Command R 35B
35BCohere
⚠ 已过时 · 建议改用 Qwen3.8 27B
本索引现在会建议改用 Qwen3.8 27B——上下文更长(128K → 256K)。下面的数字依然准确,只是这已经不是一个值得从它开始的型号了。 对比两者 →
Cohere RAG 优化模型,检索增强生成能力出色。本页体积按 8 个 KV 头的分组查询注意力计算(32K 下缓存约 5 GB)。2024 年 3 月的原版(c4ai-command-r-v01)为全部 64 个头保留完整缓存——32K 下约 40 GB——计划跑长上下文前,请先确认下载的是哪个版本。
131K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.0%
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
相似模型
与 Qwen2.5 32B 对比Qwen2.5 32B Instruct
Alibaba Qwen2.5
24GB 显存单卡可运行 Q4_K_S,推理能力接近 GPT-4,性价比极高。
Mistral Small 24B Instruct
Mistral AI
Mistral 高效 24B 模型,多语言能力强,Q4 量化可装入 24GB 显存。
Yi 1.5 34B Chat
01.AI Yi
01.AI 强力中英双语模型,性能与 Qwen 32B 相当。
Gemma 2 27B Instruct
Google Gemma 2
最大开源 Gemma 2,推理能力强,Q4 量化需 24GB+ 显存。
在本地运行 Command R 35B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Command R 35B 约需 22.9 GB —— 权重 20.2 GB、KV 缓存 0.63 GB、激活缓冲 2.1 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 2 张,RTX 5090 起步;76 张卡中有 24 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 4.37 GB,总量来到 27.7 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 44 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、GPTQ —— 共 2 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 3.0%。列出的最快档位是 GPTQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 55 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。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
- Command R 35B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 22.9 GB,到 32K 时约 27.7 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。
- Command R 35B 能在 32GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 22.9 GB,在 RTX 5090 上还剩 9.1 GB,本索引中 2 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 24 张可以。
- Command R 35B 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(3.0%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、GPTQ INT4。
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%。
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 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml