モデルガイド
Aleph Alpha Kolibri 1 VRAM要件・GGUF互換性・ローカル運用ガイド
「aleph alpha kolibri vram requirements」を調べているなら、Aleph Alpha Kolibri 1 を自分の環境で現実的に運用できるかを判断したいはずです。このページでは重み、KVキャッシュ、ランタイムオーバーヘッドを分けて示します。
Aleph Alpha Kolibri 1 は公開設定でおよそ 262,144 tokens まで扱えるため、量子化だけでなくコンテキスト設計も重要です。
検証ステータス: 検証済み. 参照スナップショット取得日: 2026-10-06。
VRAM / RAM 計算ツール
GPU VRAM、Apple統合メモリ、CPU/RAMオフロードを想定して、モデル適合性を比較できます。
カスタム Hugging Face モデルID / パラメータ（任意）
未知のrepo idの場合は手入力値で推定計算します。
| 量子化 | 重み | KV | Overhead | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 145.48 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 150 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 74.56 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 79.08 GiB |
| Q6_K | 57.74 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 62.26 GiB |
| Q5_K_M | 49.55 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 54.07 GiB |
| Q4_K_M | 41.83 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 46.34 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 31.82 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 36.34 GiB |
| Q2_K / Q2 | 22.73 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 27.25 GiB |
| ハードウェア | メモリ | 判定 | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB | 24 GiB | 実行不可 | n/a (実行不可) |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB | 32 GiB | 実行不可 | n/a (実行不可) |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | n/a (実行不可) |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | n/a (実行不可) |
| AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB | 24 GiB | 実行不可 | n/a (実行不可) |
| NVIDIA A100 80GB PCIe | 80 GiB | 実行可能 | 661.84 |
| Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory) | 128 GiB | 実行可能 | 116.69 |
| Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory) | 192 GiB | 実行可能 | 233.39 |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate) | 48 GiB | 実行可能 | 620.45 |
計算式と前提
- Weight memory uses resident params × effective_bits / 8 (total params when available, otherwise active/fallback estimate).
- KV cache = 2 × layers × kv_heads × head_dim × kv_bytes × context × batch.
- Runtime overhead = 1.3 GiB base + 3% of KV-cache memory.
- Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
- Apple Silicon fit checks use an estimated usable unified-memory budget (about 75% by default, about 68% on 16GB systems) aligned with macOS recommendedMaxWorkingSetSize behavior.
- Recommended quantization keeps at least 10% memory headroom relative to usable memory budget.
- CPU/RAM offload (for example llama.cpp partial offload with lower GPU layer count) can reduce VRAM needs at the cost of speed.
- When config values are unavailable, fallback defaults are used and flagged as estimated on the page.
Aleph Alpha Kolibri 1 量子化ごとのVRAM / RAM要件
既定はモデルの標準 context/batch。より重い条件は計算ツールで調整してください。
| 量子化 | 重み | KV | Overhead | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 145.48 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 150 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 74.56 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 79.08 GiB |
| Q6_K | 57.74 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 62.26 GiB |
| Q5_K_M | 49.55 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 54.07 GiB |
| Q4_K_M | 41.83 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 46.34 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 31.82 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 36.34 GiB |
| Q2_K / Q2 | 22.73 GiB | 3.13 GiB | 1.39 GiB | 27.25 GiB |
どのGPU/Macで Aleph Alpha Kolibri 1?
基準判定は Q4_K_M + 既定 context/batch。tok/s は帯域幅ベースの概算です。
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
実行不可 (-22.34 GiB)
推定 n/a (実行不可)
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
実行不可 (-14.34 GiB)
推定 n/a (実行不可)
推奨量子化: q2_k
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB
実行不可 (-30.34 GiB)
推定 n/a (実行不可)
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB
実行不可 (-30.34 GiB)
推定 n/a (実行不可)
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
実行不可 (-22.34 GiB)
推定 n/a (実行不可)
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA A100 80GB PCIe
実行可能 (33.66 GiB)
推定 661.84 tokens/s
推奨量子化: q6_k
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)
実行可能 (49.66 GiB)
推定 116.69 tokens/s
推奨量子化: int8
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)
実行可能 (97.66 GiB)
推定 233.39 tokens/s
推奨量子化: int8
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)
実行可能 (1.66 GiB)
推定 620.45 tokens/s
推奨量子化: q3_k_m
基準条件で実行可能なデバイス: NVIDIA A100 80GB PCIe, Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory), Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory), 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate).
