Familie Lucie · 7Mrd. Parameter★ Made in France

Lucie 7B

Souveränes französischsprachiges LLM, auf einem französischsprachigen Korpus trainiert.

🇫🇷 OpenLLM-France·Lizenz Apache 2.0·Kontext 4k tokens·Erscheinungsdatum Januar 2025·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Vollständige französische Souveränität
  • Öffentliche Trainingsdaten
  • Ausgezeichnet in gehobenem Französisch
  • Öffentliche Unterstützung (CNRS, LINAGORA)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Nur 4k Kontext
  • —Weniger vielseitig als Mistral auf Englisch
Architektur
Llama-ähnlich · 32 Schichten · trainiert auf Jean Zay (CNRS)
Training
Projekt OpenLLM-France · Korpus 100 % transparent, hohe Anteil FR.
Ideal für
Gehobenes FranzösischLokaler Inhalt

05Installieren

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 run lucie:7b
⚠
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
5 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
6 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
9 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
16 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 8 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Lucie 7B?

Um Lucie 7B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 5 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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Unterwegs: Lucie 7B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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Ihr privates, kostenloses ChatGPT auf Ihrem Rechner in einer Stunde – mit LM Studio, Ollama, Open WebUI und Ihren Dokumenten, ganz ohne Cloud.

  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Lebenslange Updates

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
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Öffentliche Benchmarks

Aus Model Cards oder MMLU-Pro-/Community-Quellen übernommene Ergebnisse. Einheit: Anteil korrekter Antworten in %.

MMLU (fr)
54.2
FrenchBench
68