Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Olmo 3.1 32B Think brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Olmo 3.1 32B Think
Allen Institute for AI · 32,2B · Dense
Olmo 3.1 32B Think ist ein 32,2B-Modell von Allen Institute for AI mit 64K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 19,7 GB; mit 26 GB bleibt Luft für lange Chats.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 1 GB | 19,4 GB |
| 8K | 1,3 GB | 19,7 GB |
| 32K | 2,8 GB | 21,2 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Olmo 3.1 32B Think bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Olmo 3.1 32B Think lokal ausführen?
Kann ich Olmo 3.1 32B Think lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 19,7 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht Olmo 3.1 32B Think?
Etwa 19,7 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 33,5 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.