Familie Pangu · 72Mrd. Parameter

Pangu Pro MoE 72B

Erste offene Veröffentlichung von Huawei. Für Ascend-Chips optimiert. ⚠ Eigene Pangu-Lizenz.

🇨🇳 Huawei·Lizenz Pangu Model License·Kontext 32k tokens·Erscheinungsdatum April 2025← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • 72B insgesamt, MoE
  • Gut für Unternehmen und Code
  • Open-Weight verfügbar
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —42 GB VRAM Q4
  • —Nur 32k Kontext
  • —Huawei-Lizenz prüfen
Architektur
MoE · 72B · Huawei PanGu Pro · proprietäre Architektur
Training
Huawei — spezialisiert auf Code für Unternehmen und Geschäftsszenarien in China.
Ideal für
Ascend-ChipsUnternehmen CN

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/huawei/pangu-pro-moe-72b-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
42 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
50 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
78 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
144 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 72 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Pangu Pro MoE 72B?

Um Pangu Pro MoE 72B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 42 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.

Aktuelles Angebot: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonPreis ansehen →

Warum diese Wahl? Unsere vollständige Übersicht zu GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

Affiliate-Links – mögliche Provision ohne Mehrkosten für Sie, unabhängige Empfehlung. Als Amazon-Partner verdient QuelLLM an qualifizierten Käufen.

Dieses Modell in Ihrem privaten ChatGPT, ohne Cloud

Zu groß für Ihren Rechner? Das Kit liefert Ihnen das Modell, das in Ihren VRAM passt

  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Erstattung binnen 30 Tagen

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
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~28t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900