Seed-OSS 36B Instruct
36BByteDance Seed
稠密 36B,原生 512K 上下文。Q4 权重约 22GB,单张 24GB 卡或 2×16GB 拆分即可 —— 但真正的开销是上下文:512K 的 KV cache 单独就约 128GB,所以要先规划上下文再考虑权重。
524K
最大上下文
4
量化变体
GGUF Q5_K_M
最佳质量
98.7%
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 Qwen3.8 27B 对比Qwen3.8 27B
Alibaba Qwen3.8
混合注意力:64 层中只有 16 层保留 KV 缓存,所以这个 27B 模型在 262K 上下文下的缓存约 16GB,而不是 64GB。按常规架构计算会把缓存高估四倍 —— 这里的估算只计入那 16 层,并与 8K、32K、262K 三个已公开实测值吻合。各档位的质量损失官方未公布。
GLM-4.7-Flash
Zhipu GLM-4.7
智谱 GLM-4.7 系列的轻量款:总参数 30B,每 token 激活约 3B,MIT 许可。注意力采用 MLA,每层每个 token 只缓存一个 576 维的压缩向量,而不是完整的 K 和 V——所以 32K 上下文下缓存不到 2 GB,常规 47 层模型需要的是它的好几倍。llama.cpp 按 DeepSeek-2 类模型运行它。下方体积使用计算器通用的 Q4_K_M / Q8_0 比特率:未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
Gemma 4 26B-A4B IT
Google Gemma 4
Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
Gemma 4 31B IT
Google Gemma 4
Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4 下 4K 上下文约 21 GB——在 24 GB 显卡上刚好压在"从容"的边缘,32K 起就偏紧;32 GB 显卡跑 32K 很从容。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。
在本地运行 Seed-OSS 36B Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Seed-OSS 36B Instruct 约需 23.9 GB —— 权重 20.7 GB、KV 缓存 1.00 GB、激活缓冲 2.2 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 2 张,RTX 5090 起步;76 张卡中有 22 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 7.00 GB,总量来到 31.6 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 512K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 164 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 4 个档位。 其中 Q5_K_M 的公开困惑度损失最低,为 1.3%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 55 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。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
- Seed-OSS 36B Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 23.9 GB,到 32K 时约 31.6 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。
- Seed-OSS 36B Instruct 能在 32GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 23.9 GB,在 RTX 5090 上还剩 8.1 GB,本索引中 2 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 22 张可以。
- Seed-OSS 36B Instruct 该用哪个量化档位?
- Q5_K_M 的公开质量损失最低(1.3%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 4 个档位是 Q4_K_M、Q3_K_M、Q5_K_M、AWQ INT4。
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