Jamba 1.5 Mini
52B-A12BAI21 Labs
⚠ 已过时 · 建议改用 Ministral 3 8B Instruct
本索引现在会建议改用 Ministral 3 8B Instruct——可选的量化档位更多(2 → 3)。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 →
AI21 的 Mamba-Transformer 混合 MoE:总参数 52B,激活约 12B,256K 上下文。32 层中只有 4 层保留 KV 缓存,所以长上下文很省——但 52B 权重必须全部载入,Q4 约 31 GB。需要 32 GB 显卡或大内存 Mac,而不是本条目以前写的 16 GB 显卡。体积使用计算器通用比特率;本站未实测速度。
262K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
96.6%
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 Llama 3.1 对比Llama 3.1 70B Instruct
Meta Llama 3.1
Meta 前沿 70B 模型,需要 40GB+ 显存,适合双 3090 或 M2 Ultra。
Llama 3.3 70B Instruct
Meta Llama 3.3
Meta 最新 70B,多语言能力提升,可无缝替换 Llama 3.1 70B。
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。
在本地运行 Jamba 1.5 Mini
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Jamba 1.5 Mini 约需 33.0 GB —— 权重 29.9 GB、KV 缓存 0.06 GB、激活缓冲 3.0 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 40 GB 的 A100 40G,76 张卡中有 18 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 0.44 GB,总量来到 33.5 GB。这比参数量给人的印象要温和:32 层中只有 4 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 37 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 2 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 3.4%。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
- Jamba 1.5 Mini 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 33.0 GB,到 32K 时约 33.5 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。
- Jamba 1.5 Mini 能在 40GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 33.0 GB,在 A100 40G 上还剩 7.0 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;76 张中有 18 张可以。
- Jamba 1.5 Mini 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(3.4%),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、AWQ INT4。 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 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