01できること
- R1との直接競合
- 131k ctx
- Apache 2.0
- —thinking モードでは冗長
- —8kを超える場合にYaRNが必要です
05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。
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。
QwQ 32Bに必要なハードウェアは？
QwQ 32BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 19 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 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。
なぜこの選択か？ 完全な解説はこちら： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
アフィリエイトリンク — 当サイトが報酬を受け取る場合がありますが、お客様に追加費用はかかりません。おすすめは独立した判断に基づいています。Amazonアソシエイトとして、QuelLLMは条件を満たす購入によって収益を得ます。
外出先では： QwQ 32B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (24 GBのVRAM) →
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
- 30日間返金対応
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。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。