Strataとは?Qwen3.8-Flash-Nextをローカルで動かす必要スペックとWindows導入手順

2026.10.31

この記事について（広告・アフィリエイトリンクはありません）

Strata 本体とモデルは無料で入手できます。

Strata(ストラタ)は、Qwen3.8-Flash-Next という大きなモデルを、ふつうのゲーミングPCで動かすための専用エンジンです。

この記事では、Strata が何なのか、どんなPCで動くのか、Windows と Linux での入れ方を、公式の資料と筆者の実測(RTX 5090/RAM 128GB/Windows 11)で紹介します。情報は2026年10月31日時点(JST)のものです。

この記事は、Strata の8本の記事の入口です。目的別の記事は「次に読む記事」に、v0.2.9 の記事は後半の案内にあります。

根拠の区分は、末尾の「検証メモ」にまとめています。

この記事でできること

  • 自分のPCでStrataが動くか、必要なスペック（VRAM・RAM・SSD）の目安がわかる
  • WindowsとLinuxでの入れ方がわかる
  • 動いたあとの速度の目安がわかる

難易度：ふつう（デスクトップアプリならコマンド入力は不要。Terminal で入れる方法はコマンドを使います）

結論：自分のPCで動くか

目安は VRAM 12GB+RAM 48〜64GB で、SSD は必須です。RAM 64GB なら標準の4サイズが入ります(IQ3_S はほかのアプリを閉じる)。48GB なら Q2_0 と IQ2_XS です。筆者の RTX 5090/RAM 128GB では Q2_0 が約180〜220 tok/s で動きましたが、導入から起動まで約58分かかりました。

項目 目安
RAM+VRAM の目安 Q2_0 が37.6GB、IQ2_XS が39.2GB、IQ3_XXS が47.0GB、IQ3_S が54.8GB
RAM 「エキスパート分+約10GB」。64GB なら全サイズ、48GB なら Q2_0 と IQ2_XS。48GB 未満は、この記事では目安を示していません
対応 OS と GPU Windows 10/11 x64、Linux x86-64、Apple Silicon(macOS 15以降)など。NVIDIA は RTX 20/30/40/50、AMD は RX 7700/7800/7900・RX 9060/9070 など、Intel Arc は Linux のみ
SSD 必須。ダウンロードは66〜76GB(小さい3サイズ)、初回の起動で MTP の約6GB も取得
筆者の実測 導入から起動まで約58分(エンジンの取得と試験起動約6分、モデルのダウンロード約34分(約33MB/s)、初回の展開約8分、ロード約10分)

VRAM 12GB について：作者の検証機は RTX 5070 12GB です。この記事の筆者の実測は RTX 5090 だけです。

くわしくは、量子化の選び方、ローカルLLM用PCの買い方、トラブル対処集で説明しています。

Strataは Qwen3.8-Flash-Next 専用のローカル推論エンジン

Strata を一言でいうと、Qwen3.8-Flash-Next を自分のPCで動かすための推論エンジンです。ライセンスは MIT です。

  • デスクトップアプリ(Windows/Linux/Mac)と、コマンドで使う Terminal(strata launch)がある
  • PCの中(localhost)に、OpenAI 互換と Anthropic 互換の API を出す。画像入力もできる
  • GitHub の説明文は「Qwen3.8-Flash-Next on any consumer hardware: one-click install for Windows / Linux. Strata inference engine, OpenAI/Anthropic API on localhost, optional image input」

用語メモ:推論エンジン=学習済みのモデルを動かして、答えを出させるためのプログラム。localhost=自分のPCの中だけのアドレス。

2026年10月31日時点の README では、対象のモデルは Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.6-35B-A3B、DeepSeek V4.1-Flash-1017(別エンジン)です。モデル本体はリポジトリに含まれず、別にダウンロードします。

Qwen3.8-Flash-Next はどんなモデルか

Qwen3.8-Flash-Next は、2026年8月24日に Hugging Face で公開されたモデルです。

  • 総パラメータ125B、1トークンで使うのは6B(活性6B)の MoE(たくさんの専門家のうち一部だけを使う仕組み)
  • 512個のエキスパート(専門家)のうち、10+1個を使う
  • コンテキスト(一度に扱える文章の長さ)は262,144トークン
  • 画像を読むための視覚エンコーダ付き
  • ライセンスは Qwen Community License 1.0

