16GB VRAMのユーザー向け:いま一番よいモデルはどれ?

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/10

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要点

  • Reddit投稿者が、16GB VRAM環境でのローカルLLM運用としてQwen 3.5 27BをIQ3量子化(iq3)で使うと好感触だと述べています。
  • RTX 4080上でik_llama.cpp(CUDAビルド)を用い、約32kコンテキストを問題なく扱えつつ40t/s超の速度が出ると報告されています。
  • Gemma 26BのMoEモデルはIQ4や量子化をどこまで下げるかが課題で、turboquantでKVキャッシュを工夫する案が示されています。
  • 投稿者は16GBでは速度と品質のトレードオフが厳しく、IQ4とQ4の品質低下が目立つ一方でオフロードが発生すると速度が大きく落ちる点を懸念しています。

IQ3のクォントでQwen 3.5 27bをIQ3 quantsで使ってみたところ、かなり良い感じだと思います。通常はだいたい32kくらい(コーディングのような用途ではローカルモデルを使っていないので、だいたいこれは私にとって十分なコンテキストです)を問題なく収められて、CUDA向けにコンパイルしたik_llama.cppを使ってRTX 4080で40+t/sくらいは出せます。ターボクォントでKVキャッシュを扱う前提で、gemma 26b moeにはiq4クォントで済ませられるのではないかと考えています。

16gbだと、ちょっと「攻めすぎ」の感覚があって、iq4とq4の間での品質低下がかなりはっきり分かる気がします……が、レイヤーのオフロードを始める必要が出た瞬間から速度をかなり犠牲にすることにもなります。

投稿者 /u/lemon07r
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