plamo-3-fin まとめ：必要VRAM・GGUF版

2026年9月27日

このモデルについて

PLaMo-3-610M-Fin-Instructは、株式会社Preferred Networksが開発した金融領域向けの日本語言語モデルです。アーキテクチャにはCausal decoder-onlyを採用しており、テンソルタイプはBF16、コンテキスト長は262,144トークンとなっています。

PLaMo-3のベースモデルを起点に、金融コーパスを用いた継続事前学習（continued pre-training）を実施し、その後に教師あり微調整（SFT）および直接選好最適化（DPO）を行うことで構築されています。フォーマットはPLaMo-3のチャットフォーマットに準拠しています。

何がすごいのか

  • 金融コーパスによる継続事前学習とSFT、DPOが施されており、金融ドメインに特化した対話タスクに対応します。
  • コンテキスト長が262,144トークンに設定されています。
  • モデルの応答には推論ブロック（reasoning block）が含まれ、その後に回答が出力される構造になっています。

注意したい点・弱み

  • 小型モデルであるため、大型モデルと比べて事実知識の保持量が少なく、事実と異なるテキストを流暢に出力するハルシネーションが発生しやすいとされています。
  • このモデルサイズでは安全性アライメントの信頼性が低く、攻撃的・暴力的な表現などの有害なコンテンツを生成する可能性があります。
  • 金融領域に特化して学習されているため汎用的なアシスタントではなく、また出力内容は法律、財務、税務、投資のアドバイスには該当しません。

手元で動かすときのポイント

  • 動作要件としてPython 3.10.0以上、numpy 1.26.4以上、numba 0.60.0以上、torch 2.6.0以上2.9.0以下、transformers 5.0.0以上、accelerateが指定されています。
  • Transformersでモデルとトークナイザーを直接読み込む際は、trust_remote_code=Trueを指定する必要があります。
  • 金融領域外での利用を想定する場合は、事前に自身のタスクで評価を行うことが推奨されています。
  • ライセンス plamo-community-license: 配布元の独自ライセンスです。商用利用の可否を含め、条件は配布元の原文を直接確認してください。

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配布元の原文を確認してください。

出典: pfnet/plamo-3-610m-fin-instruct のモデルカード(2026-09-26 時点)。この解説はモデルカードをもとに AI が下書きし、コードと別のモデルによる検査を通したものです。

当サイトの記録とデータ

当サイトが plamo-3-fin 系統について公開した記事(1本)と、記事の公開後に見つかった変換版(GGUF・MLX等)、必要メモリの判定を1ページにまとめたものです。必要メモリはモデルカードの公称値ではなく、当サイトが配布ファイルのサイズから機械的に算出した値です。モデル系統別まとめの1ページです。

基本情報

項目 内容
元のモデル pfnet/plamo-3-610m-fin-instruct
公開元 Preferred Networks(PFN)
パラメータ数 890M
ライセンス(モデルカード) other
最小のVRAM階層 4GB
記事数 1本

動作環境

動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 890M

手持ちのVRAM 選べる量子化 ファイルサイズ 必要メモリの目安
4GB(ノートPCの内蔵GPU・スマートフォンなど) F16 1.7GB 2.0GB

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 mradermacher/plamo-3-610m-fin-instruct-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、mradermacher/plamo-3-610m-fin-instruct-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 other: 公開元の独自ライセンスです。商用利用の可否を含め、条件は公開元の原文を直接確認してください。

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。

派生版・量子化版

→ 横にスクロールできます

追記日 配布元 形式 リポジトリ 最小のVRAM階層(量子化・必要メモリの目安)
2026-09-26 mradermacher GGUF mradermacher/plamo-3-610m-fin-instruct-GGUF F16 2.0GB(4GB VRAMで動作)

各リポジトリの量子化とファイルサイズ:

  • mradermacher/plamo-3-610m-fin-instruct-GGUF の量子化: Q2_K 0.4GB / Q3_K_S 0.4GB / Q3_K_M 0.5GB / Q3_K_L 0.5GB / IQ4_XS 0.5GB / Q4_K_S 0.5GB / Q4_K_M 0.5GB / Q5_K_S 0.6GB / Q5_K_M 0.6GB / Q6_K 0.7GB / Q8_0 0.9GB / F16 1.7GB

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。

記事(シリーズ自身のモデルを先に、新しい順)

公開日 モデル 種類 記事
2026-09-24 pfnet/plamo-3-610m-fin-instruct 新モデル 「plamo-3-610m-fin-instruct」金融特化型の軽量日本語言語モデル：必要VRAM 4GB〜

リポジトリ

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」以降の表と一覧は、記事ログからコードが組み立てています。