Strataとは？125BのローカルLLMが動くPCの必要スペックと導入手順

Strataは、Qwenチームの大型モデル「Qwen3.8-Flash-Next」を、VRAM 12GB以上のゲーミングPCで動かすための無料のローカルLLMエンジンです。

同じ名前の別サービスや、「Strata LLM」と名乗る非公式サイトもあるため、入手先がGitHubの本家（Niko1221/Strata）か確かめてください。Strataは9月下旬に公開され、10月11日までに47版が出るほど更新が速いプロジェクトです。

よくある疑問：自分のPCで動く？メモリ（RAM）は何GB要る？速さや安全性はどうなの？

この記事では、10月11日時点の公式README・リリースノート（最新v0.1.42）と、作者・第三者が公開した測定をもとに整理しました。PCコンパス編集部はStrataを実機で計測していないため、速度は測った人と条件をつけて紹介します。

Strataとは？Qwen3.8-Flash-Nextを自宅PCで動かす無料のローカルLLMエンジン

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Strataとは、Qwen3.8-Flash-Nextというサーバー向けの大きなAIモデルを、普通のゲーミングPCのGPU・メモリ・CPU・SSDに分けて載せて動かす推論エンジン（AIに答えを出させるソフト）です。C++製で、ライセンスはMIT。作者はGitHubのNiko1221氏です。

StrataのREADMEの見出しは「Run a 125-billion-parameter AI model on your own gaming PC」（1,250億パラメータのAIを自分のゲーミングPCで）です。

ローカルLLMそのものの基礎は、ローカルLLMとは？自分のPCでAIを動かす方法と必要スペックで解説しています。

Strataでできること

• ブラウザでチャット：Chat・Monitor・Aboutの3つのタブで、会話と動作状況を見られる
• OpenAI互換・Anthropic互換のAPI：ほかのアプリからつなぐ入口をPC内に用意する
• 画像の読み取り（任意）：セットアップ時に、画像を読むかどうかを選べる
• 思考レベルの切り替え：答える前に考える量をoff・low・medium・highの4段階で選べる（offが最速、highは難しい質問向け）
• コーディングエージェントから利用：Claude CodeやCodex CLIなどからStrataにつなげる

READMEには「Nothing leaves your PC.」（データはPCの外に出ない）とあります。これはStrata作者の記述で、通信まわりの事実は後半の注意点でまとめます。

Strataのしくみ：GPU・メモリ・SSDで仕事を分ける

Qwen3.8-Flash-Nextは、24,576個の小さな「エキスパート」の集まりです。1語ごとに働くのは一部だけなので、全部をGPUに載せなくても動かせます。この方式をMoE（Mixture of Experts）と呼びます。

イメージ図（出典：Strata README「How does it work?」・docs/HOW_IT_WORKS.md）

VRAMはグラフィックボード専用のメモリです。Strata作者は「More VRAM matters more than a faster GPU」と説明しています。速いGPUより、VRAMが多いほうが速さにつながるという考え方で、VRAM 1GBごとに約700個多くエキスパートを置けるそうです。

さらに、小さな補助が次の数語を予想し、大きなモデルがまとめて確かめる仕組みもあります。作者の説明では、同じ答えが1.6〜1.8倍早く出ます。

Qwen3.8-Flash-Nextはどんなモデル？

Qwen公式のモデルカードによると、Qwen3.8-Flash-Nextは総125B（1,250億）パラメータで、1語ごとに働くのは6Bです。別に、短い語の並びで引く参照表（n-gram埋め込み）51Bと、次の数語を予想する補助（MTP）4Bを持ちます。

扱える文脈の長さ（一度に覚えておける文章の量）は本来262,144トークンで、設定で拡張すれば最大100万トークンです。画像も入力できます。

Qwen公式はQwen4の土台となるアーキテクチャの実験的プレビューと位置づけています。製品版のQwen3.8-Flashは、Qwen CloudのAPIとして別にあります。

Strataは無料？ライセンスは2つある

Strata本体はMITライセンスで無料です（寄付の案内のみ）。ただし、動かすモデルのQwen3.8-Flash-Nextには別のライセンスがかかります。

対象	ライセンス	ポイント
Strata本体	MIT	無料。MITの条件で改造・再配布も可
Qwen3.8-Flash-Next	Qwen Community License 1.0	個人・社内利用は可。月間アクティブ1億人超か月収2,000万ドル超の商用製品は、画面にモデル名を目立つように表示。Model as a Serviceや、コーディング・事務向けAIアシスタントの事業者（関連会社を含む）は、商用目的で使う前にQwenから別ライセンスが必要（第三者に提供しない社内利用は除く）
派生版（Swift 1.5など）	それぞれ独自	各配布ページを確認

出典：Niko1221/StrataのLICENSE、Qwen3.8-Flash-NextのLICENSE（2026年10月11日確認）

商用で使う場合は、法的な判断を含むため各ライセンスの本文を必ず確認してください。

同じ名前の別物に注意

名前	何か	このStrataとの関係
Strata（Niko1221/Strata）	Qwen3.8-Flash-NextをPCで動かす推論エンジン	この記事の対象
Strata（Palo Alto Networks）	Strata Cloud Managerなど企業向けセキュリティ製品のブランド	無関係
Strata（Hightouchが10月9日に買収を発表）	AIエージェントでAPI連携を作るスタートアップ	無関係
strata.do	BI（データ分析・ダッシュボード）製品	無関係
stratallm.org	「Unofficial Community Documentation & Quickstart Hub」と書かれた非公式サイト	作者のサイトではない。要件・速度が公式と食い違う
GitHubのフォーク・派生	本家を複製・改造したリポジトリ	本家はNiko1221/Strata（スター約2万）

出典：GitHub、Hightouch公式ブログ、strata.do、stratallm.org（2026年10月11日確認）

Strataは無料？自分のPCで動くかの早見表（VRAM・メモリ・SSD）

Strata本体は無料です。必要なのは条件を満たすPCと、動かしている間の電気代だけ。モデルのライセンスは前の章の表のとおりです。

Strataが動くかの早見表（メモリ×VRAM）

PC本体のメモリ（縦）で選べるサイズが決まり、グラボのVRAM（横）で速さが変わります。サイズはQ2_0・IQ2_XSなどモデルを小さく詰めた度合いの違いで、Coderはコード向けにエキスパートを半分に絞った版です。VRAMを増やしても、必要なメモリは減りません（低RAMモードを除く）。

メモリ	VRAM 12GB	VRAM 16GB	VRAM 24GB以上	Strata公式のおすすめ	日本語での向き
16GB以下	×	×	×	要件外（32GB以上）	—
32GB	△ Coderのみ	△ Coderのみ	○ Q2_0・IQ2_XS・Coder	Coder（24GBのGPUなら一般用途はQ2_0・IQ2_XSが向く）	Coderは英語以外に弱い（公式）
48GB	○	○	○	IQ2_XS（最速はQ2_0）	IQ2_XSは簡体字が混じる例あり
64GB	◎ 全サイズ	◎ 全サイズ	◎ 全サイズ	IQ2_XS（IQ3_XXS・IQ3_Sも可）	日本語重視ならIQ3_S
96GB以上	◎	◎	◎	IQ3_S、Unsloth UD-IQ4_XS	—

出典：Strata README・docs/MODELS.md「Pick by RAM」。日本語の列はai-local-labの小テスト（1題材×3回）と公式のCoderの注意（2026年10月11日確認）

• ◎○△×は公式表の言い方を記号にしたもので、速さの評価ではない（同じ記号でもVRAMが多いほど速い）
• 32GBの行は「低RAMモード」。VRAMが小さいほどSSDから読む分が増え、公式もかなり遅くなると明記
• SSDの空きは約80GB（Q2_0〜IQ3_XXSのモデル66〜76GB＋先読み用の層 約6GB、画像ありで＋1GB）。IQ3_Sはモデルだけで約84GBあり、セットアップの確認では空き約92GB（画像ありで約93GB）が必要。NVMeを強く推奨
• VRAM 8GBは公式要件外（遅いが動く）
• 表の「日本語での向き」は、32GBの行（Coderについての公式の注意）を除き、第三者の小テスト（1題材×3回）による目安。日本語の品質を測った公式の評価はない

Strataではメモリが決め手になる理由

Strataは起動時にエキスパートをメモリへ読み込むため、メモリは「エキスパートの容量＋約10GB」が必要です。エキスパートはQ2_0で34GB、IQ2_XSで35.5GB、IQ3_XXSで43GB、IQ3_Sで50GBなので、IQ2_XSなら約46GB、IQ3_Sなら約60GBが目安です。

決め手はメモリです。32GBのPCで選べるのは基本的にコード向けのCoderで、公式は、コード以外の用途や英語以外の言語（中国語など）に弱いと明記しており、日本語も当てはまります。日本語で使うなら48GB以上を考えましょう。

自分のPCのVRAM・メモリ・SSDを確かめる

Windowsならタスクマネージャーの「パフォーマンス」タブで、GPUの「専用GPUメモリ」（VRAM）、メモリの容量、ディスクの空きを確認できます。

詳しい手順は、PCのメモリ確認方法｜Windows11で容量・使用率・型番と増設可否を調べるにまとめています。

Strataの必要スペック｜GPU・メモリ・CPU・SSD・OSの条件

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Strataの公式の動作条件を、README・docs/INSTALL.mdなどから1枚にまとめました。NVIDIAのドライバーは580以降が必要なので、古いままの人は先に更新しておきましょう。

