01Was es kann
- 2,5B actifs: débit élevé sur GPU grand public
- 262k de contexte pour de gros dépôts
- Apache 2.0, usage commercial libre
- Offizieller Ollama-Tag
- —~23 GB VRAM en Q4: carte 24 GB ou Mac 32 GB conseillé
- —Spécialisé code: moins adapté au chat généraliste
- —Keine öffentliche Bewertung in unseren Quellen: Leistung in Ihren Anwendungsfällen überprüfen
04Installieren
Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.
02Benötigter Speicher
Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.
Welche Hardware eignet sich für Flint 40B-A2.5B?
Um Flint 40B-A2.5B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 23 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.
Warum diese Wahl? Unsere vollständige Übersicht zu GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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Unterwegs: Flint 40B-A2.5B läuft auch auf einem RTX-Laptop (24 GB VRAM) →
03Erwartete Geschwindigkeit
Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.