田口和裕の「ChatGPTの使い方！」 第47回

9Bなのに120B超え!?　Qwen3.5-9BがローカルAIの常識を変えた

LM StudioでQwen3.5-9Bを動かす

　では実際にローカルで動かしてみよう。今回は2つの環境でQwen3.5-9Bの動作を検証した。

環境	スペック	役割
Windows PC	RTX 4070 / 12GB VRAM / 32GB RAM	メインのデモ環境（GPU推論）
M2 MacBook Air	M2 / 16GB統合メモリ	ノートPCでの動作検証

　ローカルLLMを手軽に試すなら、WindowsにもMacOSにも対応しているLM Studioが現時点で最も敷居が低い選択肢だ。GUIでモデルを検索・ダウンロードし、そのままチャットできる。lmstudio.aiから自分のOS向けインストーラーをダウンロードして実行するだけで準備が整う。

　LM Studioを起動したら、左サイドバーの検索アイコンをクリック。モデル検索ウィンドウが表示される。トップに「Qwen3.5 9B」が表示されている。

　ただし、デフォルトで表示されているのは無圧縮のベースモデル（約18GB）で、VRAM 12GBのRTX 4070には収まらない。量子化済みモデルを検索しよう。

　量子化とは、モデルの重みデータを圧縮してファイルサイズとメモリ使用量を削減する技術だ。精度をわずかに犠牲にする代わりに、一般的なPCで動かせるサイズに収まる。量子化レベルが高いほど精度は上がるが、その分ファイルサイズと必要メモリも増える。一般的なPCではQ4_K_M前後が実用的なバランスとされている。主な選択肢は以下の通りだ。

量子化	ファイルサイズ	特徴
Q4_K_M	約5〜6GB	定番。品質と軽さのバランスが良く、迷ったらこれ
Unsloth UD-Q4_K_XL	約6GB台	重要度の高い重みを優先して高精度で保持する量子化方式。均一量子化より精度劣化が少ない
Q3_K_S	約4GB	8GBメモリ環境向け。品質はやや落ちる
Q5_K_M〜Q8	約6〜9GB	VRAMやRAMに余裕があるなら高品質版

　16GBのMacやRTX 4070環境なら、Q4_K_MまたはUnsloth UD-Q4_K_XLを選んでおけば問題ない。検索欄に「Qwen3.5-9B」と入力して検索、出てきた候補の中から一番上、lmstudio-communityのものを選んで「Download」ボタンを押す。「GGUF」、「Q4_K_M」と表示があるのを確認しよう。

　ダウンロードが完了したら「Use in New Chat」をクリック。

　ここでモデルの様々な設定ができるが、とりあえずデフォルトのまま「Load Model」をクリック。

　モデルがロードされると画面上部にモデル名が表示される。次に画面左下の「歯車」をクリックして設定ウィンドウを開く。

　設定ウィンドウ左側のメニューから「Chat」を選び、「チャットサイドバーにプロンプトテンプレートを常に表示」にチェックを入れる。

　設定ウィンドウを閉じ、画面右上のサイドバー表示ボタンをクリック。

　サイドバーが開くので一番下の「プロンプトテンプレート」をクリックして展開する。

　デフォルトでは「テンプレート（Jinja）」が選択されている。ここを「手動」に切り替えると、チャットテンプレートを自分で選択できるようになる。

　Qwen3.5-9Bではテンプレート設定によって、思考過程（CoT）だけが表示されて回答が生成されない場合がある。その場合は右側の設定パネルの「プロンプトテンプレート」を開き、「Choose Template」を「ChatML」に変更すると正常に応答することが多い。

「手動」をクリック

　「Choose Template」の欄に「ChatML」テンプレートを選択。

　これで準備完了だ。通常のチャットアプリ同様、画面下部の入力欄にプロンプトを入力して利用することになる。もちろんインターネット接続は不要だ。すべてローカルで完結する。