01できること
長所
- Dense 27B：約16 GBのVRAMをQ4で使用、16 GBカードに収まる
- 許容的なApache 2.0ライセンス（商用利用自由）
- チャット、推論、多言語
- 同程度の規模のMoE Qwenに対する高密度な代替モデル
知っておくべき限界
- —検証済みのOllamaタグなし：Hugging Face経由でインストール
- —ネイティブコンテキスト32k（デフォルト値、model cardで確認が必要）
- —Hugging Face 上のゲート付きウェイト（承認が必要）
アーキテクチャ
高密度 Transformer · パラメータ数 27B · コンテキスト 32k
トレーニング
Qwen 3ファミリー（Alibaba）のDense 27Bモデル。Apache 2.0で公開。コーパスと手法の詳細は非公開。
おすすめの用途
汎用アシスタント推論多言語
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 : Qwen/Qwen3-27B
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%
16 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
19 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
29 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
54 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 35 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Qwen 3 27Bに必要なハードウェアは？
Qwen 3 27BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 16 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5070 Ti 16 GB — 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。
現在のオファー： RTX 5070 Ti 16 GB
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外出先では： Qwen 3 27B 〜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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