InternLM2 20B Chat

在本地运行 InternLM2 20B Chat

在 Q4_K_M、4K 上下文下，InternLM2 20B Chat 约需 13.4 GB —— 权重 11.5 GB、KV 缓存 0.75 GB、激活缓冲 1.2 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 16 GB 显卡 —— 共 16 张，RTX 4060 Ti 16G 起步；76 张卡中有 48 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 5.25 GB，总量来到 19.2 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 32K；在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 19 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 InternLM2 20B Chat 的 GGUF 格式，共 2 个档位（Q4_K_M、Q5_K_M）。 其中 Q5_K_M 的公开困惑度损失最低，为 1.4%。列出的最快档位是 Q4_K_M，在 RTX 4090、batch 1 下约 78 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

InternLM2 20B Chat 需要多少显存？

在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 13.4 GB，到 32K 时约 19.2 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。

InternLM2 20B Chat 能在 16GB 显卡上跑吗？

可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 13.4 GB，在 RTX 4060 Ti 16G 上还剩 2.6 GB，本索引中 16 张 16 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格；76 张中有 48 张可以。

InternLM2 20B Chat 该用哪个量化档位？

Q5_K_M 的公开质量损失最低（1.4%），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、Q5_K_M。