Beam 1.0 501B-A23B
501B-A23BReflection Beam
Reflection AI 的首个开放权重模型,10 月以 Apache 2.0 发布:501B 纯文本混合专家模型,每个 token 约激活 23B 参数,面向编程和智能体任务。上下文窗口 100 万 token;52 层中只有 9 层的缓存随上下文增长,所以上下文很便宜:Q2_K(DevQuasar 发布的 182 GB 文件)在 4K 下约需 191 GB,128K 约 196 GB,用满 100 万上下文约 230 GB。512 GB 的 Mac Studio 在任何上下文下都能从容运行,256 GB 的到 128K 为止偏紧。Unsloth 的动态 4-bit 文件 UD-Q4_K_XL(307 GB)在 4K 下约需 321 GB,512 GB 的 Mac 仍然装得下;Q8_0(533 GB)在本站收录的任何单台机器上都装不下。体积按已发布的 GGUF 文件计算;基准成绩是 Reflection 自己报的,各档位的质量损失未公布。
1049K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
精度保留率
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
GPT-OSS 120B
OpenAI GPT-OSS
GPT-OSS 大杯(总 117B / 激活 5.1B)。原生 MXFP4 权重约 61GB —— 单张 80GB 卡或 128GB 统一内存 Mac 可跑。24GB 消费卡部分卸载虽慢但可用。
GLM-4.5-Air
Zhipu GLM-4.5
智谱 Agent/推理向 MoE(总 106B / 激活 12B)。Q4 约 64GB —— 96GB+ 统一内存 Mac 或双 48GB 卡最合适。同级别中工具调用能力突出。
Qwen3.8-Flash-Next
Qwen3.8
Qwen 下一代架构的预览版,8 月发布:125B 的混合专家模型,每个 token 约激活 6B 参数,另带一张 51B 的 n-gram 查找表。llama.cpp 从内存或磁盘按需读取这张表,它从不占用显存,但要占磁盘空间,而且打包在 GGUF 文件里,所以文件比下面的数字大得多。48 层中只有 12 层保留会增长的 KV 缓存,即使用满 256K 窗口也只多约 7.5 GB。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 79 GB,256K 下约 87 GB,128 GB 的 Mac 或 DGX Spark 能从容运行。单张 24 或 32 GB 显卡只有把专家卸载到系统内存才能跑。llama.cpp 以 `qwen4exp` 架构支持它。下方体积使用计算器的通用比特率(没有哪个文件大小能把模型本身和查找表分开),各档位的质量损失也未公布。
Muse Spark Open 816B-A42B
Meta Muse
Meta 目前最大的开放权重模型,10 月以 Muse Model License 发布:816B 混合专家模型,每个 token 约激活 42B 参数,面向编程和智能体任务,支持图像和音频输入。只有最小的量化版本能在单台机器上运行。Q2_K(ggml-org 发布的 304 GB 文件)在 4K 上下文下约需 319 GB,到 128K 也只要 327 GB,因为 62 层中只有 16 层的缓存会随上下文增长——512 GB 的 Mac Studio 可以从容运行,四张 80 GB 的 H100 则偏紧。用满 100 万上下文约需 389 GB。Q4_K_S(470 GB)和 Q8_0(872 GB)在本站收录的任何单台机器上都装不下。视觉和音频编码器是另外 2–4 GB 的文件,未计入。体积按已发布的 GGUF 文件计算;基准成绩是 Meta 自己报的,各档位的质量损失未公布。它的许可证不是常规开源许可:Meta 的仓库需要申请访问才能下载;基于它的产品须注明"Built with Muse Spark Open";年收入超过 2000 万美元的公司若要把它作为 API 服务提供,须先与 Meta 另签协议。
在本地运行 Beam 1.0 501B-A23B
在 Q8_0、4K 上下文下,Beam 1.0 501B-A23B 约需 556.9 GB —— 权重 505.9 GB、KV 缓存 0.31 GB、激活缓冲 50.6 GB。在 Q8_0 下,本索引中没有任何单卡能宽裕运行它,这个档位需要多卡或 CPU 卸载。更小的 Q2_K 版本约需 190.9 GB,Mac M5 Ultra 512G 可以宽裕运行。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 0.98 GB,总量来到 558.0 GB。这比参数量给人的印象要温和:52 层中只有 9 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 43 层被滑动窗口封顶,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 1M;在 Q8_0 下把它全部撑满约需 596 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Beam 1.0 501B-A23B 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q2_K、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
- Beam 1.0 501B-A23B 需要多少显存?
- 在 Q8_0、4K 上下文、batch 1 下约 556.9 GB,到 32K 时约 558.0 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。
- Beam 1.0 501B-A23B 能用单张显卡跑吗?
- 在 Q8_0 下,本索引中没有单卡能宽裕运行它。它约需 556.9 GB,意味着要多卡拆分或把部分层卸载到系统内存。更小的 Q2_K 版本约需 190.9 GB,Mac M5 Ultra 512G 可以宽裕运行。
- Beam 1.0 501B-A23B 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:Q2_K 是能在本站单台机器上运行的最大档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q2_K、Q8_0。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。
这个模型能跑在哪
按 Q8_0、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
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
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 2026-10-18 RSS → /zh/feed.xml