K2 Horizon 7B
7BMBZUAI K2 Horizon
MBZUAI IFM 的 K2 Horizon 系列中的小号稠密型号,Apache 2.0 许可,训练数据一并公开。名字叫 7B,实际有 9.0B 参数:25 万词表的输入、输出两张表多出约 2B。Q4_K_M 在 4K 上下文约需 6.5 GB,8 GB 显卡在这个长度下宽裕;16 GB 显卡到 32K(10.8 GB)都宽裕,128K 则约需 25.6 GB,因为每层都保留普通 KV 缓存。llama.cpp 以 `k2-horizon` 架构运行它。体积按 IFM 官方 GGUF 文件计算(bartowski 的 Q4_K_M 约大 0.2 GB),各档位的质量损失未公布。
524K
最大上下文
4
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
| 格式 | 级别 | BPW | 显存 | PPL 损失 | 速度 | 来源 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GGUF | Q4_K_M | 4.97 | 6.5 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 5.74 | 7.4 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q6_K | 6.57 | 8.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.5 | 10.6 GB | — | — | 估算 |
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存:显存一栏是在权重之外,再加上 4K 上下文的 KV 缓存和运行缓冲。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。
- GGUF Q4_K_MIFM/K2-Horizon-7B-GGUF · K2-Horizon-7B-Q4_K_M.gguf · 5.59 GB (5,592,217,984 字节) · 2026-10-21 核对
- GGUF Q5_K_MIFM/K2-Horizon-7B-GGUF · K2-Horizon-7B-Q5_K_M.gguf · 6.47 GB (6,466,075,008 字节) · 2026-10-21 核对
- GGUF Q6_KIFM/K2-Horizon-7B-GGUF · K2-Horizon-7B-Q6_K.gguf · 7.39 GB (7,394,548,096 字节) · 2026-10-21 核对
- GGUF Q8_0IFM/K2-Horizon-7B-GGUF · K2-Horizon-7B-Q8_0.gguf · 9.57 GB (9,573,964,160 字节) · 2026-10-21 核对
相似模型
与 K2 Horizon 对比K2 Horizon MoVA 36B-A4B
MBZUAI K2 Horizon
MBZUAI IFM 的 K2 Horizon 系列中的混合专家型号:37.5B 参数,每个 token 约激活 4B,Apache 2.0 许可,训练数据一并公开。48 层每层都保留普通 KV 缓存,所以上下文不便宜:Q4_K_M 在 4K 上下文约需 24.2 GB,24 GB 显卡上偏紧,32 GB 显卡到 16K 都宽裕;用满 512K 窗口约需 129 GB。llama.cpp 以 `k2-horizon` 架构运行它。体积按 IFM 官方 GGUF 文件计算(bartowski 的 Q4_K_M 约大 0.3 GB),各档位的质量损失未公布。
K2 Horizon 32B
MBZUAI K2 Horizon
MBZUAI IFM 的 K2 Horizon 系列中的 32B 稠密型号(实际 34.8B 参数,Apache 2.0 许可,训练数据一并公开)。64 层每层都保留 8 个 KV 头的普通缓存:Q4_K_M 在 4K 上下文约需 23.1 GB,24 GB 显卡上偏紧,32 GB 显卡到 16K 都宽裕;上下文每多 32K 约多 8.8 GB。llama.cpp 以 `k2-horizon` 架构运行它。体积按 IFM 官方 GGUF 文件计算(bartowski 的 Q4_K_M 约大 1 GB),各档位的质量损失未公布。
Qwen3-VL 8B Instruct
Alibaba Qwen3-VL
当代视觉语言模型,Q4 约 5.9GB,单张 8–12GB 卡仍可跑。没有 24GB 显卡的人做多模态的现实选择 —— 注意视觉编码器会额外占用显存,下方 KV cache 计算并未包含这部分。
Qwen3.5 9B
Alibaba Qwen3.5
Qwen 最新的小尺寸模型,8 到 16 GB 显卡的常见选择。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存,所以在普通硬件上也能用长上下文。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.6 GB,32K 下约 7.5 GB,8 GB 显卡就能从容运行;用满 256K 窗口约需 15.2 GB。Q8_0 约需 10.4 GB,12 GB 起就很宽裕。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式;它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。
在本地运行 K2 Horizon 7B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,K2 Horizon 7B 约需 6.5 GB —— 权重 5.3 GB、KV 缓存 0.56 GB、激活缓冲 0.6 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 9 张,RTX 4060 起步;78 张卡中有 76 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 3.94 GB,总量来到 10.8 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 512K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 85 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 K2 Horizon 7B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_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
- K2 Horizon 7B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 6.5 GB,到 32K 时约 10.8 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。
- K2 Horizon 7B 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 6.5 GB,在 RTX 4060 上还剩 1.5 GB,本索引中 9 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 76 张可以。
- K2 Horizon 7B 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 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、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%。
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 2026-10-21 RSS → /zh/feed.xml