01できること
長所
- 軽量:Q4で約2.3GBのVRAMを消費し、4〜6GBの小型GPUに収まる
- 推論と指示への追従を重視
- 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
- —コミュニティによる非公式のファインチューニング版、Ollamaタグなし
- —4B:より大きなモデルと比べると、全般的な能力は限られます
- —コンテキストは 32k のみ
アーキテクチャ
4Bの密なTransformer(Qwen3 4Bベース)
トレーニング
Qwen3 4Bのベースモデルを出発点に、NemotronIFのデータから作成した約10,000件の推論および指示追従の例でSFTを実施。
おすすめの用途
ローカルな軽量推論指示への追従4〜6 GBの小規模GPU
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 : SeanWang0027/Qwen3-4B-Base-NemotronIF-Reasoning-SFT-10k
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%
2.3 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
2.8 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
4.3 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
8 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 5 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFTに必要なハードウェアは?
Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFTをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 2.3 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。
現在のオファー: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
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外出先では: Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT 〜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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