Metis-1.6 Praxis

3B MoE

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。

⬇ 284 HF 下载量♥ 0 点赞Lernex/Metis-1.6-Praxis-GGUF· 数据更新于 11/5/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片CPU / 轻量VPS

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
GGUFIQ4_XS4.981.9 GB——估算
计算HF
GGUFQ4_K_M5.482.1 GB——估算
计算HF
GGUFQ5_K_M6.312.5 GB——估算
计算HF
GGUFQ6_K7.042.8 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.743.4 GB——估算
计算HF

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。

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%。

提供格式
GGUF

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