Strataの公式の動作条件

項目	Strata公式の条件（10月11日時点）
GPU（NVIDIA）	GeForce RTX 20／30／40／50シリーズ、VRAM 12GB以上（8GBは遅いが動く）。ドライバー580以降
GPU（AMD）	RX 7900 XT/XTX、RX 9070/9070 XT、Radeon AI PRO R9700（検証済み）、RX 7800 XT/7700 XT、RX 9060 XT（所有者が検証）、RX 6800/6900シリーズ（コミュニティ報告）。VRAM 12GB以上。内蔵Radeonは非対応。Windowsでは画像の読み取り不可
メモリ	32GB以上（64GBで全サイズ。詳細ページの要件表は64GB推奨）
CPU	x86-64でAVX2対応（ここ約8年のIntel／AMDデスクトップCPU）。AVX-512（Ryzen 7000/9000）は少し速い
SSD	空き約80GB。NVMeを強く推奨。AVX-512のCPUでQ2_0を使うと、一度だけ約40GBを追加で書き込む
OS	Windows 10/11、Linux（Ubuntu 22.04/24.04は全自動）
対象外	macOS（Apple Silicon）。Intel ArcはLinuxのみ

出典：Strata README・docs/INSTALL.md・docs/DETAILS.md・Issue #899（2026年10月11日確認）

Strataのサイズ（量子化）ごとの違い

Strataでは、量子化（データを小さく詰めること）の度合いが違う「サイズ」を選びます。公式は、小さいほど速く、大きいほど少し賢いと説明しています。表の「必要なメモリ＋VRAM」は手持ちのメモリとVRAMを足して比べる数字ではないので、選べるサイズは早見表で確かめてください。

サイズ	必要なメモリ＋VRAM（GB）	ダウンロード（GB）	速さ	品質（公式の表現）
Q2_0	37.6	66	いちばん速い	good
IQ2_XS	39.2	68	速い	better（おすすめ）
IQ3_XXS	47.0	76	やや遅い	great
IQ3_S	54.8	記載なし（Hugging Face上の合計83.6）	いちばん遅い	公開テストでフルモデル並み
Coder（IQ1_M）	32GBのPCで動く	—	長いプロンプトの読み込みが最速	コード向け。コード以外・日本語などは弱い

出典：Strata docs/MODELS.md「The sizes」、Hugging Face ISTA-DASLab/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF（2026年10月11日確認）

初回は、表とは別に先読み用の層（約6GB、画像ありで＋1GB）を取得します。ほかに約4bitのUnsloth UD-IQ4_XS（ダウンロード94GB）も選べます。メモリ48GBから動きますが、約80GB未満では一部をSSDから読むため遅く、公式のおすすめは96GB以上のPCです。

VRAM 8GB・ノートPC・Mac・Intel ArcでStrataは動く？

• VRAM 8GB：公式要件は12GB以上。INSTALL.mdは遅いが動くとし、v0.1.38からは6GBのカードも起動する。第三者のRTX 4060 Laptop 8GB＋メモリ32GB（ai-local-lab・0.1.33）では、Coderのみ・4Kで毎秒約12トークンで、日本語の文章は成立しなかった
• ノートPC：Strata公式の推奨構成は記載なし（10月11日時点）。ノート用GPUは同じ名前でもVRAMが少なく、ドスパラの一覧ではRTX 5070 Laptopが8GB、RTX 5070 Ti Laptopが12GB（10月11日確認）
• Mac：非対応。作者はIssue #899（10月7日）で、CUDA・HIP・SYCLで動くため対象外と回答し、Apple Siliconならllama.cppかMLXを勧めた
• Intel Arc：Linuxのみ（「Intel Arc is Linux only for now.」）。Windowsの手順はない
• 旧GPU・Strix Haloなど：GTX 10などの旧GPU、Ryzen AI Max（Strix Halo）、AVX2非対応CPUは、コミュニティによる試験的対応

Strataの導入手順｜Windowsはダブルクリックで始められる

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Strataの導入は、WindowsならZIPを展開してダブルクリックするだけで、コマンドを打つ必要はありません。ここではWindowsの流れを、README・docs/INSTALL.md（10月11日時点）に沿って紹介します。

始める前のチェック

• GPUとVRAM：NVIDIAのRTX 20〜50か対応Radeonで、12GB以上
• メモリ：日本語で使うなら48GB以上、全サイズなら64GB
• NVMe SSDの空き：約80GB（IQ3_Sは約93GB、複数サイズを入れるなら100GB超）
• NVIDIAドライバー：580以降
• ブラウザなど、メモリを多く使うアプリは閉じておく

