最終更新: 2026年10月11日

Qwen4 をローカルで動かす

Qwen4-27B はローカル運用向けのティアですが、重みはまだ出ていません。今のうちに Qwen3.8-27B で環境を整えておけば、Qwen4-27B が出たときはモデル名を変えるだけです。

要点： 一番簡単なのは、24 GB の GPU か 32 GB 以上の Mac で Ollama を使う方法です。4bit で 32K コンテキストなら約 20 GB 必要です。

実行環境を選ぶ

Ollama. コマンド 1 つで動き、Windows・macOS・Linux に対応。最初の選択肢に最適。
LM Studio. モデル検索とチャット画面付きのデスクトップアプリ。ターミナル不要。
llama.cpp. 量子化、コンテキスト長、GPU オフロードを最も細かく制御できる。
vLLM または SGLang. NVIDIA GPU で多人数向けに OpenAI 互換 API を提供する用途。完全版か FP8 の重みが必要。

手順

VRAM 計算ツールでメモリを確認し、量子化を決める。
実行環境をインストールして最新版に更新し、最新の Qwen アーキテクチャに対応させる。
下のコマンドで今すぐ Qwen3.8-27B を動かし、問題がないか確認する。
Qwen4-27B が出たら、Hugging Face の Qwen ページにある正式名にモデル名を差し替える。

VRAM 計算ツール · GGUF ダウンロード

今すぐ使えるコマンド（Qwen3.8-27B）

# Ollama
ollama run qwen3.8:27b

# llama.cpp
llama-server -hf unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M -c 32768

# vLLM
pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B

# SGLang
pip install sglang
python3 -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.8-27B --port 30000

Qwen4-27B の公式リポジトリ名はまだ公開されていません。推測せず、Hugging Face の Qwen ページに出た名前を使ってください。

出典: Qwen3.8-27B モデルカード（vLLM と SGLang のコマンド）

出典: Ollama ライブラリ：qwen3.8

Mac の場合

Apple Silicon の Mac は CPU と GPU でメモリを共有しますが、macOS は初期設定で GPU に一部しか使わせません。4bit の 27B モデルを 32K コンテキストで動かすには約 20 GB 必要なので、32 GB が現実的な最低ライン、48 GB 以上なら余裕があります。Ollama には Qwen3.8 の MLX 版（qwen3.8:27b-mlx）もあります。

出典: Ollama ライブラリ：qwen3.8

Qwen4 の状況とリリース日 · Qwen4-27B · VRAM 計算ツール · GGUF ダウンロード · オンラインで試す · Qwen4-27B と Qwen3.8-27B の比較

よくある質問

今 Qwen4 をローカルで動かせますか？

Qwen4 自体は無理です。2026年10月11日時点で重みは公開されていません。同じツールで Qwen3.8-27B なら今すぐ動かせます。

Qwen4-27B を動かす一番簡単な方法は？

Ollama です。Qwen4 がライブラリに入れば、今の qwen3.8:27b と同じくコマンド 1 つで動きます。

NVIDIA の GPU は必須ですか？

いいえ。Ollama、LM Studio、llama.cpp は Apple Silicon の Mac や AMD の GPU でも動きます。vLLM と SGLang は主に NVIDIA のサーバー向けです。

独立したガイドであり、Alibaba および Qwen チームとは関係ありません。状況は2026年10月11日に確認しました。Qwen4 の重みはまだ公開されていません。公開され次第このページを更新します。