Familie Rakuten · 700Mrd. Parameter

Rakuten AI 3.0

Offenes japanisches Spitzenmodell mit ~700B Parametern, MoE. Projekt GENIAC. Apache 2.0. Hervorragend auf Japanisch.

Rakuten·Lizenz Apache 2.0·Kontext 32k tokens·Erscheinungsdatum März 2025← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Sehr gut im Japanischen
  • 700 Milliarden Parameter insgesamt
  • Unternehmensnutzung im E-Commerce
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —420 GB VRAM Q4
  • —Nur 32k Kontext
  • —Stark auf Japanisch und Handel ausgerichtet
Architektur
MoE · 700 Milliarden insgesamt · Rakuten AI 3 · 32k Kontext
Training
Rakuten – sehr großes JP/EN-Korpus für E-Commerce und Unternehmensanwendungen.
Ideal für
Muttersprachiger JapanerJapanische Souveränität

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.

$# Infrastructure lourde requise — non disponible en local standard
⚠
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
420 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
500 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
745 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
1400 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 500 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Rakuten AI 3.0?

Um Rakuten AI 3.0 lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 420 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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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
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900