Strataのインストールの流れ（Windows）

PCに合う設定を測る機能もあります（15〜30分・NVIDIAのみ）。ダウンロード後に「Tune Strata for this PC now?」と聞かれ、Enterで測定、不要ならnです。後からはフォルダでコマンドプロンプトを開きSTART-HERE.bat --calibrateと入力します。

Strataの初回起動で固まるのは正常

起動中は35〜55GBをメモリに読み込むため、1〜3分ほどPCが重くなったり、反応しなくなったりすることがあります。READMEも正常な動作と説明しているので、ウィンドウを閉じずに待ちましょう。

10分たっても戻らないときは、PCを再起動し、ほかのアプリを閉じてから再実行します。それでも続くなら、小さいサイズ（Q2_0かIQ2_XS）に変えるのが公式の案内です。

ブラウザで使う・Claude CodeやCodexからStrataを使う

準備が終わるとブラウザで http://127.0.0.1:8080 が開き、そのままチャットできます。127.0.0.1は「このPC自身」を指す住所で、既定では外からつながりません。

• OpenAI互換API：http://127.0.0.1:8080/v1（APIキーとモデル名は何でもよい）
• Anthropic互換API：/v1/messages（Claude Codeは ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080）
• Codex CLI：/v1/responses（v0.1.39から）

Claude Codeなどに、公式の手順書（docs/AI_SETUP.md）どおりStrataをセットアップさせる方法も案内されています。なお標準では一度に1件だけ処理し、ほかのリクエストは順番待ちです。

2回目以降・更新・モデルの追加

• 2回目以降：START-HERE.batで、再ダウンロードなしにすぐ起動。ウィンドウを閉じると停止
• 更新：UPDATE.bat。ZIPで入れた人は新しいZIPを展開し直す（モデルは隣のStrata-dataフォルダに残る）
• 別サイズの追加：SETUP.bat

Linuxは ./setup.sh で始められ、Ubuntu 22.04/24.04は全自動です。DockerはNVIDIAのみ対応しています。

Strataの速さは？GPU別の目安と測った条件

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Strataの速さは「トークン/秒」で表します。トークンはAIが文章を細かく区切って扱う単位で、1秒間にいくつ書き出せるかが回答の速さです。作者は、毎秒60トークンなら人が読むより速いと説明しています。

ただし数字は、測った人・GPU・版・サイズ・文脈の長さで大きく変わります。IQ2_XSの回答は、第三者の実測でRTX 3060 12GBが毎秒約34〜46トークン、RTX 5090 32GBが約179（4K）です。作者の自己申告では、RTX 5070 12GBで79（短い会話・0.1.26）です。

Strata作者の測定（自己申告）

上のグラフはStrata作者の自己申告です。RTX 5070 12GB・Ryzen 5 7600・DDR5-5200 64GB・Windowsで、短い会話（4K）の回答を測っています。Q2_0はエンジン0.1.36、ほかは0.1.26です。

測った人	環境	版	サイズ・条件	回答（トークン/秒）	読み込み（トークン/秒）
作者（自己申告）	RTX 5070 12GB、Ryzen 5 7600、DDR5-5200 64GB、Windows	Q2_0は0.1.36、他は0.1.26	Q2_0／IQ2_XS／IQ3_XXS／IQ3_S／Coder。回答は4K、読み込みは32K	94／79／62／53／55	2,650／2,090／1,750／1,620／2,180
同上	同上	同上	同じ5サイズ、文脈128Kでの回答	76／63／49／46／43	—
作者（自己申告）	RX 9070 XT 16GB、Ryzen 9 3900X、メモリ47GB、Linux	記載なし	Q2_0／IQ2_XS／Coder、4K（128Kでは48／36／33）	60／52／44	1,160／1,110／1,420
作者（自己申告）	RTX 5070、Ryzen 5 7600、Windows、既定設定、3回交互	0.1.41→0.1.42	Q2_0	77.0→85.6（+11.2%）	—
作者（見込み・測定ではない）	RTX 3090 24GB	—	短い会話	約100〜140	—

出典：Strata README「How fast is it?」・docs/MODELS.md・docs/DETAILS.md・v0.1.42リリースノート（2026年10月11日確認）

• IQ2_XSの行は、派生版Swift 1.5のIQ2_XSで測定（作者は原版と同じ速さと説明）
• 0.1.42の85.6は、94と測り方が違うため直接は比べられない
• RTX 3090は作者の見込みで、測定値ではない

v0.1.42では、エキスパートがVRAMに収まりきらないNVIDIA 1枚の構成で、回答が約13〜16%速くなりました（作者側のRTX 3060・A4000・P100で測定）。ほぼ全部がVRAMに載る構成では変化なしとされています。

