Xing4.0 29B-A4B

29B-A4B

Xing

XingChen-AGI 发布的 40 层混合专家文本模型,Apache 2.0 许可:64 个路由专家、每个 token 用 4 个,所以 29B 的模型每个 token 只读取约 4B 参数。注意力是 DeepSeek 式的 MLA,缓存经过压缩,每个 token 约 46 KB,和权重相比上下文很便宜:Q4_K_M 下 32K 窗口只多占 1.4 GB。Q4_K_M 在 4K 下约需 21.2 GB,24 GB 显卡偏紧。IQ4_XS 在 4K 下约需 19.0 GB,24 GB 显卡可以从容运行。Q3_K_M 在 4K 下约需 17.0 GB,20 GB 显卡可以从容运行。Q2_K 在 4K 下约需 13.6 GB,16 GB 显卡可以从容运行。用满 262,144 token 的窗口,Q4_K_M 在 256K 下约需 33.3 GB。每个 GGUF 文件还带一个 1.7B 参数的多 token 预测模块,llama.cpp 默认不加载它(只有推测解码才会用到),所以 Q4_K_M 的实际占用比上面的数字低约 1 GB。体积按 bartowski 发布的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。

⬇ 3.7K HF 下载量♥ 1 点赞bartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF· 数据更新于 11/11/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片CPU / 轻量VPS

262K

最大上下文

9

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
GGUFQ8_08.5134.9 GB——估算
计算HF
GGUFQ6_K6.9728.6 GB——估算
计算HF
GGUFQ5_K_M6.1525.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ4_K_M5.1421.2 GB——估算
计算HF
GGUFIQ4_XS4.6119.0 GB——估算
计算HF
GGUFQ3_K_M4.1217.0 GB——估算
计算HF
GGUFIQ3_XXS3.715.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ2_K3.2913.6 GB——估算
计算HF
GGUFIQ2_XXS2.6411.0 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 Xing4.0 29B-A4B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Xing4.0 29B-A4B 约需 21.2 GB —— 权重 19.1 GB、KV 缓存 0.18 GB、激活缓冲 1.9 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 5090 起步;78 张卡中有 26 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 1.23 GB,总量来到 22.5 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 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 33 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Xing4.0 29B-A4B 的 GGUF 格式,共 9 个档位(Q8_0、Q6_K、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS、Q3_K_M、IQ3_XXS、Q2_K、IQ2_XXS)。 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

Xing4.0 29B-A4B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 21.2 GB,到 32K 时约 22.5 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。
Xing4.0 29B-A4B 能在 32GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 21.2 GB,在 RTX 5090 上还剩 10.8 GB,本索引中 4 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 26 张可以。
Xing4.0 29B-A4B 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 9 个档位是 Q8_0、Q6_K、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS、Q3_K_M、IQ3_XXS、Q2_K、IQ2_XXS。 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 2026-11-11 RSS → /zh/feed.xml