Metis-1.6 Praxis
3B MoEMetis
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。
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 | 4.98 | 1.9 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q4_K_M | 5.48 | 2.1 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 6.31 | 2.5 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q6_K | 7.04 | 2.8 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.74 | 3.4 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-Praxis-GGUF · Metis-1.6-Praxis-IQ4_XS.gguf · 1.84 GB (1,836,154,464 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q4_K_MLernex/Metis-1.6-Praxis-GGUF · Metis-1.6-Praxis-Q4_K_M.gguf · 2.02 GB (2,019,139,168 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q5_K_MLernex/Metis-1.6-Praxis-GGUF · Metis-1.6-Praxis-Q5_K_M.gguf · 2.33 GB (2,325,706,336 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q6_KLernex/Metis-1.6-Praxis-GGUF · Metis-1.6-Praxis-Q6_K.gguf · 2.60 GB (2,597,131,872 字节) · 2026-11-04 核对
- GGUF Q8_0Lernex/Metis-1.6-Praxis-GGUF · Metis-1.6-Praxis-Q8_0.gguf · 3.22 GB (3,224,393,312 字节) · 2026-11-04 核对
Metis-1.6 Logos
Metis
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。
Llama 3.2 3B Instruct
Meta Llama 3.2
小巧而实用,4GB 显存或 8GB 内存即可运行,甚至可在手机端通过 llama.cpp 运行。
Qwen2.5 3B Instruct
Alibaba Qwen2.5
Qwen2.5 迷你版,适合边缘设备,4GB 显存或树莓派级别硬件即可运行。
Llama 3.2 1B Instruct
Meta Llama 3.2
超轻量 Llama,适合移动端和嵌入式,Q4 量化仅需不到 2GB 显存。
在本地运行 Metis-1.6 Praxis
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Metis-1.6 Praxis 约需 2.1 GB —— 权重 1.9 GB、KV 缓存 0.03 GB、激活缓冲 0.2 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 11 张,Mac M1 8G 起步;78 张卡中有 78 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 0.22 GB,总量来到 2.4 GB。这比参数量给人的印象要温和:12 层中只有 4 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 3 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Metis-1.6 Praxis 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 Praxis 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 2.1 GB,到 32K 时约 2.4 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 Praxis 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 2.1 GB,在 Mac M1 8G 上还剩 3.9 GB,本索引中 11 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 78 张可以。
- Metis-1.6 Praxis 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