Strataの第三者による実測

測った人	環境	版	サイズ・条件	回答（トークン/秒）
西川和久氏（PC Watch、10月6日）	RTX 3060 12GB、Core i9-12900、DDR4-2667 64GB、NVMe、Windows 11	0.1.38	IQ2_XS、文脈262,144、画像あり、思考なし、3回平均	コード43.9／論理37.3／文章33.7／日本語38.5
同上	同上	0.1.38	IQ3_S、文脈128K、思考なし、3回平均	コード31.8／論理27.3／文章24.8／日本語29.0
コミュニティ報告（公式リポジトリ掲載、10月9日）	RTX 3060 12GB、Core i7-12700、DDR4-3200 64GB、NVMe、Windows 11	0.1.41	プロンプト4K、回答256、思考オフ、3回中央値。Q2_0／IQ2_XS／IQ3_XXS／IQ3_S	42.9／45.5／26.2／20.2（IQ3は別設定）
同上	同上	0.1.41	日本語のプロンプト4K（同じ4サイズ）	41.8／40.9／24.4／18.2
コミュニティ報告（10月10日）	RX 9070 16GB、Ryzen 7 5800X3D、64GB、Windows	0.1.41（HIP版）	IQ3_XXS、プロンプト約4.2K／33.5K／130K	58.7／57.9／57.9
コミュニティ報告（9月30日）	RTX 5090 32GB、Core Ultra 9 285K、64GB、Ubuntu 24.04	0.1.29	IQ2_XS、プロンプト4K／32K／128K、3回中央値	179.4／175.7／165.0
ai-local-lab（10月2日・9日追記）	RTX A6000 48GB、Core Ultra 9 285K、メモリ127GB、Windows 11	0.1.33	IQ2_XS、1K／4K／32K／128K、3回中央値	102.6／100.6／97.9／85.4

出典：PC Watch 西川和久の不定期コラム、Niko1221/Strataのbench/results・docs/COMMUNITY_BENCHMARKS.md、ai-local-lab（2026年10月11日確認）

同じRTX 3060でも、版・サイズ・設定で2倍以上違うことがあります。v0.1.42のリリースノート（作者側の測定）ではIQ3_XXSが毎秒47.7→62.1トークンで、上のコミュニティ報告（0.1.41で26.2）と大きく離れています。機材・版・設定が違うため、直接は比べられません。

Strataの速さを左右する5つの条件

• VRAMの量：多いほどGPUに置けるエキスパートが増える
• サイズ：小さいほど速く、大きいほど少し賢い
• 文脈の長さ：作者の表でも、128Kでは4Kより遅い
• 版：更新で速くなることがある（v0.1.42など）
• メモリの速度と画面出力：定格より遅いメモリはCPU側が遅くなり、モニターをつないだGPUは表示にVRAMを使う

保存先も見落とせません。PC Watchの西川氏の記事では、SATA接続のドライブでは3分たっても読み込みが終わらず、NVMeでは約30秒で起動したと紹介されています。

Strataは日本語で使える？

日本語でも使えますが、出来は選ぶサイズで変わります。作者はv0.1.27で、先読み用の語彙に中国語・日本語・韓国語のトークンを加えました。作者の測定（RTX 5070・Q2_0）では、中国語の3例が15〜38%速くなり、日本語は1例で毎秒63→72トークンでした。

日本語の品質について、Strata公式の評価はありません（10月11日時点）。第三者（ai-local-lab）の小テスト（1題材×3回）では、簡体字の混入がIQ3_Sで0/3、IQ2_XSで2/3、Coderは日本語として成立したのが0/6でした。

日本語の文章が中心なら、メモリ64GBでIQ3_Sが第一候補です。ただし上の小テストの範囲での目安で、公式の評価ではありません。

StrataとOllama・LM Studio・llama.cppの違いと使い分け

StrataはQwen3.8-Flash-Next専用で、12〜24GBのGPUとメモリ64GB前後で動かすことに特化しています。OllamaやLM Studioは、いろいろなモデルを手軽に入れ替えるための道具です。

