RTX 3070 8GBでQwen3.6-35Bをローカル実行：llama.cppの導入要点と最適化パラメータ

Fri, 22 May 2026 22:44:16 +0800

8GBのVRAMで35Bクラスのモデルを動かせるかどうかは、モデルの総パラメータ数だけでは決まらない。モデル構造、量子化形式、推論フレームワークのスケジューリング方式も重要になる。

今回の構成の中心は、Qwen3.6-35B-A3BのようなMoEモデルのGGUF量子化版を使い、llama.cppのCUDAアクセラレーション、CPU Offload、MoEパラメータ調整、KV Cache量子化を組み合わせて、VRAM負荷をGPUとシステムメモリの間で分散することにある。これにより、RTX 3070 8GBのような旧世代GPUでも、35Bクラスのローカルマルチモーダルモデルを動かせる可能性が出てくる。

先に明確にしておきたい点がある。これは「8GBのVRAMに35Bモデル全体を完全に載せる」という意味ではない。より正確には、GPUに向いた計算部分をGPUが担当し、一部のエキスパート層やキャッシュ負荷をシステムメモリが受け持つ、という理解になる。実際の体験は、メモリ容量、CPU性能、モデルの量子化形式、コンテキスト長、パラメータ設定に左右される。

テスト環境

この種の構成はシステムメモリにかなり敏感だ。参考環境は次のとおり。

CPU：Intel Core i7-12700クラス
GPU：NVIDIA RTX 3070 8GB
メモリ：64GB
OS：Windows 11
推論フレームワーク：llama.cpp CUDA版
モデル形式：GGUF

16GBまたは32GBメモリでも完全に試せないわけではないが、35B MoEモデルはロード時や長文コンテキスト推論時にメモリ圧迫が起きやすい。安定して使うなら、64GBメモリのほうが安心だ。

なぜ8GB VRAMでも35Bを動かせる可能性があるのか

Qwen3.6-35B-A3Bの鍵はMoEアーキテクチャにある。総パラメータ規模は35Bだが、各推論ステップですべてのパラメータが同時に有効化されるわけではなく、一部のエキスパートパラメータだけが有効になる。

これにより二つの結果が生まれる。

モデルファイル全体は依然として大きく、十分なディスク容量とシステムメモリが必要になる。
1回の推論で実際に使われる計算量は、完全な35B Denseモデルより低い。

llama.cppのCPU OffloadとMoE関連パラメータは、VRAMの最低ラインをさらに下げられる。GPUは主にAttentionと効果の大きい計算を担当し、CPUとシステムメモリが一部のエキスパート層の重みを担当する。その代わり、速度、応答遅延、安定性はGPU型番だけでなく、マシン全体の構成により強く依存する。

llama.cppを準備する

Windowsユーザーは、llama.cppのプリビルドCUDA版を直接ダウンロードできる。注意点は三つある。

GPUドライバは十分に新しくし、CUDA実行環境がダウンロードしたllama.cppパッケージと合っていることを確認する。
ダウンロード後は、中国語や特殊文字を含まないパスに置くと、バッチスクリプトから呼び出しやすい。
モデルファイルはmodelsディレクトリにまとめ、コマンド内のパスが長くなりすぎないようにする。

AMD、Intel GPU、またはCPUのみの環境では、Vulkan、HIP、SYCL、CPU版も選べる。ただし、パラメータと性能は異なる。この記事ではNVIDIA GPU上のCUDAルートに絞る。

モデルとマルチモーダル投影ファイルをダウンロードする

今回使用するモデルは次のとおり。

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf

量子化形式はQ4_K_Mを選ぶ。これは主に精度、サイズ、速度のバランスを取るためだ。VRAMが少ないマシンでは、最初から高精度版を試すのはおすすめしない。ロード失敗やシステムの頻繁なページングが起きる可能性が高くなる。

画像理解を使う場合は、マルチモーダル投影ファイルも同時に用意する必要がある。例：

mmproj-BF16.gguf

このファイルは非常に重要だ。メインモデルだけをダウンロードした場合、通常はテキスト推論しかできない。mmprojがないと、Web UIで画像アップロード機能が正常に使えなかったり、アップロード後に視覚理解が動かなかったりする。

ディレクトリ構造はシンプルにしておくとよい。

llama.cpp/
├─ llama-server.exe
└─ models/
   ├─ Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf
   └─ mmproj-BF16.gguf

