Arete 27B

27B

Nous Research Arete

Nous Research 在 Qwen3.8 27B 上做后训练,用于通用助手和智能体任务,架构保持不变。64 层中只有 16 层的 KV 缓存随上下文增长。内存按 bartowski GGUF 文件估算;另有可选的视觉编码器,已记录字节数。尚未核实这些文件的量化质量损失和速度。

⬇ 74.3K HF 下载量♥ 46 点赞bartowski/NousResearch_Arete-27B-GGUF· 数据更新于 11/15/2026
消费级显卡专业 GPUMac / 苹果芯片

262K

最大上下文

4

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

困惑度增幅(最佳档位)

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ3_K_M3.84989520515972114.0 GB——估算
计算HF
GGUFQ4_K_M5.03084015364445318.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ5_K_M6.04893765382303421.9 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.38260129858158730.2 GB——估算
计算HF

每个体积对应哪个文件

文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影(mmproj),它是另外下载的文件,两个数字都不含它。

相关社区实测

以下报告只代表报告自身的测试条件,其速度不会替代本页估算,也不能证明你的配置能装下。

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相似模型

与 Gemma 4 对比
26B-A4B

Gemma 4 26B-A4B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
Q4_K_M18.2 GB—困惑度增幅

Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4_K_M 下 32K 上下文约 18.8 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧,约 23.6 GB)。16 GB 显卡装不下,光 Q4_K_M 文件就有 17.0 GB。视觉编码器是另外一个 1.2 GB 的文件。体积按 bartowski 的 GGUF 文件计算,其 Q4_K_M 折合每参数 5.40 比特,明显高于通用的 4 比特档;Unsloth 的 UD-Q4_K_M 是另一个文件,小 0.09 GB。各档位的质量损失未公布。

31B

Gemma 4 31B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
Q4_K_M22.1 GB—困惑度增幅

Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4_K_M 在 4K 下约需 22.1 GB,在 24 GB 显卡上偏紧;Q3_K_M 在 4K 下约 18.3 GB。32 GB 显卡跑 Q4_K_M 的 32K 很从容。Google 还发布了官方的量化感知训练(QAT)Q4_0 版本,单个 17.7 GB 文件:4K 下约 20.1 GB,24 GB 显卡宽裕地跑到 16K。它的视觉编码器是另外一个 1.2 GB 的文件,加载后在 24 GB 上连 4K 都偏紧。其余档位按 bartowski 的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。该仓库另有两个用于推测解码的 MTP 草稿头文件(Q4_0 为 349 MB,Q8_0 为 515 MB),它们不是模型本体,不计入这里的显存。

35B-A3B

Qwen3.6 35B-A3B

Alibaba Qwen3.6

消费级显卡专业 GPU
Q4_K_M23.4 GB—困惑度增幅

今年被推荐最多的 24 GB 显卡模型之一:总参数 35.5B,每个 token 约激活 3B,每个 token 读取的数据量和 3B 模型差不多。40 层中只有 10 层保留会增长的 KV 缓存,所以上下文很便宜:Q4_K_M 在 4K 下约需 23.4 GB,32K 下约 24.0 GB。按本站的规则,这在 24 GB 显卡上属于「勉强」而不是「宽裕」,因为本站计入了多数指南忽略的运行缓冲;32 GB 显卡,或 48 GB 的 Mac(靠 GPU 可用的那部分统一内存)才有真正的余量。它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按 bartowski 的 GGUF 文件计算;Unsloth 的 UD-Q4_K_M 是另一个文件,小 0.15 GB。各档位的质量损失未公布。

27B

Qwen3.6 27B

Alibaba Qwen3.6

消费级显卡专业 GPU
Q4_K_M19.1 GB—困惑度增幅

Qwen3.6 这一代的稠密模型,也是很受欢迎的本地写代码模型。它和更新的 Qwen3.8 27B 结构相同:64 层中只有 16 层保留会增长的 KV 缓存。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 19.1 GB,32K 下约 21.0 GB,两种情况在 24 GB 显卡上都很宽裕。Q5_K_M 在 24 GB 上偏紧;16 GB 显卡在这里列出的任何档位都装不下。体积按 bartowski 发布的 GGUF 文件计算,Unsloth 的同档位文件约小 1 GB。各档位的质量损失未公布。

在本地运行 Arete 27B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Arete 27B 约需 18.3 GB —— 权重 16.3 GB、KV 缓存 0.25 GB、激活缓冲 1.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 24 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 3090 起步;78 张卡中有 31 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 1.75 GB,总量来到 20.2 GB。这比参数量给人的印象要温和:64 层中只有 16 层的 KV 缓存会随上下文增长,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 36 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Arete 27B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q3_K_M、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Arete 27B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 18.3 GB,到 32K 时约 20.2 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
Arete 27B 能在 24GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 18.3 GB,在 RTX 3090 上还剩 5.8 GB,本索引中 4 张 24 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 31 张可以。
Arete 27B 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 4 个档位是 Q3_K_M、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-11-15 RSS → /zh/feed.xml