Strataと他ツールの違い

ツール	向いている人	Qwen3.8-Flash-Nextの扱い（10月11日確認）	対応OS
Strata	Qwen3.8-Flash-Nextを12〜24GBのGPUで速く使いたい	専用。2〜3bit台のサイズ（ダウンロードは小さい3サイズで66〜76GB、IQ3_Sは約84GB）をGPU・メモリ・SSDに分けて配置	Windows／Linux
Ollama	いろいろなモデルを手軽に入れ替えたい	公式ライブラリにあり。GGUF版の最小はq4_K_Mの120GB（105GBの版はMLX形式で、OllamaのMLX対応はAppleシリコン向け）	Windows／Mac／Linux
LM Studio	画面操作でモデルを探して試したい	公式カタログにあり（GGUF）。表示される最低システムメモリは96GB	Windows／Mac／Linux
llama.cpp	細かく設定したい中級者	同じIQ2_XSのファイルを動かせる。第三者の1例（A6000・48GBに全部載る条件）では、既定設定のllama.cppに対しStrataの回答が約1.7倍、llama.cppを調整すると差は約1.4〜1.6倍	Windows／Mac／Linux

出典：Ollama公式ライブラリ・Ollama公式ブログ、LM Studio公式カタログ、ai-local-lab（2026年10月11日確認）

OllamaやLM Studioで、Strataと同じ条件の速度を測った記録はありません。StrataのおすすめIQ2_XSはダウンロード68GBでメモリ48GBから動きますが、Ollama公式のGGUF版は最小120GB、LM Studioは最低システムメモリ96GBと表示しています。

どれを選べばいい？

• Qwen3.8-Flash-Nextを自分のゲーミングPCで使いたい：Strata
• いろいろなモデルを試したい・Macで使いたい：OllamaやLM Studio（Macは作者もllama.cppかMLXを勧めている）
• サーバーで大人数に提供したい：Qwen公式が勧めるvLLM・SGLang・KTransformers

OllamaとLM Studioの違いそのものは、LM StudioとOllamaの違いは？初心者向けローカルAIツールの選び方で詳しく比べています。

Strataを使う前の注意点｜安全性と動かないときの対処

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Strataは個人が中心となって開発しているオープンソースで、更新もとても速いプロジェクトです。安全とも危険とも断定はできないので、公式に書かれている事実を並べます。

Strataを安全に使うための確認

確認すること	理由（公式の記載）
入手先は本家 github.com/Niko1221/Strata だけ	同名・派生のリポジトリが多数ある。stratallm.orgは自ら「Unofficial」と書いたサイトで、要件が公式と食い違う
実行ファイルが未署名であることを知っておく	strata.exeとstrata-vision.exeはコード署名されていない。セットアップは取得したエンジンをGitHubが公開するSHA-256と照合し、不一致なら削除して止まる（0.1.40.2から。値を取れないときは警告して続行）
外部のセキュリティ監査はまだ	SECURITY.mdに明記。修正は最新版にだけ入る
スマホや別のPCから使うときは必ずAPIキーを設定	既定は127.0.0.1（このPCだけ）。–host 0.0.0.0で開くときは「Always set a key.」と公式が注意
「experimental speed projection」は既定オフのまま	速くする機能ではなく、AIの「断る」振る舞いを外すためのもの。公式も安全上の振る舞いが外れると明記
エージェントにつなぐときは、ファイル編集・コマンド実行を確認制にする（編集部のすすめ）	v0.1.40.1で、思考やコードブロック内に書かれただけのコマンドが実行されうる不具合を修正した例がある
初回のダウンロードは通信する	モデル（約70GB）を取得する。推論はPC内で行い、READMEは「Nothing leaves your PC.」と書く。テレメトリについての明示的な記載はない

出典：Strata SECURITY.md・docs/TROUBLESHOOTING.md・README・リリースノート（2026年10月11日確認）

Windows 11の「スマートアプリコントロール」は安全と確認できない未署名アプリを止める機能で、Strataも対象です。アプリごとの許可はできず、オフはPC全体に及ぶので慎重に判断してください。Microsoft公式では、最近の更新を入れていれば初期化せずにオンへ戻せます（10月11日確認）。

止められたのが画像用のstrata-vision.exeだけなら、START-HERE.bat --setup --vision noで画像の読み取りを使わない設定にすれば回避できると公式は案内しています。

