Safetensors形式とは:対応エンジンと入手できるモデルまとめ

2026年9月27日

Safetensors とは

Safetensors は、Hugging Face が開発した、モデルの重み(テンソル)を保存するためのファイル形式です。Hugging Face で公開されるモデルの大半は、公開元が学習した重みをこの形式(拡張子 .safetensors)で配っています。いわばモデルの「原本」が入っている形式です。

何がうれしいのか

• 読み込んでもコードが実行されません。 以前よく使われた PyTorch の .bin(pickle)形式は、読み込むときに任意のコードを実行できてしまう危険がありました。Safetensors は重みの数値と最小限のヘッダーだけを持つので、この危険がありません。
• 読み込みが速く、必要な部分だけ読めます。 ファイルをメモリにそのまま対応付けて(メモリマップ)読むので、大きなモデルでも起動が速く、複数の GPU に分けて載せるときも必要なテンソルだけを読めます。
• 多くのツールの共通の入り口です。 Transformers・Diffusers・vLLM・SGLang などがそのまま読み込み、GGUF・MLX・AWQ などへの変換も、ほとんどがこの形式から始まります。

手元で動かすときのポイント

• 元の精度(BF16 / FP16)のままだと、必要メモリが大きくなります。 パラメータ数のおよそ2倍のバイト数が要ります(例えば 8B のモデルで約16GB)。家庭用の GPU で大きなモデルを動かすなら、GGUF や AWQ などの量子化版を探すのが現実的です。
• FP8・NVFP4 のような低い精度の Safetensors もあります。 これらは主に vLLM・SGLang などのサーバー向けエンジンで、対応する世代の NVIDIA GPU を使って動かします。
• Ollama・LM Studio(llama.cpp 系)では、そのままは読み込めません。 GGUF へ変換された版を使います。
• 画像・動画の生成モデルも多くはこの形式です。 ComfyUI・Diffusers で使うモデルの配置は、各記事の「配布ファイル」の節を参照してください。
• 下の一覧のうち、MLX・AWQ・GPTQ・EXL のリポジトリも拡張子は .safetensors ですが、それぞれの形式のページに載せています。

出典: Safetensors のドキュメント(Hugging Face)、huggingface/safetensors の README(いずれも 2026-09-27 時点)。

当サイトの記録とデータ

当サイトは、Safetensors形式で入手できるモデルの記事を29本公開しています(記事のリポジトリ自体がSafetensors形式のもの29本、そのモデルのSafetensors版を確認したもの0本)。下の一覧は当サイトが確認した範囲(公開元の組織と、実績のある量子化の配布者)に限られます。一覧に無いモデルにもSafetensors版が存在することがあります。モデル形式別まとめの1ページです。

対応する主なエンジン

Safetensors形式で入手できるモデル

「最小のVRAM階層」は各記事の動作環境の表(変換版は、その変換版のファイル。画像・動画・音声のモデルは部品まで数えた記事の表)で最も小さい構成が収まる階層です。コンテキスト長に応じた余裕を見込んでください。

最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表は、記事ログからコードが組み立てています。