Strataは何がうれしいのか:仕組みの要点

大きなモデルを、VRAM の少ないPCで動かすための工夫があります。以下は公式の説明です。

全部で24,576個(48層×512)のエキスパートがあり、1トークンで使うのは約10個だけです。そこで、部品ごとに置き場所を分けています。

部品役割
GPU常に使う部分と、よく使うエキスパートを置く(キャッシュ)
RAM全エキスパートを置く(ピン留め)
CPUGPU にないエキスパートを、並行して計算する
SSDn-gram 表(よく出る単語の並びの表、28.8GB)を置く

MTP は、モデルに内蔵された予測層が最大3トークンを先読みし、本体が確かめる仕組みです。速さは、公式の説明で「1.6〜1.8倍速」。

VRAM は容量の影響が大きく、1GB 増えるごとに約700個多くのエキスパートを置けます。llama.cpp/ggml の一部も使っています。

Strataの現状の注意

  • リポジトリは2026年9月25日(JST)の作成で、約5週間と新しい
  • GitHub のスター数は36,515(GitHub API、2026年10月31日 10:39 JST に取得)。スター数は安全の根拠にはならない
  • 2026年10月31日 11:30(JST)の時点で、未解決の Issue が507件、プルリクエストが474件ある

2026年10月に、アプリ+Terminal+エンジンの構成になりました。2026年10月31日 11:30(JST)の時点で、最新は v0.2.8(2026年10月30日 JST、アプリ0.2.8、Control とエンジン0.1.54)。17時ごろに v0.2.9 が公開されています(下の案内を参照)。コミット総数は4,760、リリースは62でした。

更新がとても速いので、安定版として長く固定して使う用途には向きません。

Strataの必要スペック

対応するOSとGPU

種類 対応
OS Windows 10/11 x64、Linux x86-64、Apple Silicon(macOS 15以降。Intel Mac は不可)、Linux ARM64 は DGX Spark(GB10)のみ
NVIDIA RTX 20/30/40/50。CUDA13 のエンジンはドライバ580以上、古いカードは CUDA12
AMD RX 7700/7800/7900、RX 9060/9070、AI PRO R9700。RX 6800/6900 は実験的。Strix Halo は専用ガイド
Intel Arc は Linux のみ(Windows 版は未リリースの様子)

必要なメモリ(RAM+VRAM)

標準の4サイズ(ISTA-DASLab 版)の目安です。

量子化 RAM+VRAM の目安
Q2_0 37.6GB
IQ2_XS 39.2GB
IQ3_XXS 47.0GB
IQ3_S 54.8GB
  • RAM の目安は「エキスパート分+約10GB」。64GB なら全サイズが入る(IQ3_S はほかを閉じる)。48GB なら Q2_0 と IQ2_XS
  • ダウンロードは66〜76GB(小さい3サイズ)。初回の起動で MTP の約6GB も取得する(画像付きなら+1GB)
  • 視覚エンコーダは、VRAM 24GB未満なら CPU で動き(1枚に数秒)、24GB以上なら GPU で動く(約1〜1.4GB)

SSD は必須です。RAM が足りないと SSD から読むため、大幅に遅くなります。

量子化の選び方は別の記事で、PCの選び方も別の記事で詳しく説明しています。
量子化の選び方 ローカルLLM用PCの買い方

Strataの導入手順(Windows)

Windows では、デスクトップアプリと Terminal の2つの方法があります。

A:デスクトップアプリ

  1. https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest から Strata-0.2.8-windows-x64-setup.exe(112MB)（最新版では、ファイル名の数字が変わります）をダウンロードする
  2. インストールする。管理者権限は不要
  3. 初回の起動で、GPU に合うエンジンを「Download」ボタンで取得する(中断しても再開できる)。インストーラにエンジンは入っていない
  4. モデルと保存先を選んでダウンロードし、チャットする

Windows 版のインストーラにはコード署名がないため、「Windows によって PC が保護されました」という表示が出ます(SAFETY.md)。これについては、安全に試す手順の記事で詳しく説明しています。
安全に試す手順

B:Terminal(PowerShell)

新しいターミナルを開いてから、次を実行します。

irm https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.ps1 | iex
strata launch

1行目は、ダウンロードしたスクリプトをそのまま実行する形です。中身を先に確かめたい人は、「安全に試す手順」を読んでから進めてください。ポート8080が使われているときは、--port 8081 などを指定します。

