen3.5は画像も扱える世代です。GGUFで画像を扱う場合はmmprojのファイルを本体と組にし、線形注意を含む新しい構造なのでllama.cppやOllamaは対応後の版で動かしましょう。

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qwen35で、当サイト収録の204モデル中18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/Qwen_Qwen3.5-2B-GGUF、元になったモデルはQwen/Qwen3.5-2Bです。

同じAlibabaのモデルでは、サイズの近いものにQwen2.5 1.5B（1.78B）、Qwen3-VL 2B（1.72B）、Qwen3 1.7B（1.72B）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）（1.3GB）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。全域注意が6層だけのハイブリッド構成なので、長文でもKVの増え方が緩やかです。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.0GB1.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.1GB1.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3840.2GB2.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7680.4GB2.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
65,5360.8GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
131,0721.5GB3.3GBVRAM 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0.4GBから約0.2GB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
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
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
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
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

    Qwen3.5 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1.3GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約1.9GB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。

    Qwen3.5 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