27B
OPEN WEIGHTS ─ 2026.08 実機検証
17GBで動く
2.4兆の弟分は、手元のMacで動きました
Qwen3.8-27B をローカルで動かす
QWEN3.8-27B LOCAL
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この動画でわかること
名前が多すぎて選べない人へ
1名前の違い
2自分の機種で何が動くか
3ローカルで何ができるか
4Claude Codeを繋ぐ
QWEN3.8-27B LOCAL
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需要の実測
本命は、巨大なほうではなかった
2.4兆 のいいね
27B のいいね
その差およそ16倍。欲しかったのは手元で動くほうでした
出典：Hugging Face API 実測（2026-08-16）
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大前提
名前は似ているが、別物
Qwen3.8-27B
27B デンス
Qwen3.8-2.4T
2.4兆 MoE
構造もライセンスも違います。27Bは apache-2.0
出典：Qwen 公式モデルカード（Hugging Face・2026-08-16 取得）
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比較
片方は個人には動かせない
2.4兆は1ビットまで潰しても508GBありました
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サイズの現実
同じ27Bでも、潰し方で3倍変わる
公式の重み
55.6 GB
8bit 量子化
29.5 GB
4bit 量子化
16 GB
話題の17GBは4bit版のこと。公式の重みは55.6GBです
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実画面
検索すると候補が大量に出てくる
出典：LM Studio 実画面（2026-08-16）／Capabilities に Vision・Tools・Reasoning
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読み方
全部おなじモデルの圧縮率違い
覚えるのは2つ。数字が大きいほど高品質で重い
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いちばん大事な表
あなたの機種では、どれが動くか
16GB機 ・ 9B 4bit
24GB機 ・ 9B 8bit
32GB機 ・ 27B 4bit
48GB以上 ・ 27B 8bit
16GBに27Bは載りません。素直に9Bを選ぶほうが速くて賢い
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つまずきポイント
その数字、ストレージ？ メモリ？
ストレージとして
置く間ずっと
メモリとして
動かす間だけ
答えは両方。同じ数字が2か所で効きます
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必要メモリの目安
モデル ＋ 文脈 ＋ 15GB
GPUに回せるのは搭載の約75%まで
64GBなら約48GB。29.5GBのモデルは余裕で載ります
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実測した速度
手元は遅い。ただし止まらない
手元の27B
手元の20B
クラウドのAPI
単位は毎秒トークン。4倍の差があります
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仕組み
接続先を変えるだけ
LM StudioがAnthropic互換のAPIを立ててくれます
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つなぎ方
環境変数を3つ入れるだけ
サーバを立てる
lms server start
接続先を向ける
localhost:1234
終わったら必ず戻すこと。普段の環境が繋がったままになります
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やってみた結果
ツールは通る。でも実務には遅い
ツール呼び出し単体
10秒で成功
実際の開発作業
10分でも終わらず
できる・できないの二択ではなく、用途しだいです
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整理
できること・できないこと
価値は賢さではなく、無料とオフラインにあります
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仕事で使えるか
27B は apache-2.0
商用も改造も再配布も、制限なし
ただし2.4兆のほうは条件つきの独自ライセンスです
出典：Qwen 公式モデルカード ／ LICENSE 全文（2026-08-16 取得）
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結論
2.4兆ではなく、27Bを取りにいく
◯48GB以上なら 8bit
◯32GBなら 4bit
×16GBは 9B に逃がす
…速度はクラウドに譲る
無料でここまで来た、という事実がいちばんの収穫です
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