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RakutenAI-3.0 671B-A37B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

楽天 ・ 公開 2026-03 ・ 671.03Bパラメータ（MoE・アクティブ37B） ・ データ更新 2026-10-02

日本語向けに調整した671BのMoE（アクティブ37B）。Mac 512GB級が対象

390GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
ユニファイドメモリ向けGPU1枚のVRAMでは足りない
不可収録しているMacでは足りない
131,072最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

楽天が2026年3月に出した総671Bの日本語向けMoEで、1トークンで働くのは37B。構造はdeepseek2系のMLAで、配布元の説明では日本語と英語の両方を対象に、自社の日英データを使って学習したとあります。Q4_K_Mは376.7GBあり、8kの文脈込みで389.5GB。

当サイトの収録機ではM5 Ultra（512GB）の実効384GBにも4bitでは入らず、条件を満たす機種はありません。個人のPCで動かすものではなく、サーバー級の機材を持つ組織か、API経由で使う人のためのモデルです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（mmnga-o/RakutenAI-3.0-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（61層・KVを圧縮するMLA方式）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		227GB1.0GB236GBGPU単体では不可512GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		297GB1.0GB308GBGPU単体では不可512GB〜
4bit（MXFP4 MoE）
MoE専用のMXFP4		340GB1.0GB352GBGPU単体では不可512GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		377GB1.0GB390GBGPU単体では不可不可
5bit（Q5_K_M）
品質重視		443GB1.0GB458GBGPU単体では不可不可
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		513GB1.0GB530GBGPU単体では不可不可

モデルの構造と、必要メモリの増え方

RakutenAI-3.0 671B-A37Bは楽天が2026年3月に公開した671.03Bのモデルです。GGUFのヘッダには61層と書かれており、総パラメータ671.03Bのうち、1トークンの生成で実際に読むのは約37Bです（MoE）。メモリには全部を載せる必要がある一方、毎回読み出す量はアクティブパラメータのぶんで済むため、同じサイズのdense型より速く動きます。

KVを低ランク（rank 512）に圧縮するMLA方式です。同じ規模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130KB（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1.0GB、学習時の上限131,072トークンまで伸ばすと16GB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

手元に置くとすれば、量子化を落とす前提の話になります。MXFP4_MOEの340.3GBか、Q3_K_Mの297.3GBなら、M5 Ultra（512GB）の実効384GBに8kの文脈を足して収まる計算です。速度の推定は当サイトにはありません。MLAのおかげでKVは1トークン130KBと、この規模にしては軽く、学習時上限の163,840トークンでも約20GB。

Q3_K_Mと足して320GB前後で、512GB機なら長文も入ります。配布元が推奨する実行環境はSGLangのDockerイメージで、GGUFは第三者の変換版です。ライセンスは、配布元のモデルカードにApache 2.0と記されています。似た規模のMistral Large 3 675B（アクティブ39B）も必要量は391.9GBでほぼ同じです。

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deepseek2で、当サイト収録の204モデル中4本が同じ系統です。DeepSeek系。KVを圧縮するMLAを使い、同規模のモデルよりKVキャッシュが小さく済みます。

配布元はmmnga-o/RakutenAI-3.0-gguf、元になったモデルはRakuten/RakutenAI-3.0です。

得意分野は日本語の文章です。

同じ楽天のモデルでは、サイズの近いものにRakutenAI-2.0 8x7B（46.83B）、RakutenAI-2.0 mini（1.53B）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）（377GB）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。MLA（圧縮KV）採用のため、長いコンテキストでもKVが小さく収まります。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.5GB389GBGPU単体では不可不可
8,192既定1.0GB390GBGPU単体では不可不可
16,3842.0GB391GBGPU単体では不可不可
32,7684.1GB393GBGPU単体では不可不可
65,5368.1GB397GBGPU単体では不可不可
131,07216GB405GBGPU単体では不可不可

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4.1GBから約2.0GB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
Mistral Large 3 675BMistral AI392GBMistralの最上位MoE（総673B・アクティブ39B）。Apache 2.0。Q4_K_Mは512GBのMacにも載らず、IQ4_XSかMXFP4で収まる
GLM-5.3Z.ai352GB総754BのMoE。4bitでも400GB級で、Mac Studio 512GBが対象
Qwen3-Coder 480B-A35BAlibaba281GBQwen3-Coderの最上位MoE（総480B・アクティブ35B）。Apache 2.0。Mac 512GB以上が対象
Kimi K2.6Moonshot AI329GB総1T・アクティブ32BのMoE。2〜3bitでも300GBを超え、Mac 512GBの構成が対象

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら0機種で20 tok/s以上、0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（0機種）

  • なし

実用 8〜20 tok/s（0機種）

  • なし

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（142）を見る

今のPCのまま、RakutenAI-3.0 671B-A37Bを動かすために足すもの

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よくある質問

RakutenAI-3.0 671B-A37Bを動かすのに必要なVRAMは？

4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル377GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約390GBが必要です。GPU単体のVRAMには載らず、Macのユニファイドメモリか複数GPUが必要です。

RakutenAI-3.0 671B-A37BはMacで動く？

収録したApple Silicon構成では4bit量子化が実効メモリに載りません。

このクラスの選び方: ローカルLLM（70B〜120B MoE）に必要なPC / MacかWindowsか

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