RTX 3070 8GB向け起動パラメータ

以下はRTX 3070 8GB向けの起動スクリプト例だ。パスは自分のllama.cppディレクトリに合わせて変更する。

@echo off
chcp 65001 >nul
cd /d D:\AI\llama.cpp

llama-server.exe ^
  -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf" ^
  --mmproj "models\mmproj-BF16.gguf" ^
  -ngl 99 ^
  --n-cpu-moe 999 ^
  --flash-attn on ^
  --jinja ^
  -c 32768 ^
  -t 12 ^
  -b 512 ^
  -ub 128 ^
  --cache-type-k q4_0 ^
  --cache-type-v q4_0 ^
  --mlock ^
  --host 127.0.0.1 ^
  --port 8080

pause

起動後、ブラウザで次のアドレスにアクセスする。

`1`	`http://127.0.0.1:8080`

ページが開き、モデルが正常に応答すれば、サービスは起動できている。初回ロードは遅いことがある。ロード中に何度も複数インスタンスを起動すると、メモリを使い切りやすいので避ける。

主要パラメータの意味

-ngl 99は、GPUに載せられる層をできるだけGPUへ置く指定だ。実際にどれだけ載るかは、モデル構造、量子化形式、VRAM使用量に左右される。

--n-cpu-moe 999は、MoEエキスパート層をより多くCPU側に回し、VRAM負荷を下げるための指定だ。小VRAM環境で大きなMoEモデルを動かすための重要なパラメータの一つである。

--flash-attn onはFlash Attentionを有効にし、Attention計算の負荷を下げる助けになる。利用できるかどうかは、現在のllama.cppバージョンとGPUの対応状況に依存する。

-c 32768はコンテキスト長を設定する。長いコンテキストはKV Cache負荷を大きく増やす。起動に失敗する、または推論が非常に遅い場合は、まず8192または16384へ下げるとよい。

--cache-type-k q4_0と--cache-type-v q4_0はKV Cacheを量子化し、メモリとVRAMを節約する。ただし、出力品質や速度にわずかな影響が出る可能性がある。

-b 512と-ub 128はバッチ処理関連のパラメータだ。小VRAM環境では、最初から攻めたバッチ設定にしないほうがよい。

よくある問題

起動時にVRAM不足が出る場合は、まずコンテキスト長を下げる。たとえば-c 32768を-c 8192に変更し、その後-bと-ubを小さくして試す。

画像アップロードボタンが使えない場合は、まず--mmprojのパスが正しいか、使用しているmmprojがモデルと一致しているかを確認する。

モデルロード後の応答が遅い場合、GPUがまったく動いていないとは限らない。多くの重みやエキスパート層をCPUとシステムメモリが担当している可能性がある。タスクマネージャーでGPU、CPU、メモリ、ディスク使用率を確認し、ボトルネックを判断する。

出力形式が崩れる場合は、--jinjaが有効になっているかを確認し、現在のモデルが対応するチャットテンプレートを必要としているかも確認する。

サービス起動後にブラウザで開けない場合は、--hostと--portの設定を確認し、8080番ポートが他のプログラムに使われていないかを見る。

誰に向いているか

この構成は、RTX 3070、RTX 4060 Laptop、RTX 3060 8GBのような8GB VRAM機をすでに持っていて、より大きなMoEモデルを試したいユーザーに向いている。

最高速度を求める人には向いていない。小VRAMで35B MoEを動かすことは、本質的にはメモリとCPUでVRAM要件を下げることだ。動くことと、十分に快適であることは別の話である。

日常的な高頻度チャットが目的なら、7B、8B、14Bモデルのほうが快適かもしれない。より大きなMoEモデル、マルチモーダル能力、ローカルデプロイの限界を試したいなら、RTX 3070 8GBと64GBメモリの組み合わせにはまだ試す価値がある。

まとめ

RTX 3070 8GBでQwen3.6-35B-A3Bを動かせる理由は、VRAMが突然増えたからではない。MoEアーキテクチャ、GGUF量子化、llama.cpp CPU Offload、KV Cache最適化が組み合わさって、必要条件を下げているからだ。

この構成で最も注目すべき点は、古いGPUでもローカル大規模モデル実験に参加できることだ。速度と安定性のトレードオフを受け入れれば、8GB VRAMのマシンも小型モデル専用の入門機ではなく、ローカルAIモデルのテスト環境になり得る。

参考資料：

原文リンク：https://www.freedidi.com/24267.html

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