Strata公開 125BのQwenがVRAM 12GBで動く
Strataは、1250億パラメーターのQwen3.8-Flash-Nextの量子化版を、手の届くゲーミングPCで動かすためのアプリだ。最先端のオープンモデルは規模が大きく、本来はデータセンター級の設備が要る。Strataはその壁を下げることを狙っている。
仕組みは2つの組み合わせだ。1つはMoEモデルの全体をRAMに置き、よく使う専門家モデルだけをVRAMに載せるやり方。もう1つは軽い別のモデルに次のトークンを先読みさせる投機的デコードで、VRAMが少ないPCでも速度を出す。

RTX 5070で毎秒94トークン RAM 64GBが分かれ目だ
RTX 5070(VRAM 12GB)とRyzen 5 7600、RAM 64GBの環境では、2ビット量子化版のQ2_0が毎秒94トークンで動いた。3ビット量子化版のIQ3_Sでも毎秒53トークンが出ている。AMDのRadeon RX 9070 XT(VRAM 16GB)とRAM 47GBの環境でも、Q2_0が毎秒60トークンで動いた。
動かすのに要るのは、VRAM 12GB以上のNVIDIAかAMDのGPUとRAM 32GB以上だ。ストレージは80GB以上が要り、SSDが勧められている。
RAMの量で動くモデルが変わる
RAMが32GBだと、動くのはコーディング用以外の専門モデルを外した軽量版GSQ-RCO Coderだけになる。64GBあれば2ビットのIQ2_XSと3ビットのIQ3_XXSやIQ3_Sを選べる。さらにRAMを積めば、精度の高い量子化版も動かせる。
Macは対象外 2ビット版は同じ出力を繰り返した
対応OSはWindows 10と11、それにLinuxだけだ。社内でMacを配っている会社は、そのままでは試せない。GPUもNVIDIAかAMDに限られるので、ノートPCの内蔵GPUでは条件を満たさない。
量子化で性能が大きく落ちるという報告もある。X上の投稿では、2ビット量子化版のIQ2_XSに円周率を出させたところ、同じトークンを何度も出し続けるループに入った。速さの数字だけを見て選ぶと、答えの質で足をすくわれる。

試すなら3ビット版 速さより答えの質を先に見る
手元のPCで試すなら、まずRAMが64GBあるかを確かめておきたい。32GBの機械ではコーディング用の軽量版しか選べないので、文章の要約や調べものには向かない。
次に、毎秒94トークンの2ビット版ではなく、毎秒53トークンの3ビット版から試すのがよさそうだ。社内の資料を外へ出さずにAIへ渡せる点は大きい。そのぶん、計算や数字を含む答えは人が必ず確かめる手順を先に決めておきたい。

- 投機的デコード
- 軽い別のモデルに次のトークンを先読みさせ、大きなモデルはその当否を確かめるだけにして生成を速める仕組み
- 量子化
- モデルの数値を2ビットや3ビットなど少ない桁に丸めて軽くすること。軽くなるほど速いが答えの質が落ちやすい
社内の資料を外のサービスへ渡せない会社にとって、125B級を自前のPCで動かせる意味は大きい。ただ導入でつまずくのは性能より機材だとみている。日本の会社で配られるPCはMacか、内蔵GPUのWindowsノートが多い。VRAM 12GBのGPUとRAM 64GBを積んだ機械は、情報システム部門が1台用意して検証用に回す形になりそうだ。2ビット版でループが出た報告もあるので、数字を扱う業務に使う前に、同じ質問を何度か投げて答えがぶれないかを見る手順を決めておきたい。
- StrataはMacで使える?
- 使えない。Strataが対応しているOSはWindows 10と11、それにLinuxだけだ。GPUもVRAM 12GB以上のNVIDIAかAMD製が条件になる。Apple Silicon搭載のMacや内蔵GPUのノートPCは条件から外れるので、試すにはゲーミングPCのような機材が別に要る。
- RAM 32GBのPCでStrataは動く?
- 動くがコーディング用の軽量版に限られる。RAMが32GBだと、Qwen3.8-Flash-Nextからコーディング以外の専門モデルを外したGSQ-RCO Coderだけが実行できる。2ビットのIQ2_XSや3ビットのIQ3_XXSとIQ3_Sを使うには64GBが要る。
- 2ビット量子化版の答えは信用できる?
- 速さに比べて答えの質に不安が残る。RTX 5070の環境で2ビットのQ2_0は毎秒94トークンと速い。一方でIQ2_XSに円周率を出させると同じトークンを繰り返すループに入ったという投稿がある。数字を扱う用途では3ビット版から試し、答えを人が確かめたい。
この記事の出典
補助資料
- [1]GIGAZINEこの記事の元にした報道
出典の最終確認日:2026年10月6日
