Kolibri-1 78B-A3.5B
78B-A3.5BAleph Alpha Kolibri
Aleph Alpha 的 78B 混合专家模型,Apache 2.0,每个 token 读取约 3.5B 参数。每层 384 个专家,每个 token 用 6 个,外加 1 个共享专家。50 层中只有 10 层的缓存随上下文增长,其余 40 层使用 513 token 的窗口,所以相对体量来说长上下文很省。权重以 FP8 发布;这里的大小取自 bartowski 的 GGUF 文件。所有版本都没有公布质量损失。
262K
最大上下文
8
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
困惑度增幅(最佳档位)
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 | IQ1_M | 2.03 | 20.9 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ2_XXS | 2.33 | 24.0 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ2_XS | 2.49 | 25.6 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ3_XXS | 3.45 | 35.4 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q3_K_M | 3.85 | 39.5 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ4_XS | 4.47 | 45.8 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q4_K_M | 5.1 | 52.2 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.52 | 87.1 GB | — | — | 估算 |
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。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 IQ1_Mbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-IQ1_M.gguf · 19.77 GB (19,774,226,304 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF IQ2_XXSbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-IQ2_XXS.gguf · 22.77 GB (22,774,013,824 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF IQ2_XSbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-IQ2_XS.gguf · 24.34 GB (24,339,996,544 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF IQ3_XXSbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-IQ3_XXS.gguf · 33.65 GB (33,653,829,504 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF Q3_K_Mbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-Q3_K_M.gguf · 37.62 GB (37,620,641,664 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF IQ4_XSbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-IQ4_XS.gguf · 43.63 GB (43,632,914,304 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF Q4_K_Mbartowski/Kolibri-1-GGUF · Kolibri-1-Q4_K_M.gguf · 49.76 GB (49,759,219,584 字节) · 2026-11-12 核对
- GGUF Q8_0bartowski/Kolibri-1-GGUF · 文件名未记录 · 83.14 GB (83,135,393,696 字节) · 分 3 卷 · 2026-11-12 核对
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
NVIDIA Nemotron
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Bolt 是 74B 混合专家模型,每个 token 约激活 9B 参数,目标是装进 24 GB 显卡。它由 Nemotron 3.5 Super VL 压缩而来,只有一个版本,即 NVIDIA 官方原生 2-bit 文件,22.0 GB。88 层中只有 8 层的缓存随上下文增长,所以上下文很便宜:4K 约 23.1 GB,128K 约 24.1 GB,用满 256K 约 25.2 GB。这正是 NVIDIA 设计的 24 GB,但超过了本站的宽裕线,所以 24 GB 显卡判定为偏紧;32 GB 显卡或 48 GB 的 Mac 可以从容运行。图像编码器是另外 1.7 GB 的文件。基准成绩是 NVIDIA 自己报的,2-bit 版本的质量损失未公布。
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。
Jamba 1.5 Mini
AI21 Labs
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。
在本地运行 Kolibri-1 78B-A3.5B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Kolibri-1 78B-A3.5B 约需 52.2 GB —— 权重 47.3 GB、KV 缓存 0.18 GB、激活缓冲 4.8 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 64 GB 的 DGX Spark 64G,78 张卡中有 12 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 0.54 GB,总量来到 52.8 GB。这比参数量给人的印象要温和:50 层中只有 10 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 40 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 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 58 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Kolibri-1 78B-A3.5B 的 GGUF 格式,共 8 个档位(IQ1_M、IQ2_XXS、IQ2_XS、IQ3_XXS、Q3_K_M、IQ4_XS、Q4_K_M、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
- Kolibri-1 78B-A3.5B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 52.2 GB,到 32K 时约 52.8 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。
- Kolibri-1 78B-A3.5B 能在 64GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 52.2 GB,在 DGX Spark 64G 上还剩 11.8 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;78 张中有 12 张可以。
- Kolibri-1 78B-A3.5B 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 8 个档位是 IQ1_M、IQ2_XXS、IQ2_XS、IQ3_XXS、Q3_K_M、IQ4_XS、Q4_K_M、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 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 2026-11-12 RSS → /zh/feed.xml