Xing4.0 29B-A4B
29B-A4BXingChen-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。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GGUF | Q8_0 | 8.51 | 34.9 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q6_K | 6.97 | 28.6 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 6.15 | 25.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q4_K_M | 5.14 | 21.2 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ4_XS | 4.61 | 19.0 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q3_K_M | 4.12 | 17.0 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ3_XXS | 3.7 | 15.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q2_K | 3.29 | 13.6 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | IQ2_XXS | 2.64 | 11.0 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 Q8_0bartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q8_0.gguf · 33.22 GB (33,222,310,848 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF Q6_Kbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q6_K.gguf · 27.19 GB (27,191,114,688 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF Q5_K_Mbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q5_K_M.gguf · 24.00 GB (24,000,035,776 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF Q4_K_Mbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q4_K_M.gguf · 20.06 GB (20,056,603,584 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF IQ4_XSbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-IQ4_XS.gguf · 17.98 GB (17,982,561,216 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF Q3_K_Mbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q3_K_M.gguf · 16.10 GB (16,100,834,240 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF IQ3_XXSbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-IQ3_XXS.gguf · 14.43 GB (14,433,573,824 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF Q2_Kbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-Q2_K.gguf · 12.84 GB (12,841,507,776 字节) · 2026-11-10 核对
- GGUF IQ2_XXSbartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-IQ2_XXS.gguf · 10.32 GB (10,317,247,424 字节) · 2026-11-10 核对
相似模型
与 GPT-OSS 20B 对比GPT-OSS 20B
OpenAI GPT-OSS
OpenAI 开放权重 MoE(总 21B / 激活 3.6B),原生以 MXFP4 发布 —— 约 12.8GB,16GB 显卡即可跑且无额外精度损失。激活仅 3.6B,CPU 卸载也还能用。
Qwen3 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3
Qwen3 MoE,仅 3B 激活参数。Q4 约 19GB,16GB 显卡上超越 QwQ-32B。
Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3-VL
多模态 MoE,激活参数仅约 3B,因此在苹果统一内存上依然跟手,CPU 卸载的表现也远好于稠密 30B。Q4_K_M 在 4K 下约需 19.9 GB,24 GB 显卡可以从容运行;Q3_K_M 降到 15.1 GB。视觉编码器是另外一个 1.1 GB 的文件。
Magistral Small 1.2 24B
Mistral Magistral
Mistral 基于 Mistral Small 3.2 的推理模型,思维链包在 [THINK] 标签内。Q4_K_M 在 4K 下约需 15.7 GB,在 16 GB 显卡上偏紧,20 GB 起就宽裕 —— 让显式思维链落到比多数教程默认的 70B 级推理模型低一档的硬件上。
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%。
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 2026-11-11 RSS → /zh/feed.xml