Strataが動かない・遅いときの対処

症状	主な原因	対処
初回起動でPCが固まる	35〜55GBをメモリに読み込み中	閉じずに待つ。10分以上なら再起動し、他のアプリを閉じて再実行。続くなら小さいサイズへ
「the NVIDIA driver is too old」	ドライバーが古い（580未満）	ドライバーを更新して再起動
「port 8080 is already in use」	Strataがすでに起動している	既存のウィンドウを探す。別の番号で起動（–port 8081）
Smart App Controlでブロックされる	実行ファイルが未署名	上の注意を読んで判断。画像用だけなら –vision no で回避
極端に遅くディスクのランプが点滅し続ける／「the engine stopped unexpectedly」	空きメモリが足りない	ブラウザなどを閉じる。Q2_0かIQ2_XSに変える
表の速さより遅い	モニターをつないだGPUや他のGPUアプリがVRAMを使う／メモリが定格より遅い	他のアプリを閉じる。BIOSでEXPO／XMPを有効にする
WindowsでIQ3_Sなどが半分ほどの速さ（GPU使用率は高く電力は低い）	空きVRAMが数百MiBに減り、Windowsが中身の一部をメインメモリへ移すとみられる（毎回ではない）	START-HERE.bat –vram-reserve-mib 4096で空きを残す（第三者の例：毎秒42→80）
起動に何分もかかる	モデルをSATA SSDやHDDに置いている	NVMeに置く（第三者の例：SATAで3分以上→NVMeで約30秒）
ゲームや3Dソフトを同時に使いたい	既定では空きVRAMを700MiBだけ残してエキスパートで埋める	–vram-reserve-mib 2048などで多めに残す（回答は少し遅くなることがある）
UPDATE.batで「git pull did not succeed」	10月6日にリポジトリの履歴が整理された	0.1.40.2以降のUPDATE.batは自動で対処。古い版なら新しいZIPを展開し直す
同じ文を繰り返して止まらない	作者の回答では、アプリがサンプリング設定を送らないときの既定（greedy）とモデル自体	設定ファイルでQwen推奨のtemperature・top_p・presence penaltyを設定。0.1.40からは繰り返しを止める任意設定もある

出典：Strata docs/TROUBLESHOOTING.md・docs/INSTALL.md・README・Issue #728・PC Watch（2026年10月11日確認）

Strataは更新が速いので版を確認する

Strataは9月24日（UTC）の公開から17日間で47版が出ました。リリース一覧によると10月11日時点の最新はv0.1.42で、サポートされるのは最新版だけです。

v0.1.42ではNVIDIAの既定設定が変わり、答えがわずかに変わります（作者測定で上位1語の一致率97.7〜98.2%）。元に戻す設定もあるので、不具合を報告するときや速さを比べるときは版を書き添えましょう。

Strataを動かすPCの選び方とおすすめ3台

Strataを使うためのPC選びは、VRAM 12GB以上のGPUと、メモリ64GBが軸です。手持ちのPCを生かすか、新しく買うかで考え方が変わります。

手持ちのPCなら、まずメモリを64GBへ

VRAM 12GB以上のGPUがあってメモリが32GBなら、増設が近道です。VRAMを増やしても必要なメモリは減らない（VRAM 24GB以上で低RAMモードを使う場合を除く）ため、GPUの買い替えより先にメモリを見直しましょう。

空きスロットの確認や、自分で増設するかBTOでカスタマイズするかの判断は、BTOのメモリ・SSDは自分で増設した方が安い？で比べています。

新しく買うなら：VRAM 12GB以上＋メモリ64GB＋NVMe

Strata作者の測定機は、RTX 5070 12GB・Ryzen 5 7600・DDR5-5200 64GBです。公式の要件もVRAM 12GB以上なので、Strataだけが目的なら上位のGPUは必須ではありません。

ただし作者は、VRAMが多いほど速くなるとも説明しています。

以下の3台は、どれも標準メモリが16GB×1枚で、そのままではStrataの要件（32GB以上）に届きません。注文時にメモリを64GB（32GB×2）へ変えると、一律で+154,000円です（2026年10月11日確認）。

【予算重視・作者の測定機に近い】THIRDWAVE AD-R5A57A-01W

Strata作者が速度を測ったPC（RTX 5070 12GB・Ryzen 5 7600・64GB）とGPUが同じで、CPUも同じRyzen 7000シリーズです。メモリを64GBにすれば、作者の測定環境にいちばん近い構成になります。

作者の自己申告値は、IQ2_XSで毎秒79トークン（短い会話・0.1.26）。標準の16GBでは要件に届かないため、メモリのカスタマイズが前提です。

238,880円（税込）

メモリ64GB構成は392,880円です。価格は2026年10月11日に確認したもので、送料3,300円は別です。

※価格・在庫は変動します。最新は公式で確認を

【VRAMを16GBに増やす】GALLERIA XGR5M-R57T-GD

Strata作者は、速いGPUよりVRAMの多さが大事で、VRAM 1GBごとに約700個多くエキスパートを置けると説明しています。①より4GB多い16GBのぶん、GPUに任せられる計算が増えます。

ただしRTX 5070 TiでのStrataの実測は、公式・コミュニティの一覧にまだありません（10月11日時点）。

359,980円（税込）

メモリ64GB構成は513,980円です。価格は2026年10月11日に確認したもので、送料3,300円は別です。

※価格・在庫は変動します。最新は公式で確認を

【ゲームも最高設定で】GALLERIA FPR7M-R58-W

VRAMは②と同じ16GBで、Strataでの速さを②と同じ条件で比べた計測はまだありません。GPUの格が一つ上で、CPUは8コア16スレッド、SSDは標準で1TB、電源は850W GOLDです。

