「Hemmingway-1」日常文章特化の言語モデル：必要VRAM 12GB〜・GGUF版あり

2026年9月28日

基本情報

収集・肉付けの時点で当サイトのコードが確定させた値です。日付はJST。

概要

Altworld が、日常の文章を「人が書いたように」書くことに特化した言語モデル Hemmingway-1 を Hugging Face で公開した。Qwen3.8-27B を土台に追加学習した 27B のモデルで、文脈長は 262,144 トークン。ライセンスは CC BY-NC 4.0 で、個人・研究などの非商用なら無料で使え、商用利用には公開元との個別の契約が要る。

公開元が挙げる問題意識は明快である。多くのモデルに「大家さんに送る文面を書いて」と頼むと、3 つの案と前置きと、案の説明が返ってくる。Hemmingway-1 は送る文面そのものだけを返すように作った、という。狙っているのは、メッセージ・メール・同僚へのちょっと気まずい連絡・先延ばしにしている用件のような、人が毎日書いている文章である。

公開元はモデルと同じ名前のアプリ(Mac・Android)とウェブ版も出しており、今回の重みの公開はその中身のモデルを開いたものにあたる。土台の Qwen3.8-27B については 「Qwen3.8-27B」マルチモーダル視覚言語モデル：必要VRAM 8GB〜・GGUF版あり で取り上げている。

スペック

モデルカードの表から。

• パラメータ数: 27B
• ベースモデル: Qwen3.8-27B
• コンテキスト長: 262,144 トークン
• 言語: 英語が中心(モデルカードは「English-first」と明記)
• ライセンス: CC BY-NC 4.0(非商用は無料。商用は個別契約)

土台の Qwen3.8-27B は画像も入力できるマルチモーダルモデルだが、Hemmingway-1 の設定ファイルはテキスト専用の構成(Qwen3_5ForCausalLM)になっており、画像の入力は想定されていない。配布ファイルには、後続のトークンを予測する MTP(Multi-Token Prediction)用の重みが別のファイルとして残っている。

性能

モデルカードの評価はすべてグラフで示されている。以下の数値はグラフに書かれた値を読み取ったものである。CommunicationBench・Human-Likeness・StoryBench・The Message, Not a Memo の4つは公開元の自作のベンチマークで、公開元自身がそのことを明記している。評価はどちらのモデルの回答かを伏せた一対一の比較で、順番を入れ替えて2回ずつ行い、判定には比較対象とは別のモデルを使ったという。

日常の文章(CommunicationBench): 実際の依頼 80 件で、他のモデルとの一対一の比較を重ねたスコア。

首位ではあるが、2位の Fable 5.1 との差は 2 ポイントしかない。この種の一対一の比較で作るスコアでは誤差の範囲と見るのが妥当で、「最上位の商用モデルと並んだ」と読むのが正確である。一方、土台の Qwen3.8-27B からは 72 ポイント上がっており、追加学習の効果ははっきり出ている。

人が書いたように見えるか(Human-Likeness): 同じ比較で「どちらを人が書いたか」を判定させたスコア。Hemmingway-1 は 1032 で、2位の Fable 5.1(1006)に 26 ポイントの差を付けた。GLM-5.3 が 996、Fable 5 が 992、Kimi K3 が 985、GPT-6 Astra が 964、土台の Qwen3.8 27B が 952 と続く。こちらは差がはっきりしており、このモデルの一番の強みは「うまさ」より「人らしさ」だと言える。依頼の種類別に見ると、お金や手続きの用件・仕事の連絡・何度も書き直してしまう頼みにくい用件・相手を説得する文面で強い。頼みにくい用件では、判定が「人が書いた」と見なした割合が GPT-6 Astra の 9% に対して 72% だったという。逆に、敵対的な物語や長い物語のやりとりでは、物語向けのモデルに負けている。

余計な前置きの多さ(The Message, Not a Memo): 本題の文面を解説や選択肢の中に埋もれさせた回答の割合(低いほど良い)。

モデルカードの本文は「Fable 5・GLM-5.3・Kimi K3 は 10 回中 9 回以上埋もれさせる」と書いているが、グラフをよく見ると、Hemmingway-1(39%)は GPT-6 Astra(4%)・土台の Qwen3.8 27B(19%)・Grok 4.6(22%)よりも多く前置きを付けている。「文面だけを返す」という売り文句に対して、この項目では最良ではなく、しかも追加学習で土台のモデルより悪化している。「送る文面そのものだけを返す」ことを重視するなら、この点は割り引いて見る必要がある。

