🧠 語言模型MoELlama 4

Llama 4 Maverick

Meta Llama 4 Maverick,400B MoE(17B 激活),支援 1M 超長上下文和多模態輸入,在開源模型中性能頂尖。

📅 發布:2025-04資料更新:2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
230.3 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K262K
FP16 / BF16801.2 GB803.2 GB805.3 GB808.9 GB815.2 GB826.2 GB845.4 GB879.1 GB
Q2_K131.2 GB133.2 GB135.3 GB138.9 GB145.2 GB156.2 GB175.4 GB209.1 GB
Q3_K_M176.2 GB178.2 GB180.3 GB183.9 GB190.2 GB201.2 GB220.4 GB254.1 GB
Q4_K_M226.2 GB228.2 GB230.3 GB233.9 GB240.2 GB251.2 GB270.4 GB304.1 GB
Q5_K_M276.2 GB278.2 GB280.3 GB283.9 GB290.2 GB301.2 GB320.4 GB354.1 GB
Q6_K326.2 GB328.2 GB330.3 GB333.9 GB340.2 GB351.2 GB370.4 GB404.1 GB
Q8_0426.2 GB428.2 GB430.3 GB433.9 GB440.2 GB451.2 GB470.4 GB504.1 GB

部署指南

方法二:llama.cpp

適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三:vLLM(高效能伺服器)

適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve LLaMA --dtype auto

規格

參數量400B (A17B)
最大上下文1.024M tokens
HF 下載量9K/月

模型強項

超長上下文多模態理解頂級開源性能高效MoE架構

推薦用途

  • 處理和分析極長文本資料,如法律文件或學術論文。
  • 整合文字與圖像資訊,進行複雜的內容創作與分析。
  • 作為開源模型部署,提供企業級的AI解決方案。

標籤

MoE1M 上下文多模態旗艦

部署工具

vLLMSGLangllama.cpp

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