Llama 4 Scout 17B (16E)
109B MoEMeta Llama 4
Meta Llama 4 Scout MoE(激活 17B / 总 109B),多模态,Q4_K_M 约需 68GB 显存。
10486K
最大上下文
3
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.6%
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 4 对比Llama 4 Maverick 17B (128E)
Meta Llama 4
Llama 4 Maverick 旗舰 MoE(激活 17B / 总 400B),需多卡或 H100 集群。
Mistral Large 3 675B Instruct
Mistral AI
Mistral 3 旗舰 MoE(激活 41B / 总 675B),含视觉编码器。FP8 需 8×H200;GGUF 量化仅供研究集群。注意力为 DeepSeek 式 MLA,实际 KV 缓存比下方按常规结构(未核实)估算的数字小。32K 下相对约 390 GB 权重可忽略;用满 256K 时,请把缓存数字当作上限。
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。
Qwen2.5 72B Instruct
Alibaba Qwen2.5
Qwen2.5 旗舰模型,需双 4090 或 A100 80G,大规模推理能力卓越。
在本地运行 Llama 4 Scout 17B (16E)
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Llama 4 Scout 17B (16E) 约需 69.9 GB —— 权重 62.8 GB、KV 缓存 0.75 GB、激活缓冲 6.3 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 80 GB 显卡 —— 共 2 张,A100 80G 起步;76 张卡中有 10 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 1.95 GB,总量来到 72.0 GB。这比参数量给人的印象要温和:48 层中只有 12 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 36 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 10M;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 598 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.4%。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
- Llama 4 Scout 17B (16E) 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 69.9 GB,到 32K 时约 72.0 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。
- Llama 4 Scout 17B (16E) 能在 80GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 69.9 GB,在 A100 80G 上还剩 10.1 GB,本索引中 2 张 80 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 10 张可以。
- Llama 4 Scout 17B (16E) 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.4%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q3_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