ファミリー Qwen · 4B パラメータ

Qwen3 4B NemotronIF Reasoning SFT

Qwen3 4Bをファインチューニングしたモデル(NemotronIFデータを使った推論のSFT)。コンテキスト長は32k、Q4でのVRAM使用量は約2.3 GBです。軽量で、小型GPUでも動作します。ライセンスはApache 2.0です。

🇨🇳 SeanWang0027·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 32k tokens·公開日 2026-09-05·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

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
⚠
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)
Amazon価格を見る →

アフィリエイトリンク — 追加費用なしで手数料を受け取る場合があります。独立したおすすめ情報です。Amazonアソシエイトとして、ローカルLLMナビは条件を満たす購入から利益を得ています。

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。

エントリーレベル
~32t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~50t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~75t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900