Llama 4 Scout 17B (16E)

109B MoE

Meta Llama 4

Meta Llama 4 Scout MoE(激活 17B / 总 109B),多模态,Q4_K_M 约需 68GB 显存。

⬇ 28.5K HF 下载量♥ 165 点赞unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF· 数据更新于 10/6/2026
专业 GPU

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

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.8568.0 GB2.4%—估算
计算HF
GGUFQ3_K_M3.8755.0 GB4.8%—估算
计算HF
AWQINT4458.0 GB3.2%—估算
计算HF

相似模型

与 Llama 4 对比

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%。

勉强能跑
Mac M2 Max 96G96GB
提供格式
GGUFAWQ
本站已做对比
GGUF vs AWQ

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