モデルガイド
Bonsai 2 27B VRAM要件・GGUF互換性・ローカル運用ガイド
「bonsai 2 27b vram requirements」を調べているなら、Bonsai 2 27B 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。
Bonsai 2 27B 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: 一部検証済み. 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 | 50.96 GiB | 4 GiB | 3.78 GiB | 58.74 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 26.12 GiB | 4 GiB | 2.81 GiB | 32.93 GiB |
| Q6_K | 20.23 GiB | 4 GiB | 2.54 GiB | 26.77 GiB |
| Q5_K_M | 17.36 GiB | 4 GiB | 2.46 GiB | 23.81 GiB |
| Q4_K_M | 14.65 GiB | 4 GiB | 2.48 GiB | 21.13 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 11.15 GiB | 4 GiB | 2.28 GiB | 17.43 GiB |
| Q2_K / Q2 | 7.96 GiB | 4 GiB | 1.99 GiB | 13.96 GiB |
| ハードウェア | メモリ | 判定 | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB | 24 GiB | 実行可能 | 43.57 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB | 32 GiB | 実行可能 | 77.46 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | 31.81 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | 29.05 |
| AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB | 24 GiB | 実行可能 | 41.5 |
| NVIDIA A100 80GB PCIe | 80 GiB | 実行可能 | 83.64 |
| Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory) | 128 GiB | 実行可能 | 14.75 |
| Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory) | 192 GiB | 実行可能 | 29.49 |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate) | 48 GiB | 実行可能 | 78.41 |
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 includes allocator fragmentation, kernels, and framework buffers.
- Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
- 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.
Bonsai 2 27B 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 | 50.96 GiB | 4 GiB | 3.78 GiB | 58.74 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 26.12 GiB | 4 GiB | 2.81 GiB | 32.93 GiB |
| Q6_K | 20.23 GiB | 4 GiB | 2.54 GiB | 26.77 GiB |
| Q5_K_M | 17.36 GiB | 4 GiB | 2.46 GiB | 23.81 GiB |
| Q4_K_M | 14.65 GiB | 4 GiB | 2.48 GiB | 21.13 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 11.15 GiB | 4 GiB | 2.28 GiB | 17.43 GiB |
| Q2_K / Q2 | 7.96 GiB | 4 GiB | 1.99 GiB | 13.96 GiB |
どのGPU/Macで Bonsai 2 27B?
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
実行可能 (2.87 GiB)
推定 43.57 tokens/s
推奨量子化: q5_k_m
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
実行可能 (10.87 GiB)
推定 77.46 tokens/s
推奨量子化: q6_k
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB
実行不可 (-5.13 GiB)
推定 31.81 tokens/s
推奨量子化: q2_k
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB
実行不可 (-5.13 GiB)
推定 29.05 tokens/s
推奨量子化: q2_k
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
実行可能 (2.87 GiB)
推定 41.5 tokens/s
推奨量子化: q5_k_m
NVIDIA A100 80GB PCIe
実行可能 (58.87 GiB)
推定 83.64 tokens/s
推奨量子化: fp16
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)
実行可能 (106.87 GiB)
推定 14.75 tokens/s
推奨量子化: fp16
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)
実行可能 (170.87 GiB)
推定 29.49 tokens/s
推奨量子化: fp16
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)
実行可能 (26.87 GiB)
推定 78.41 tokens/s
推奨量子化: int8
基準条件で実行可能なデバイス: NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB, NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB, AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB, 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: Bonsai 2 27B
Ollama
ollama create bonsai2-27b -f Modelfile # base GGUF: Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0.gguf
llama.cpp
./llama-cli -m ./Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0.gguf -c 16384 -ngl 99 -p "Draft a migration checklist for PostgreSQL major upgrade"
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。
Bonsai 2 27B 詳細解説
Bonsai 2 27B のVRAM/RAM計画の全体像
「bonsai 2 27b 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。
Bonsai 2 27B 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 Bonsai 2 27B 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。
Bonsai 2 27B 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: Bonsai 2 27B
Bonsai 2 27B 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。
Bonsai 2 27B 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。
Bonsai 2 27B 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
- Hugging Face model card (取得日 2026-10-06)
- Bonsai whitepaper link from model card (取得日 2026-10-06)
Model card reports 27.36B total parameters and ~5.95GB PTQ1_0 package. Architecture described as unchanged from Qwen3.8-27B backbone.