Alternativas más pequeñas
Modelos que necesitan menos memoria que Llama 4 Scout 17B 16E y puntúan casi igual o mejor.
Llama 4 Scout 17B 16E
MoEVisión
Meta · 108,6B (17B activos) · Mezcla de expertos
Llama 4 Scout 17B 16E es un modelo de 108,6B de Meta con un contexto de 10M tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 62,7 GB; con 80 GB tienes margen para conversaciones largas.
Mezcla de expertos
Parámetros: 108,6B · Activos: 17B
Los 108,6B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 17B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.
Opciones de cuantización
| Cuant. | Bits | Memoria | Calidad | En tu hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Peor, se nota | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Algo de pérdida | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Buena | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Buena | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Casi original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Casi original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Memoria según el contexto
En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.
| Contexto | Caché de contexto | Total |
|---|---|---|
| 4K | 0,8 GB | 61,9 GB |
| 8K | 1,5 GB | 62,7 GB |
| 32K | 2,6 GB | 63,8 GB |
| 128K | 7,1 GB | 68,3 GB |
| 256K | 13,1 GB | 74,3 GB |
Siguiente paso
Compáralo con
Modelos puntuados de tamaño parecido, lado a lado en tu dispositivo.
El hardware mínimo donde va bien
Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a Llama 4 Scout 17B 16E nota A o S en Q4_K_M.
¿Puedo ejecutar Llama 4 Scout 17B 16E en local?
¿Puedo ejecutar Llama 4 Scout 17B 16E en local?
Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 62,7 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.
¿Cuánta memoria necesita Llama 4 Scout 17B 16E?
Unos 62,7 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 108,5 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.