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Qwen3-Next 80B-A3Bをローカルで動かすには
Qwen3-Next 80B-A3BはQwen系の、MoE（全体81.32Bのうち、1語ごとに計算するのは約3B）のモデルです。大型MoE。用途の目安は汎用（会話・文章作成）、扱える文脈の長さは最大256K（公開 2025年9月9日）。
51.2GB4bit（Q4_K_M）・文脈8Kで必要なメモリ
必要なメモリ（量子化×文脈の長さ）
| 量子化 | 文脈8K | 文脈32K | 文脈128K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M（4bit・定番） | 51.2GB | 52.0GB | 55.4GB |
| Q5_K_M（5bit） | 60.0GB | 60.8GB | 64.2GB |
| Q6_K（6bit） | 69.3GB | 70.2GB | 73.6GB |
| Q8_0（8bit・ほぼ劣化なし） | 89.0GB | 89.9GB | 93.3GB |
| BF16（無圧縮） | 167GB | 168GB | 171GB |
迷ったら Q4_K_M（4bit）が定番です。文脈（一度に読ませる長さ）を伸ばすほど、会話の記憶分のメモリが増えます。MoEモデルは、メモリには全体が必要ですが、速度は計算する分（約3B）で決まるため、サイズの割に速く動きます。
VRAMに丸ごと載るグラボ（0機種・4bit以上・文脈8K・安い順）
今回比較したグラボ1枚には丸ごと載りません。メインメモリに一部を逃がすか、メモリの大きいMacを検討してください。
PCごと買うなら（BTOパソコン）
グラボだけでなくPC一式で買うなら、BTOパソコンのショップでグラボを選んで構成できます。このモデルは4bitで丸ごと載るグラボがないため、メインメモリを多め（64GB以上）に積んで一部を逃がす構成か、下のMac・共有メモリのPCを検討してください。
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Mac・共有メモリのPC（Ryzen AI Max など）で動く構成
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ryzen AI Max+ 395（128GB） 共有メモリ 128GB | Q8_0 | 89.0GB | ○ ギリギリ | 実用的（30 tok/秒） | — |
| Mac M4 Max（128GB） 共有メモリ 128GB | Q8_0 | 89.0GB | ○ ギリギリ | 快適（64 tok/秒） | — |
| Mac M3 Ultra（256GB） 共有メモリ 256GB | BF16 | 167GB | ◎ 余裕 | 快適（53 tok/秒） | — |
メインメモリ32GBに一部を逃がせば動くグラボ（1機種）
動きますが、速度は大きく落ちます。
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 VRAM 32GB | Q4_K_M | 51.2GB | △ 溢れる | 実用的（28 tok/秒） | 約1,189,800円 |
入手先
- モデルの配布元：Hugging Face（Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct）。ライセンス（商用利用の可否）は配布元のページで確認してください
- Ollamaで使う：Ollamaのモデル一覧で探す（量子化済みのものをコマンド1行で導入できます）
- LM Studioで使う：アプリ内の検索で「Qwen3-Next 80B-A3B」と入れ、GGUF形式のファイルを選びます
導入の手順は ローカルLLMの始め方（Ollama・LM Studioの違い） にまとめています。
同じ系列のモデル
Qwen3.5 4B4.66B・Q4で約3.8GBQwen3 8B8.19B・Q4で約7.0GBQwen3.5 9B9.65B・Q4で約6.9GBQwen3 14B14.77B・Q4で約11.2GBQwen3.8 27B27.78B・Q4で約18.4GBQwen3-Coder 30B-A3BMoE・30.53B・Q4で約20.4GBQwen3 32B32.76B・Q4で約23.1GBQwen3.6 35B-A3BMoE・35.95B・Q4で約23.1GBQwen3.5 122B-A10BMoE・125.09B・Q4で約78.2GB
ほかのモデル
Gemma 4 E4BGemma・Q4で約5.8GBLlama 3.1 8BLlama・Q4で約6.7GBMinistral 3 8BMistral・Q4で約7.3GBDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BDeepSeek・Q4で約7.0GBllm-jp-4 8B thinking日本語・Q4で約7.1GBQwen3-Swallow 8B日本語・Q4で約7.0GBGemma 4 12BGemma・Q4で約8.5GBMinistral 3 14BMistral・Q4で約10.7GBgpt-oss-20bOpenAI・Q4で約13.2GBDevstral Small 2 24BMistral・Q4で約16.9GBGemma 4 26B-A4BGemma・Q4で約17.0GBGLM-4.7-FlashGLM・Q4で約20.4GBNemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA・Q4で約20.3GBGemma 4 31BGemma・Q4で約21.5GBQwen3-Swallow 32B日本語・Q4で約23.1GBllm-jp-4 33B thinking日本語・Q4で約23.4GBLlama 3.3 70BLlama・Q4で約47.0GBgpt-oss-120bOpenAI・Q4で約65.6GBMistral Small 4 119BMistral・Q4で約74.7GB
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計算は llama.cpp（Ollama・LM Studio）でGGUF形式を使う場合の目安で、±10〜20%程度ずれることがあります。モデルの諸元は配布元の設定ファイル（config.json）から算出（データ更新 2026年9月27日）、価格は価格.comの最安値（2026-10-14）。