Familie Jais · 70Mrd. Parameter

Jais Adapted 70B Chat

Llama-2 70B, um 32.000 arabische Tokens erweitert. Zweisprachig AR/EN mit GQA.

MBZUAI / Core42·Lizenz Apache 2.0·Kontext 4k tokens·Erscheinungsdatum November 2024·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Bestes Open-Weight-LLM für Arabisch
  • GPT-4-Niveau auf Arabisch
  • Lizenz Jais (kommerzielle Nutzung)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —40 GB VRAM Q4
  • —Kontextfenster nur 4096
  • —Bei anderen Sprachen als Arabisch und Englisch eingeschränkt
Architektur
Dense · 70B · spezialisiert auf Arabisch + Englisch · MBZUAI/Core42 UAE
Training
MBZUAI/Core42 — Korpus mit 395 Milliarden Tokens aus ursprünglich arabischen Texten und hochwertigen englischen Texten.
Ideal für
Fortgeschrittenes ArabischZweisprachig AR/EN

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.

$ollama pull hf.co/inceptionai/jais-instruct-GGUF
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

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.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
40 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
48 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
75 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
140 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 64 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Jais Adapted 70B Chat?

Um Jais Adapted 70B Chat lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 40 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.

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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.

Einsteigerklasse
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900