筆者は、install.ps1 を保存して中身を読み、同じ手順(マニフェストの取得、Terminal の zip の取得と SHA-256 の照合、展開)を手で行いました。Terminal の展開までは7.5秒でした。

起動前に計画だけ見る（--plan）

strata launch --plan を付けると、何もダウンロードせず、何も変えずに、計画だけを表示します。公式の資料にも例があり、筆者の Windows 11 でも動きました。

strata launch --plan --family qwen --model q2_0

筆者の環境では、ダウンロードは約72.5GB(モデル66.4GB、draft layer 5.2GB、picture reader 0.9GB)、コンテキスト128K、MTP 使用、画像の読み取りは GPU、と表示され、最後に「Nothing was changed.」と出ました。

Strataの導入手順(Linux)

Linux では、スクリプトを一度ファイルに保存してから実行します。

curl -fsSL https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.sh -o install.sh && sh install.sh
strata launch

明示的に指定する例です。--plan で計画だけを表示し、問題なければ --yes --no-tui を付けて起動します。

strata launch --family qwen --model q2_0 --plan
  • AppImage には FUSE2(libfuse2 / libfuse2t64)が必要。なければ --appimage-extract-and-run
  • 更新は strata update --check → strata update、戻すときは strata components rollback
  • Docker 版(docs/DOCKER.md)と、ソースからのビルド(docs/SOURCE_INSTALL.md)もある

Strataが動いたあと:速度の目安

作者が公表した速度

作者が自分の検証機で測った数字です(出どころは検証メモの18行目)。作者によると、検証機(RTX 5070 12GB、Ryzen 5 7600、DDR5 64GB、エンジン0.1.26。Q2_0 のみ0.1.36)での出力速度は次のとおりです。作者は「全面的な再測定はしていない」と注記しています。

量子化 短い会話(tok/s) 128K(tok/s)
Q2_0 94 76
IQ2_XS 79 63
IQ3_XXS 62 49
IQ3_S 53 46

投稿者が報告した速度（Reddit）

Reddit の投稿者が報告した数字です(出どころは検証メモの19行目)。第三者の速度の報告は、Reddit の自己申告だけです。Reddit の投稿者によると、同じ RTX 5070 12GB/DDR5 64GB/Ryzen 5 7600 で、128K のとき Q2_0 が65.1、IQ2_XS が52.0、IQ3_XXS が44.8 tok/s でした。

作者の表とはエンジンの版などの条件が違うため、そのまま比べられません。違いは条件の差によるものかもしれません。

筆者の実測(RTX 5090/RAM 128GB/Win11)

筆者の実測では、2026年10月31日に、Q2_0 をコンテキスト128Kで起動して測りました。temperature 0、reasoning_effort none で、クライアント側で測った値です。

  • 導入から起動まで:約58分(エンジンの取得と試験起動約6分、モデルのダウンロード約34分(約33MB/s)、初回の展開約8分、ロード約10分)
  • 初回のダウンロード:モデル2ファイル66.4GB と picture reader 0.85GB。MTP は、PCに以前からあった Strata のファイルが自動で使われたため、Q2_0 のときはダウンロードされなかった(続けて試した IQ3_S では約6.5GB を取得)
  • ロード:エンジンのログに「loaded 31.64 GiB at 0.11 GiB/s」(エキスパートをまとめたファイル experts.bin を読み込んだときの数字)。Windows で読み込みが遅いという Issue #3897 と同じ症状
  • 短い会話(入力27トークン):出力 177.5/222.5/202.3 tok/s、最初の1文字まで0.09〜0.13秒
  • 長めの入力(約4,600トークン):出力 204.1/221.2/220.5 tok/s、入力の読み込み約6,200〜6,300 tok/s
  • メモリ:待機中の GPU 使用は 31,440 MiB/32,607 MiB、strata.exe の使用メモリは約69.3GB

日本語でも答えは返ってきましたが、Q2_0 では「工作流」「连线」のように、中国語の簡体字や語がまじることがありました。IQ3_S の速度と日本語の比較は、量子化の記事にまとめています。日本語の品質は、まだ評価できるほど試していません。

