Metis-1.6 Logos
10B MoEMetis
Lernex 的两个 Metis-1.6 模型中较大的一个,11 月 1 日以 Apache 2.0 发布。它是循环混合结构:20 层以 Mamba-2 为主,其中 3 层是注意力,每层都带一个混合专家模块,每个 token 把整组层跑两遍,因此 10.24B 的模型每个 token 约读取 2.6B 参数的权重。每一遍都有自己的注意力缓存,合计每个 token 约 15 KB。IQ4_XS 在 4K 下约需 6.4 GB,32K 下约需 6.9 GB,8 GB 显卡可以从容运行。Q4_K_M 在 4K 下约需 7.1 GB,在 8 GB 卡上偏紧,10 GB 起才宽裕;128K 下约需 9.1 GB,12 GB 显卡可以从容运行。Q8_0 在 4K 下约需 11.7 GB,16 GB 显卡可以从容运行。llama.cpp 自 11 月 3 日起支持运行。体积按 Lernex 自己发布的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。
131K
最大上下文
5
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 | IQ4_XS | 4.74 | 6.4 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q4_K_M | 5.27 | 7.1 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 6.12 | 8.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q6_K | 6.91 | 9.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.68 | 11.7 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 IQ4_XSLernex/Metis-1.6-Logos-GGUF · Metis-1.6-Logos-IQ4_XS.gguf · 6.07 GB (6,065,003,936 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q4_K_MLernex/Metis-1.6-Logos-GGUF · Metis-1.6-Logos-Q4_K_M.gguf · 6.74 GB (6,744,975,776 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q5_K_MLernex/Metis-1.6-Logos-GGUF · Metis-1.6-Logos-Q5_K_M.gguf · 7.83 GB (7,834,279,776 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q6_KLernex/Metis-1.6-Logos-GGUF · Metis-1.6-Logos-Q6_K.gguf · 8.85 GB (8,847,425,376 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q8_0Lernex/Metis-1.6-Logos-GGUF · Metis-1.6-Logos-Q8_0.gguf · 11.11 GB (11,105,534,816 字节) · 2026-11-04 核对
Metis-1.6 Praxis
Metis
Lernex 的两个 Metis-1.6 模型中较小的一个,11 月 1 日以 Apache 2.0 发布。它是循环混合结构:12 层以 Mamba-2 为主,其中 2 层是注意力,每层都带一个小型混合专家模块,每个 token 把整组层跑两遍,因此 2.95B 的模型每个 token 约读取 1.1B 参数的权重。每一遍都有自己的注意力缓存,合计每个 token 约 8 KB,所以 128K 上下文很便宜。Q4_K_M 在 4K 下约需 2.2 GB,128K 下约需 3.2 GB,4 GB 显卡可以从容运行。Q8_0 在 128K 下约需 4.5 GB,6 GB 显卡可以从容运行。llama.cpp 自 11 月 3 日起支持运行。体积按 Lernex 自己发布的 GGUF 文件计算,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,16K 下约 7.0 GB,8 GB 显卡就能从容运行;32K(7.5 GB)在 8 GB 卡上偏紧,10 GB 起才宽裕;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。
Granite 4.2 8B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列(3B、8B、30B)中的 8B 稠密推理模型,8 月以 Apache 2.0 发布。默认开启思考,可通过聊天模板切换为不思考或低强度模式。它不是 Granite 4.0 那种混合架构,而是普通 Transformer,llama.cpp 以 `granite` 架构运行,40 层全部保留完整缓存:Q4_K_M 在 4K 上下文下约 6.5 GB,32K 约 11.3 GB,用满 128K 窗口约 27.8 GB。所以短上下文用 8 GB 显卡就够,处理长文档需要 16 GB。体积按 bartowski 的 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
在本地运行 Metis-1.6 Logos
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Metis-1.6 Logos 约需 7.1 GB —— 权重 6.4 GB、KV 缓存 0.06 GB、激活缓冲 0.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 10 GB 显卡 —— 共 2 张,Arc B570 10G 起步;78 张卡中有 67 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 0.41 GB,总量来到 7.6 GB。这比参数量给人的印象要温和:20 层中只有 6 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 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 9 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Metis-1.6 Logos 的 GGUF 格式,共 5 个档位(IQ4_XS、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
- Metis-1.6 Logos 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 7.1 GB,到 32K 时约 7.6 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。
- Metis-1.6 Logos 能在 10GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 7.1 GB,在 Arc B570 10G 上还剩 2.9 GB,本索引中 2 张 10 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 67 张可以。
- Metis-1.6 Logos 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 5 个档位是 IQ4_XS、Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、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 2026-11-05 RSS → /zh/feed.xml