②を64GB＋1TBにすると532,980円で、③の64GB構成（543,980円）との差は11,000円です。

389,980円（税込）

メモリ64GB構成は543,980円です。価格は2026年10月11日に確認したもので、送料3,300円は別です。

※価格・在庫は変動します。最新は公式で確認を

Strata向け3台の比較表

モデル	CPU	GPU	標準メモリ	ストレージ	価格（標準）	価格（64GB構成）	向いている人
THIRDWAVE AD-R5A57A-01W	Ryzen 5 7500F	RTX 5070 12GB	16GB×1	500GB NVMe	238,880円（税込）	392,880円（税込）	予算を抑えて作者の測定機に近い構成にしたい
GALLERIA XGR5M-R57T-GD	Ryzen 5 7500F	RTX 5070 Ti 16GB	16GB×1	500GB NVMe	359,980円（税込）	513,980円（税込）	VRAMを16GBに増やしてGPUに多く載せたい
GALLERIA FPR7M-R58-W	Ryzen 7 7700	RTX 5080 16GB	16GB×1	1TB NVMe	389,980円（税込）	543,980円（税込）	ゲームや画像生成も高設定で使いたい

価格は税込・2026年10月11日15時59分確認・送料3,300円別。64GB構成＝メモリを64GB（32GB×2）DDR5-4800に変更（+154,000円）。①②を64GB構成にしてSSDも1TBにすると、さらに+19,000円（合計①411,880円、②532,980円）。

＼メモリ64GBは注文画面で選べる／

Strataだけなら①で十分です。ゲームや画像生成も高設定で使うなら③が候補になります。

①より安い候補はTHIRDWAVE AD-R5A56C-01W（RTX 5060 Ti 16GB、本体219,980円）です。標準メモリ16GB×1枚では要件に届かず、64GB構成は373,980円です（10月11日確認）。速さは作者の推定値（±20%）と、特殊な構成の第三者報告2件だけです。

• 32GB化（+56,100円）だとCoderだけになるので、日本語で使うなら64GBを選ぶ（ドスパラのカスタマイズに48GBはない）
• メモリは「64GB（32GB×2）」のような2枚組を選ぶ

まとめ：Strataは「メモリ64GB＋VRAM 12GB以上」で大きなAIを手元で動かせる無料ツール

Strataは、サーバー向けの大きなQwen3.8-Flash-Nextを、ゲーミングPCのGPU・メモリ・SSDに分けて動かすローカルLLMエンジンです。

速さや対応GPUは版ごとに変わるので、導入前に本家GitHubのREADMEとリリースノートで最新の情報を確かめてください。

確認日：2026年10月11日（Strata v0.1.42、ドスパラの価格は15時59分）。更新履歴：2026年10月11日 公開

• 予算重視なら：THIRDWAVE AD-R5A57A-01W（RTX 5070 12GB）
• VRAMに余裕を持たせるなら：GALLERIA XGR5M-R57T-GD（RTX 5070 Ti 16GB）
• ゲームも高設定で遊ぶなら：GALLERIA FPR7M-R58-W（RTX 5080 16GB）

＼メモリ64GBは注文画面で選べる／

Strataについてよくある質問

Strataは無料で使えますか？

はい。StrataはMITライセンスのオープンソースで無料です（寄付の案内のみ）。動かすQwen3.8-Flash-Nextは別のライセンス（Qwen Community License 1.0）で、個人・社内での利用はできます。

VRAM 8GBのグラボでもStrataは動きますか？

公式の要件はVRAM 12GB以上です。8GBは遅いが動くとされますが、第三者のノートPC（RTX 4060 Laptop 8GB・メモリ32GB・0.1.33）の例では、Coderしか選べず毎秒約12トークン（4K）で、日本語の文章も成立しませんでした。

メモリ32GBでもStrataを使えますか？

使えますが、公式のおすすめはコード向けのCoderです。Coderは日本語・中国語など英語以外が苦手と公式が書いています。VRAM 24GBのGPUなら、32GBでも低RAMモードでQ2_0とIQ2_XSが動きます。

MacでStrataを使えますか？

使えません。作者は対象外とし、Apple Siliconならllama.cppかMLXがよいと回答しています（10月7日）。

Strataでデータが外部に送られることはありますか？

READMEには「Nothing leaves your PC.」（データはPCの外に出ない）と書かれています。ただし初回のモデルのダウンロードは通信が必要で、外部のセキュリティ監査はまだです。別の端末から使うときは必ずAPIキーを設定してください。