感情の読み取り(EQ-Bench 4): これだけは公開元ではなく第三者の公開ベンチマークである。Hemmingway-1 は 1330 で、Fable 5(1341)と Kimi K3(1332)に次ぐ 3 位、GPT-5.5(1316)・Opus 4.7(1312)・Opus 4.8(1285)を上回った。第三者の評価で、27B のモデルが最上位の商用モデルと 11 ポイント差に入っている点は、自作のベンチマークよりも信頼して見てよい結果である。

創作(StoryBench): 1197 で Kimi K3 と同点。Fable 5 Max(1277)と GLM-5.3(1254)には届かないが、Qwen3.8-Max(1081)・DeepSeek V4 Pro(1054)を上回り、土台の Qwen3.8 27B(693)からは 504 ポイント上がった。

得意なこと・想定用途

用途は明確に絞られている。英語で、人に送る短い実用文を書くことである。メール・メッセージ・同僚や大家さんへの連絡・頼みにくい用件の文面などがこれにあたる。長い物語を書く用途では、公開元自身が物語向けのモデルの方が上だと認めている。

注意点として、公開元は「英語が中心で、間違っていても自信ありげに書くことがある。医療・法律・お金に関わる判断には使わないこと」と明記している。人らしい文章を書くことに最適化したモデルは、誤りも人らしく自然な文章で書いてしまう。文面の事実関係は送る前に自分で確かめる必要がある。

日本語の文章についての評価は、モデルカードには無い。

類似モデルとの違い

• 土台の Qwen3.8-27B との違い: テキスト専用の構成になり、日常の文章(+72)・人らしさ(+80)・創作(+504)のスコアが大きく上がった。一方で、前置きを付ける割合は 19% から 39% に増えている
• 汎用の最上位モデルとの違い: 日常の文章の総合点では Fable 5.1 とほぼ同点、人らしさでは明確に上。手元で動かせる 27B のモデルで、この用途に限れば商用の最上位モデルと比べられる水準に来ている。ただし比較の大半が公開元の自作の評価であることは割り引いて読む必要がある
• 物語向けのモデルとの違い: 創作の StoryBench では Fable 5 Max・GLM-5.3 に届かず、敵対的な物語や長い物語のやりとりでは負けている

動作環境

動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 26.9B

推論エンジンの対応状況(各プロジェクトのソースにあるモデル登録表とアーキテクチャ名を当サイトが機械的に照合。2026-09-28 時点): llama.cpp: 登録あり、vLLM: 登録あり、MLX (mlx-lm): 未登録。「未登録」はその時点の登録表に名前が無いという意味で、動かないことの断定ではありません。

必要メモリは配布ファイルの実サイズに実行時のオーバーヘッド(KVキャッシュ等)を20%見込んだ概算で、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって増減します。公開元の公称値ではなく、当サイトがファイルサイズから機械的に算出した値です。 ファイルサイズは変換版 bartowski/Altworld_Hemmingway-1-GGUF の配布ファイルの実測値です。 他のモデルとの比較はVRAM別の早見表を参照してください。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。

手元で動かせるか

Ollama・LM Studio・llama.cpp で動かせます(変換版を利用)。

公開元の配布は safetensors ですが、bartowski/Altworld_Hemmingway-1-GGUF が GGUF版を公開しているため、そちらを使えば手元で動きます。

ライセンス cc-by-nc-4.0(商用利用不可): 商用利用は禁止されています(NC = 非営利)。社内の業務利用も「商用」に当たり得るため、業務で使う予定があるなら避けるべきライセンスです。

量子化の圧縮率: IQ2_M は実測 3.13 bit/weight で、元の16bitの重みの約20%のサイズです(配布ファイルの実サイズから当サイトが算出)。

配布形式・当サイトが見つけた変換版・各推論エンジンの登録表を突き合わせた判定です。「確認できていない」は当サイトが見つけていないという意味で、存在しないことの断定ではありません。ライセンスの要約は法的助言ではないため、実際の利用にあたっては公開元の原文を確認してください。

当サイトでの実測

当サイトのサーバー(GPUなし)で、このモデルのファイルを実際に読み込み・動かして確かめた値です。モデルカードの記載ではなく、当サイトが測った結果です。測り方と全モデルの一覧は観測データにまとめています。

日本語のトークン効率

Qwen3 のトークナイザより約21%少ないトークンで同じ日本語を表せます。同じ文脈長に入る日本語が約1.26倍になり、生成も1字あたりで速くなります。

Altworld/Hemmingway-1 の tokenizer.json で、当サイトが書き下ろした固定の文章(876字。ニュース・会話・技術文書・敬語のメール・紀行文・料理の6種)と、同じ内容の英文を数えました。トークン数が少ないほど、同じ文脈長に長い日本語が入ります。

