01できること
長所
- 超軽量：Q4で約0.3 GBのVRAMを消費し、CPUでも動作可能
- 非常に高い処理速度（約 220 tok/s Q4）
- 32kのネイティブコンテキスト
- 許諾条件の緩やかな Apache 2.0 ライセンス
知っておくべき限界
- —専門用途（活動の生成）にファインチューニングされたモデルで、汎用モデルではありません
- —0.5B：本来のタスク以外では能力が限定的
- —非公式のコミュニティモデルで、Ollamaのタグはありません
アーキテクチャ
0.5Bの密なTransformer（ベースはQwen 0.5B、重みはマージ済み）
トレーニング
ベースモデルQwen 0.5Bをファインチューニングし、マージしたモデル。アクティビティ生成に特化したv1.2版。
おすすめの用途
アクティビティ生成超軽量プロトタイピングCPU/エッジ推論
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : mjpsm/activity-generation-v1.2-qwen0.5b-merged
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
0.3 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
0.4 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
0.5 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
1 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 0.7 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Activity Generation 0.5B (Qwen)に必要なハードウェアは？
Activity Generation 0.5B (Qwen)をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 0.3 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
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外出先では： Activity Generation 0.5B (Qwen) 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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