【2026年】Qwen3.6-35B Genesis Hermes GGUF完全ガイド！検閲なし・マルチモーダルMoEをローカルPCで動かす方法

「最新の大きなAIモデルを、自分のPCで自由に動かしたい」「でもクラウドはお金がかかるし、検閲も気になる…」

そんなあなたに、2026年いま話題のモデルがあります。Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V3-GGUF です。

これは、Alibabaの Qwen3.6 をベースに、「検閲なし（Uncensored）」＋「Hermesエージェント特化」＋「GGUF形式（ローカルPCで動く）」に仕上げたモデル。画像も読めるマルチモーダル（MoE）です。

この記事では、初心者の方にもわかるように、このモデルの特徴と、自宅PCで実際に動かす方法を全部解説します。

この記事でわかること

Qwen3.6-35B Genesis Hermes とは何か
なぜ「検閲なし」が嬉しいのか
ローカルPCで動かすために必要なスペック
llama.cpp / Ollama でのセットアップ手順
おすすめの量子化（軽量に動かすコツ）
関連ハードウェア（末尾にリンク）

Qwen3.6-35B Genesis Hermes とは？

簡単に言うと、「Alibabaの最新MoEモデル Qwen3.6 を、より使いやすく・自由にしたローカル向け版」 です。

3つのポイント

① 検閲なし（Uncensored） 通常の公開モデルには「特定の話題を答えない」フィルターが入っています。このモデルはその制限を外した「Uncensored」版。研究や開発用途で、より自由に使えます。

② Hermes エージェント特化 NousResearch の Hermes データセットでファインチューニングされており、「AIが道具を使う（関数呼び出し・エージェント動作）」が得意 です。自動化やツール連携をやりたい方に最適。

③ GGUF形式＝ローカルPCで動く GGUF は llama.cpp などの推論ソフトが読める形式。クラウド不要で、自分のPCにモデルを置いて動かせます。

基本スペック

項目	値
総パラメータ	35B（350億）
活性パラメータ	3B（MoE）
形式	GGUF（llama.cpp等対応）
対応	テキスト＋画像（マルチモーダル）
ライセンス	apache-2.0
推奨量子化	APEX quant（RTX 3060 12GB向け）

MoE（混合専門家）モデルなので、総パラメータは35Bでも、実際に計算されるのは約3B分。だから「巨大モデルの知識」を持ちつつ、「軽く動く」のが特徴です。

なぜローカルで動かすのか？

クラウドAPI（ChatGPT等）と違って、ローカルモデルには明確なメリットがあります。

プライバシー：入力データが外部に送られない
ランニングコスト0円：API課金なしで何回でも使える
カスタマイズ自由：自分好みに調整できる
オフライン動作：ネットがなくても使える

特に「検閲なし」であるこのモデルは、自分のルールで自由に使いたい開発者 に向いています。

必要なスペック

ローカルで快適に動かすための目安です。

量子化	必要VRAM	目安GPU
Q4_K_M（推奨）	約12GB	RTX 3060 / 4070
Q5_K_M	約16GB	RTX 4060Ti / 4070Ti
Q8 / F16	約24GB+	RTX 4090

筆者環境（i9-14900F ＋ RTX 4070 Super 12GB）で、Q4_K_M 量子化なら快適に動作確認済みです。

関連ハードウェアは記事末尾にリンクをまとめています。

セットアップ手順（llama.cpp）

初心者の方でも最短で動かせる手順です。

手順1：モデルをダウンロード

HuggingFace から GGUF ファイルを取得します。推奨は Q4_K_M 量子化（軽量・高精度のバランス）。

# HuggingFace CLI の場合
hf download LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V3-GGUF \
  --include "*Q4_K_M*"

手順2：llama.cpp を用意

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp && make

手順3：起動（チャットモード）

./llama-cli -m ./モデル.gguf -ngl 99 -p "こんにちは"

-ngl 99 は GPU を最大活用するオプション。VRAM が足りない場合は数値を下げてください。

画像も読める（マルチモーダル）

このモデルは画像入力に対応しています。llama.cpp のマルチモーダル対応ビルドを使えば、写真を読ませて解説させることも可能です。

./llama-mtmd-cli -m ./モデル.gguf --mmproj ./mmproj.gguf -i 画像.png

注意点（正直なデメリット）

メリットばかり書くと信頼を失うので、デメリットも正直に。

VRAM 12GB でも動くが、出力速度はGPU依存：RTX 3060だと少し遅め
マルチモーダルは追加ファイル（mmproj）が必要
Uncensored 故の責任：自由に使える分、倫理的な使い方は自己管理が必要
日本語は得意だが、英語・中国語の方が精度が高い傾向

よくある質問（FAQ）

Q1. 無料で使える？

はい、モデル自体は apache-2.0 ライセンスで公開されており無料です。llama.cpp もオープンソースです。

Q2. Mac でも動く？

はい、llama.cpp は Apple Silicon に対応しています。メモリ容量（RAM）が十分なら動きます。

Q3. 8GB VRAM でも動かせる？

Q2_K 等の軽量量子化なら可能ですが、35Bクラスなので最低12GB以上を推奨します。

Q4. ChatGPT より賢い？

タスクによります。特定用途（エージェント・ローカル・プライバシー重視）では有利ですが、総合的な会話品質は上位クラウドモデルに劣る場合もあります。

Q5. 画像は本当に読める？

はい、マルチモーダル対応のビルドと mmproj ファイルを用意すれば読み込めます。

まとめ

Qwen3.6-35B Genesis Hermes GGUF は、「検閲なし・Hermes特化・ローカル動作」を全部満たす2026年注目のモデル です。

Alibaba Qwen3.6 ベースの MoE（35B総／3B活性）
検閲なしで自由に使える
画像も読めるマルチモーダル
12GB VRAM あれば自宅PCで快適に動作

ローカルAIを本気でやりたい方、プライバシーを守りたい方、自分専用のエージェントを作りたい方には、今すぐ試すべき一択です。

以下に関連ハードウェアのリンクをまとめました。動作確認済みの構成から選べば失敗しません。