次に読む記事

知りたいこと 記事
どんなPCを買えばいいか ローカルLLM用PCの買い方
Claude Code からつなぎたい Claude CodeからStrataにつなぐ設定
どの量子化を選べばいいか 量子化の選び方
入れる前に安全を確かめたい 安全に試す手順
ComfyUI から使いたい Strata-T8とComfyUIの14ノード
動かない・遅い トラブル対処集
ComfyUI をまだ入れていない ComfyUIの入れ方【Windows・2026年版】初心者でもできるポータブル版の導入手順
ComfyUI のノードを知りたい ComfyUI KJNodes完全ガイド｜機能別ノード一覧と使い方【2026年版】

Strataとモデルのライセンス

  • Strata 本体:MIT。再配布するときは、著作権表示を同梱する
  • モデル:別のライセンス。Qwen3.8-Flash-Next は Qwen Community License 1.0 で、商用利用もできる。条件は次の2つ
    1. 月間アクティブユーザーが1億人を超える、または月商が2,000万米ドルを超える商用製品では、UI にモデル名を表示する
    2. Model as a Service や AI Work Assistant を事業にする場合は、別のライセンスが必要(社内利用は例外)

個人のPCで使う、記事や動画を作る、といった使い方は該当しない可能性が高いです。ただし、外部向けに API を提供するサービスを作るなら注意してください。法的な判断は、ライセンスの原文を確認してください。

Strata v0.2.9 が公開されました(2026年10月31日)

2026年10月31日(JST 17時ごろ)に、v0.2.9 が公開されました。変更点と、筆者の RTX 5090 で更新した結果は、別の記事にまとめました。この記事の実測は、v0.2.8 のときのものです。

Strata v0.2.9の変更点まとめ【2026年10月31日】1ビット版DeepSeekとStrix Haloの高速化

本家の v0.2.10 が2026年11月3日（JST）に公開されました。当サイトでは未検証です。主な変更点は公式リリースノートを見てください。

よくある質問（FAQ）

Q. Strataは無料ですか？

Strata 本体は MIT ライセンスで公開されています。モデルは別のライセンスです。

Q. VRAM 12GB のGPUでも動きますか？

作者の検証機は RTX 5070 12GB です。RAM が 48GB 以上(64GB なら全サイズ)あることが目安です。

Q. Ollama や LM Studio でも Qwen3.8-Flash-Next は動きますか？

Ollama、LM Studio、llama.cpp の対応状況は変わりやすいため、導入の前に、それぞれの公式情報で確認してください。

Q. 日本語は使えますか？

筆者の環境では日本語で答えが返ってきましたが、中国語の語がまじることがありました。日本語の品質は、まだ評価できるほど試していません。

Q. PCやパーツはいくらかかりますか？

価格は変わりやすいため、この記事では示していません。必要な構成の目安は次のとおりです。

  • GPU：VRAM 12GB 以上が目安（NVIDIA は RTX 20/30/40/50、AMD は RX 7700/7800/7900・RX 9060/9070 など）
  • RAM：48〜64GB（64GB なら標準の4サイズ、48GB なら Q2_0 と IQ2_XS）
  • SSD：必須。ダウンロードだけで66〜76GB（小さい3サイズ）

買う前に、販売ページで「GPU の名前」「VRAM の容量」「RAM の容量」の3つを見て、上の目安と見比べてください。PCごと選ぶときは「ローカルLLM用PCの買い方」も読んでください。

まとめ

  • Strata は Qwen3.8-Flash-Next 専用のローカル推論エンジン(MIT)。GPU・RAM・CPU・SSD に役割を分けて、大きな MoE モデルを動かす
  • 目安は VRAM 12GB+RAM 48〜64GB、SSD 必須。Windows はデスクトップアプリか Terminal、Linux は install.sh を保存して実行
  • 筆者の RTX 5090 では Q2_0 で約180〜220 tok/s。ただし初回の起動まで約58分かかった

リポジトリは新しく、安定版として長く固定する用途には向きません。

この記事の検証環境

RTX 5090（32GB）/ Ryzen 9 9950X3D / 128GB / Windows 11 / Strata v0.2.8（Control とエンジン 0.1.54）/ Qwen3.8-Flash-Next / 2026年10月31日
これまでの検証の一覧はこちら