GGUFファイルの中身

対象: Altworld_Hemmingway-1-Q4_K_M.gguf(16.24GB、Q4_K_M)。ファイルの先頭のメタデータだけを読んで確かめました(重みはダウンロードしていません)。

ファイル名の量子化名はファイル全体の呼び名で、実際には層ごとに型が混ざっています。平均のビット数は、ファイルのデータの大きさを重みの数で割った実測値です。

同クラスの既報モデル

当サイトが最近取り上げた、パラメータ数 15〜40B のモデルを、比較のために記事ログからコードが並べたものです。VRAM階層は当サイトの概算、ライセンスはモデルカードの記載です。

入手方法

• 配布形式: Hugging Face の Altworld/Hemmingway-1 に Transformers 形式(safetensors)の重みがある
• 入手コマンドの例: huggingface-cli download Altworld/Hemmingway-1
• 対応エンジン: モデルカードは vLLM(vllm serve Altworld/Hemmingway-1 --max-model-len 262144)と Transformers での起動例を載せている。llama.cpp・Ollama・LM Studio について、モデルカードは触れていない
• 手元の機材で動かす場合: 公開元自身の GGUF 版は無い。量子化版を探すときは、変換元が Altworld/Hemmingway-1 であることを確かめてほしい
• ライセンス: CC BY-NC 4.0。非商用であればダウンロード・実行・追加学習・共有ができ、その際は Hemmingway-1 のクレジットを表示する。商用利用は公開元との個別の契約が要る。利用前にライセンスの原文を確認してほしい

派生版・量子化版

各リポジトリの量子化とファイルサイズ:

• bartowski/Altworld_Hemmingway-1-GGUF の量子化: IQ2_XXS 8.3GB / IQ2_XS 8.5GB / IQ2_S 9.0GB / IQ2_M 9.8GB / Q2_K 10.1GB / IQ3_XXS 11.5GB / Q3_K_S 11.9GB / IQ3_XS 11.9GB / Q3_K_M 12.5GB / Q3_K_L 13.2GB / IQ3_M 13.8GB / IQ4_XS 14.4GB / Q4_0 15.2GB / Q4_K_S 15.2GB / IQ4_NL 16.2GB / Q4_K_M 16.2GB / Q4_1 16.6GB / Q4_K_L 17.5GB / Q5_K_S 18.2GB / Q5_K_M 19.5GB / Q6_K_S 21.3GB / Q6_K 22.2GB / Q6_K_L 23.2GB / Q8_0 27.1GB / BF16 50.9GB
• mradermacher/Hemmingway-1-GGUF の量子化: Q2_K 10.1GB / Q3_K_S 11.4GB / Q3_K_M 12.6GB / Q3_K_L 13.6GB / IQ4_XS 14.4GB / Q4_K_S 14.7GB / Q4_K_M 15.7GB / Q5_K_S 17.7GB / Q5_K_M 18.2GB / Q6_K 20.9GB / Q8_0 27.1GB
• mlx-community/Hemmingway-1-OptiQ-4bit の量子化: MLX 4bit 17.4GB

このほか、上記以外の投稿者による変換版が 27 件あります(当サイトは公開元自身と、実績のある量子化担当の配布だけを表に載せています)。

この節は、記事公開後に見つかった変換版を当サイトが機械的に追記したものです。必要メモリは配布ファイルのサイズから算出した概算です。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。

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次に読むなら

• GPUのVRAMから探す(このモデルは12GBの階層から動きます) → 12GBのGPUで動くほかのモデル
• 同じモデル系統を調べる → Qwen3.8 系統のまとめ(記事8本・変換版11件)
• このモデルを動かすエンジンを調べる → llama.cpp / Ollama / vLLM
• 入手できる形式と、表に出てくる IQ2_M・Q3_K_L・Q5_K_M の意味を知る → GGUF形式の解説と対応モデル / MLX形式の解説と対応モデル / 量子化・モデル形式の用語集
• 公開元について調べる → Alibaba(Qwen) のモデル・ライセンス・記事のまとめ

出典

• https://huggingface.co/Altworld/Hemmingway-1
• https://github.com/lukeckprobierts/Hemmingway-1

更新履歴

• 2026-09-28: 変換版を「派生版・量子化版」に追記しました: bartowski/Altworld_Hemmingway-1-GGUF, mradermacher/Hemmingway-1-GGUF, mlx-community/Hemmingway-1-OptiQ-4bit
• 2026-09-28: 動作環境の表を bartowski/Altworld_Hemmingway-1-GGUF の実ファイルサイズで更新しました。
• 2026-09-28: タイトルを、記事で分かる内容(必要VRAM・配布ファイル等)を示す形に変更しました。
• 2026-09-28: 当サイトでの実測(日本語のトークン効率・GGUFファイルの中身)を追加しました。