デプロイスニペット: Aleph Alpha Kolibri 1
llama.cpp
./llama-server -m ./Kolibri-1-Q4_K_M.gguf -c 32768 --host 0.0.0.0 --port 8081
vLLM
vllm serve Aleph-Alpha/Kolibri-1 --kv-cache-dtype fp8 --reasoning-parser kolibri1 --tool-call-parser kolibri1 --enable-auto-tool-choice
CPU/RAMオフロード: llama.cpp などで一部レイヤーをシステムRAMに逃がせますが、速度低下が発生しやすいです。
Aleph Alpha Kolibri 1 詳細解説
Aleph Alpha Kolibri 1 のVRAM/RAM計画の全体像
「aleph alpha kolibri vram requirements」を調べる人の多くは、ローカル運用が現実的かどうかを短時間で判断したいはずです。本ページでは重み常駐、KVキャッシュ、ランタイムオーバーヘッドを分けて提示します。
Aleph Alpha Kolibri 1 はアーキテクチャ特性（層数、KVヘッド、head_dim）で必要メモリが大きく変わります。MoEの場合、常駐メモリは total params 側、デコード効率は active params 側で見るのが実務的です。
量子化で Aleph Alpha Kolibri 1 の必要メモリはどう変わるか
量子化は最も効く調整項目です。Q4_K_Mを起点に、品質要件が高ければQ5/Q6へ、まず動作確認を優先するならQ3以下へ段階的に下げるのが安全です。
コンテキスト長・KVキャッシュ・実運用でのメモリ増加
コンテキスト長はメモリ消費を急増させます。最初から最大値を狙うより、実プロンプトで安定する長さを基準にし、必要な場面だけ拡張する方が失敗が少ないです。
GPU VRAM と Mac統合メモリの適合戦略
ハードウェアは容量と帯域の両方で評価してください。容量は「載るか」、帯域は「使って気持ちよい速度か」を決めます。
ローカル運用フロー（Ollama / llama.cpp / vLLM / ComfyUI）
Ollamaは導入が速く、llama.cppはオフロード制御が柔軟、vLLMはAPI運用向けです。画像/動画系はVAEや解像度による追加メモリも見積もる必要があります。
OOM とスループット不安定時の切り分け
OOM時は最小条件で再現→段階的に負荷増加が基本です。VRAM不足時はCPU/RAMオフロードで回避可能ですが、遅延とスループット低下は前提として見込んでください。
Aleph Alpha Kolibri 1 の設定を実運用に合わせて選ぶ方法
最終的な設定は実ワークロードで決めるのが安全です。許容品質を先に定義し、安定して余裕が残る量子化を選ぶ方が、限界ギリギリ構成より再現性が高くなります。
FAQ: Aleph Alpha Kolibri 1
Aleph Alpha Kolibri 1 は実際にどれくらいのメモリが必要ですか？
量子化・コンテキスト長・ランタイムオーバーヘッドで変わります。表の値に加えて10〜20%の余裕を推奨します。
Aleph Alpha Kolibri 1 では VRAM と統合メモリ、CPU/RAMオフロードのどれを優先すべきですか？
まず安定して常駐できる構成を確保し、その後に速度を最適化するのが安全です。
Aleph Alpha Kolibri 1 の初期量子化は何がよいですか？
多くのケースで Q4_K_M が出発点として実用的です。
データソースと検証メモ
- Aleph Alpha official launch post (取得日 2026-10-07)
- Hugging Face model card (取得日 2026-10-07)
- Hugging Face config (取得日 2026-10-07)
Official model card and launch post report 78B total parameters and 3.46B active parameters per token.