Llama 3.2 3B
Llama 3.2 3BをQ4_K_M・8kコンテキストで動かすには、3.4GBのVRAMが必要です（2026年10月16日に確認したconfig.jsonから計算）。収まる最小のGPUのメモリは8GBで、動くデスクトップ向けGPUのなかで最も速いRTX 5090では、生成速度は最大676トークン/秒です。
- パラメータ
- 3.2B
- コンテキスト長
- 131,072トークン
- ライセンス
- Llama Community License
- 公開
- 2024年9月
- config.jsonの確認日
- 2026年10月16日
Llama 3.2 3BをローカルLLM動作チェッカーで開く
どのメモリ容量のGPUで動くか
必要量3.4GBを、メモリ容量ごとに比べます。モデルが使えるのはGPUのメモリの95%までで、色が付いているのは残りの容量か、足りない容量だけです。「ぎりぎり」は85%を超える場合で、長い会話に使える余裕はほとんどありません。
ほかの量子化やコンテキスト長、Q8のKVキャッシュはLLM VRAM計算ツールで試せます。
計算・2026年10月16日どのGPUを選ぶか
このサイトで扱うGPUのうち、Q4_K_M・8kコンテキストで読み込める最小のものはRTX 3060（12GB）です。必要量は3.4GBで、生成速度は推定136トークン/秒です。これはこのサイトに個別ページがあるGPUの中で最小というだけで、モデル自体は8GBのGPUならどれにでも収まります。同じGPUでも32,768トークンのコンテキストまで余裕があるため（6.2GB）、このモデルのためにそれより上のGPUを買う理由はありません。
同じGPUでQ8_0も動き、必要量は5GBです。Q8はほぼ劣化がないので、追加の負担がないなら高い精度を選びましょう。Appleシリコンでは、Mac mini M4 Proなら32,768トークンのコンテキストを含めて保持でき、生成速度は推定103トークン/秒です。ただしプロンプト処理はNVIDIAより遅く、長い文書ではその差がはっきり出ます。ユニファイドメモリのデスクトップでは、Ryzen AI Max+ 395が32,768トークンのコンテキストを6.2GBで保持でき、生成速度は推定97トークン/秒です。
GPU別の生成速度
| GPU | 動く？ | 推定トークン/秒 | 体感 | メモリ | メモリ帯域幅 |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 SXM | 動く | ≤ 1,263 | 読むより速い | 80GB | 3,350GB/s |
| A100 | 動く | ≤ 769 | 読むより速い | 80GB | 2,039GB/s |
| RTX 5090 | 動く | ≤ 676 | 読むより速い | 32GB | 1,792GB/s |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 動く | ≤ 676 | 読むより速い | 96GB | 1,792GB/s |
| RTX PRO 5000 Blackwell | 動く | ≤ 507 | 読むより速い | 48GB | 1,344GB/s |
| RTX 4090 | 動く | ≤ 380 | 読むより速い | 24GB | 1,008GB/s |
| RTX 5080 | 動く | ≤ 362 | 読むより速い | 16GB | 960GB/s |
| RX 7900 XTX | 動く | ≤ 362 | 読むより速い | 24GB | 960GB/s |
| RTX 6000 Ada | 動く | ≤ 362 | 読むより速い | 48GB | 960GB/s |
| RTX 3090 | 動く | ≤ 353 | 読むより速い | 24GB | 936GB/s |
| RTX 5070 Ti | 動く | ≤ 338 | 読むより速い | 16GB | 896GB/s |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 動く | ≤ 338 | 読むより速い | 32GB | 896GB/s |
| L40S | 動く | ≤ 326 | 読むより速い | 48GB | 864GB/s |
| RX 7900 XT | 動く | ≤ 302 | 読むより速い | 20GB | 800GB/s |
| RTX A6000 | 動く | ≤ 290 | 読むより速い | 48GB | 768GB/s |
| RTX 4080 SUPER | 動く | ≤ 278 | 読むより速い | 16GB | 736GB/s |
| RTX 5070 | 動く | ≤ 253 | 読むより速い | 12GB | 672GB/s |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 動く | ≤ 253 | 読むより速い | 24GB | 672GB/s |
| RX 9070 XT | 動く | ≤ 241 | 読むより速い | 16GB | 640GB/s |
| Radeon AI PRO R9700 | 動く | ≤ 241 | 読むより速い | 32GB | 640GB/s |
| Arc Pro B70 | 動く | ≤ 229 | 読むより速い | 32GB | 608GB/s |
| RTX 4070 | 動く | ≤ 190 | 読むより速い | 12GB | 504GB/s |
| Arc B580 | 動く | ≤ 172 | 読むより速い | 12GB | 456GB/s |
| Arc Pro B60 | 動く | ≤ 172 | 読むより速い | 24GB | 456GB/s |
| RTX 5060 Ti | 動く | ≤ 169 | 読むより速い | 16GB | 448GB/s |
| RTX PRO 4000 Blackwell SFF | 動く | ≤ 163 | 読むより速い | 24GB | 432GB/s |
| RTX 3060 | 動く | ≤ 136 | 読むより速い | 12GB | 360GB/s |
| RX 9060 XT | 動く | ≤ 121 | 読むより速い | 16GB | 320GB/s |
| RTX Spark | 動く | ≤ 113 | 読むより速い | 128GB（GPU用102GB） | 300GB/s |
