Granite 3.1 8B Instruct
8BIBM Granite
IBM 企业级 8B 模型,RAG 和工具调用能力强,Apache 2.0 许可。
131K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.0%
精度保留率
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
相似模型
与 Granite 4.2 对比Granite 4.2 3B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列中最小的模型,8 月以 Apache 2.0 发布:3.7B 稠密 Transformer,面向笔记本、小显存显卡和 CPU 服务器。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 2.7 GB,32K 约 5.1 GB,用满 128K 窗口约 13.3 GB,所以 8 GB 显卡到 32K 都很宽裕,64K 偏紧。Q8_0 在 4K 下也只要 4.4 GB,在显卡上几乎没有理由再往下压。体积按 IBM 官方 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
Granite 4.2 8B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列(3B、8B、30B)中的 8B 稠密推理模型,8 月以 Apache 2.0 发布。默认开启思考,可通过聊天模板切换为不思考或低强度模式。它不是 Granite 4.0 那种混合架构,而是普通 Transformer,llama.cpp 以 `granite` 架构运行,40 层全部保留完整缓存:Q4_K_M 在 4K 上下文下约 6.3 GB,32K 约 11.1 GB,用满 128K 窗口约 27.6 GB。所以短上下文用 8 GB 显卡就够,处理长文档需要 16 GB。Q4_K_M 体积按已发布的 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
Granite 4.2 30B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列中最大的模型,8 月以 Apache 2.0 发布。和 8B 一样是普通的稠密 Transformer,不是 Granite 4.0 的混合架构,64 层全部保留完整缓存,所以上下文并不便宜:Q4_K_M 在 4K 下约需 19.6 GB,32K 约 27.3 GB,用满 128K 窗口约 53.7 GB。24 GB 显卡到 8K 都很宽裕,16K 偏紧;32K 需要 32 GB 显卡,用满窗口需要 80 GB 显卡或 96 GB 的 Mac。Q8_0(4K 下约 33.6 GB)需要 48 GB 显卡或 64 GB 的 Mac。体积按 IBM 官方 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
Qwen2.5 7B Instruct
Alibaba Qwen2.5
阿里 Qwen 系列 7B,性能远超同级,代码能力尤其突出。
在本地运行 Granite 3.1 8B Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Granite 3.1 8B Instruct 约需 5.9 GB —— 权重 4.7 GB、KV 缓存 0.63 GB、激活缓冲 0.5 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 9 张,RTX 4060 起步;78 张卡中有 76 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 4.37 GB,总量来到 10.7 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 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 27 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、GPTQ —— 共 2 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 3.0%。列出的最快档位是 GPTQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 195 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。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
- Granite 3.1 8B Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 5.9 GB,到 32K 时约 10.7 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。
- Granite 3.1 8B Instruct 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 5.9 GB,在 RTX 4060 上还剩 2.1 GB,本索引中 9 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 76 张可以。
- Granite 3.1 8B Instruct 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(3.0%),而 Q4_K_M 是多数人使用的档位。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、GPTQ INT4。
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。
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