検証メモ

根拠の区分

  • 公式の資料:Strata の README・docs・リリースノート、Hugging Face のモデルページ、GitHub API など、公式に公開されている情報
  • 作者・投稿者の報告:Strata の作者や、Reddit・X の投稿者が自分の環境で測って公表した数字。筆者は確かめていません
  • 筆者の実測:筆者が自分のPCで試した結果
  • 未確認:筆者が確かめられていないこと

本文の記述と区分・出どころ(出どころの「—」は、本文に資料名が書かれていないもの。節の欄の「Strataとは」は「Strataは Qwen3.8-Flash-Next 専用のローカル推論エンジン」の節、「Qwen3.8-Flash-Nextとは」は「Qwen3.8-Flash-Next はどんなモデルか」の節です)

# 節 記述 区分 出どころ
1 Strataとは ライセンスは MIT 公式の資料 —
2 Strataとは 対象のモデル(Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.6-35B-A3B、DeepSeek V4.1-Flash-1017)。モデル本体はリポジトリに含まれない 公式の資料 README(2026年10月31日時点)
3 Qwen3.8-Flash-Nextとは 2026年8月24日の公開と、モデルの仕様(125B/活性6B、512個中10+1個、262,144トークン、視覚エンコーダ、Qwen Community License 1.0) 公式の資料 Hugging Face
4 仕組みの要点 GPU・RAM・CPU・SSD の役割、24,576個のエキスパート、MTP「1.6〜1.8倍速」 公式の資料 —
5 仕組みの要点 VRAM 1GB ごとに約700個、llama.cpp/ggml の一部を使用 公式の資料 —
6 現状の注意 リポジトリは2026年9月25日(JST)の作成 公式の資料 —
7 現状の注意 スター数36,515。自然に増えたものかは未確認、スター数は安全の根拠にならない 未確認 GitHub API(2026年10月31日 10:39 JST に取得)
8 現状の注意 未解決の Issue 507件、プルリクエスト474件 公式の資料 —(2026年10月31日 11:30 JST 時点)
9 現状の注意 最新 v0.2.8(アプリ0.2.8、Control とエンジン0.1.54)、コミット総数4,760、リリース62 公式の資料 —
10 対応するOSとGPU 対応 OS と GPU の表 公式の資料 —
11 必要なメモリ 標準の4サイズ(ISTA-DASLab 版)の RAM+VRAM の目安 公式の資料 —
12 必要なメモリ RAM の目安、ダウンロード量、視覚エンコーダ、SSD 必須 公式の資料 —
13 導入手順(Windows)A デスクトップアプリの手順 公式の資料 —
14 導入手順(Windows)B PowerShell のコマンド 公式の資料 —
15 導入手順(Linux) install.sh を保存して実行するコマンド 公式の資料 —
16 導入手順(Linux) --plan と --yes --no-tui の例 公式の資料 —
17 導入手順(Linux) FUSE2、更新と戻し方、Docker 版とソースからのビルド 公式の資料 —
18 作者が公表した速度 作者の検証機での速度の表と、「全面的な再測定はしていない」の注記 作者の報告 —
19 投稿者が報告した速度(Reddit) 128K のとき Q2_0 65.1、IQ2_XS 52.0、IQ3_XXS 44.8 tok/s 投稿者の報告 Reddit(参考リンクの投稿)
20 ライセンス Strata 本体は MIT、再配布では著作権表示を同梱 公式の資料 —
21 ライセンス Qwen Community License 1.0 と商用利用の条件 公式の資料 —

上の表にない筆者の数字(Terminal の展開7.5秒、--plan の表示、導入から起動まで約58分、速度、メモリ)は、筆者の実測です。

取得日時

  • GitHub のスター数:2026年10月31日 10:39 JST(GitHub API)
  • Issue とプルリクエストの数:2026年10月31日 11:30 JST

実測の条件

  • PC:RTX 5090/RAM 128GB/Win11
  • 日付:2026年10月31日
  • 量子化とコンテキスト:Q2_0、128K
  • 設定:temperature 0、reasoning_effort none(クライアント側で測った値)
  • Terminal の展開まで7.5秒(install.ps1 と同じ手順を手作業で実施)

未確認のこと

  • GitHub のスターが自然に増えたものか
  • Intel Arc の Windows 版(未リリースの様子)
  • Ollama、LM Studio、llama.cpp が Qwen3.8-Flash-Next に対応しているか
  • 日本語の品質
  • PCやパーツの価格

参考リンク

この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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