| RTX 4060 Ti | 動く | ≤ 109 | 読むより速い | 16GB | 288GB/s |
| DGX Spark | 動く | ≤ 103 | 読むより速い | 128GB（GPU用126GB） | 273GB/s |
| Ryzen AI Max+ 395 | 動く | 97 | 読むより速い | 128GB（GPU用96GB） | 256GB/s |
シングルストリームの生成速度を、メモリ帯域幅と効率70%から求めた値です。プロンプト処理とバッチ処理は含みません。どれも上限（理論値）で、実測ではありません。Llama 3.2 3BがQ4で1トークンごとに読む重みはわずか1.9GBです。これほど少ないと、計算式に含まれない1トークンごとのコストが実際の速度を大きく左右します。≤の付いた31個の数値は、実際のランタイムの速度が表示値をもっとも大きく下回る箇所です。ほかの量子化やAppleのハードウェアについては生成速度（トークン/秒）推定ツールを、モデルではなくハードウェアを選んでいる場合は全GPUの比較をご覧ください。
計算・2026年10月16日量子化・コンテキスト長別の必要メモリ
| 量子化 | 4,096トークン | 8,192トークン | 32,768トークン |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 4.5GB（8GBに収まる） | 5GB（8GBに収まる） | 7.8GB（12GBに収まる） |
| Q5_K_M | 3.3GB（8GBに収まる） | 3.8GB（8GBに収まる） | 6.6GB（8GBに収まる） |
| Q4_K_M | 2.9GB（8GBに収まる） | 3.4GB（8GBに収まる） | 6.2GB（8GBに収まる） |
重みはQ4で1.9GBです。コンテキストが1,000トークン増えるごとに、FP16のKVキャッシュが約0.115GB増えます。ほかの設定はLLM VRAM計算ツールで試せます。
モデルについて
Llama 3.2 3Bは3.2Bパラメータのモデルです。28レイヤーで、KVヘッドは8個（ヘッド次元128）です。Metaが2024年9月に公開した小型のテキストモデルで、スマートフォンやノートPCで動かすために作られました。このサイトで扱うモデルの中でもっとも小さく、やりたい作業よりもハードウェアのほうが制約になるときに選ぶモデルです。
テキストのみ コンテキスト長131,072トークン Llama Community License 2024年9月公開
思考モード：なし。そのまま回答します。
ネイティブのコンテキスト長は131,072トークンです。ライセンスはLlama Community Licenseで、固有の条件を定めた独自ライセンスです。商用利用の前に読んでください。重みの公開は2024年9月です。
得意なこと
- 本来はLLMを動かす想定ではない非力なハードウェアでの、文章の要約・書き換え・分類
- 8GBのGPUで、ほかの作業の邪魔をせずに並行して動かすこと
- 大きなモデルか自分で仕上げる前提の、素早い下書き
注意点
- 30億パラメータでは知識がすぐに尽きます。多段階の推論や、短いもの以外のコードは手に負えません。
- Llama Community LicenseはApacheとは違い、利用規定（acceptable-use policy）と、月間ユーザーが7億人を超えるサービス向けの条項があります。
似たモデル
Q4_K_M・8kコンテキストでLlama 3.2 3Bとほぼ同じメモリを必要とするモデルです。手持ちのGPUで実際に比べる相手になるのは、これらのモデルです。「1kトークンあたり」の列はコンテキストが1,000トークン増えるごとのコストで、同じサイズのモデルの間でもっとも差が出るところです。
| モデル | サイズ | 必要量 | 1kトークンあたり | コンテキスト長 | 公開 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 3B | 3.2B | 3.4GB | 0.115GB | 128k | 2024年9月 |
| Qwen3.5 4B | 4.7B | 3.7GB | 0.033GB | 256k | 2026年2月 |
| Llama 3.1 8B | 8B | 6.4GB | 0.131GB | 128k | 2024年7月 |
| Qwen3 8B | 8.2B | 6.7GB | 0.147GB | 40k | 2025年4月 |
| Qwen3.5 9B | 9.7B | 6.7GB | 0.033GB | 256k | 2026年2月 |
全モデルの比較、8〜96GBに収まるモデル（英語）、クラウドGPUごとの最安の時間料金（英語）もご覧ください。
よくある質問
- Llama 3.2 3Bは24GBのGPUで動く？
- はい。Q4_K_M・8kコンテキストで約3.4GBが必要で、24GBのGPUに余裕を持って収まります。
- Llama 3.2 3BをQ8で動かすには、VRAMはどれくらい必要？
- 8kコンテキストで約5GB、32kコンテキストでは7.8GBです。Q8はほぼ劣化がないので、収まるならQ8を使うのがおすすめです。
- Llama 3.2 3Bのコンテキスト長は？
- ネイティブで131,072トークンです。すべてをQ4_K_Mで保持すると約17.5GBが必要で、そのうち15GBがコンテキストの分です。
- Llama 3.2 3BはRTX 4090でどれくらいの速さ？
- Q4・シングルストリームでの上限は約380トークン/秒で、体感は「読むより速い」にあたります。これはGPUのメモリ帯域幅から求めた上限で、実測ではありません。この水準の数値では、計算式に含まれないコストが1トークンごとの時間に占める割合が大きくなるため、実際のランタイムはこれを大きく下回ります。
- アーキテクチャの値は、Hugging Faceのmeta-llama/Llama-3.2-3Bにあるconfig.jsonから読み取り、2026年10月16日に確認しています（このリポジトリはライセンスへの同意が必要です。モデルカードは誰でも見られますが、ファイルは利用条件に同意すると開けます）。このページの数値はすべてこれらの値から計算しています。このモデルのためにハードウェアを買う前に、元の値を確認してください。
- 推定値は、ほかに何も動いていないGPUで会話を1つだけ扱う前提です。同じGPUでデスクトップ環境も動かすと、0.5〜2GBが使われます。