Llama 4 Maverick 17B (128E)

400B MoE

Meta Llama 4

Llama 4 Maverick 旗舰 MoE(激活 17B / 总 400B),需多卡或 H100 集群。

⬇ 11.9K HF 下载量♥ 51 点赞unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF· 数据更新于 10/20/2026
专业 GPU

1049K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q4_K_M

最佳质量

97.8%

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

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.85245.0 GB2.2%—估算
计算HF
GGUFQ3_K_M3.87198.0 GB4.5%—估算
计算HF

相似模型

与 Llama 4 对比
109B MoE

Llama 4 Scout 17B (16E)

Meta Llama 4

专业 GPU
55.0 GB最低显存97.6%精度

Meta Llama 4 Scout MoE(激活 17B / 总 109B),多模态,Q4_K_M 约需 68GB 显存。

675B MoE

Mistral Large 3 675B Instruct

Mistral AI

专业 GPU
312.0 GB最低显存97.9%精度

Mistral 3 旗舰 MoE(激活 41B / 总 675B),含视觉编码器。FP8 需 8×H200;GGUF 量化仅供研究集群。注意力为 DeepSeek 式 MLA,实际 KV 缓存比下方按常规结构(未核实)估算的数字小。32K 下相对约 390 GB 权重可忽略;用满 256K 时,请把缓存数字当作上限。

1T-A42B

MiMo-V2.6-Pro

Xiaomi MiMo

专业 GPU
603.8 GB最低显存100.0%精度

小米的开放权重旗舰,今年秋天位列开源模型排行榜前列:约 1.02 万亿参数,每个 token 激活约 42B,MIT 许可。发布的权重本身就是 4 比特(专家层为 MXFP4),GGUF 版本只是重新打包、没有再次量化。在这个档位下 4K 上下文约需 604 GB,超过本索引里任何一台单机:最大的 Mac Studio 给 GPU 的约 384 GB,四张 80 GB 的 H100 合计 320 GB。八张 80 GB 显卡(640 GB)大约是能装下它的最小服务器,按本站规则也只算「勉强」。收录它是为了让计算器能把这一点说清楚。70 层中只有 10 层保留会增长的缓存,所以即使 100 万 token 也只多约 50 GB。llama.cpp 以 `mimo2` 架构运行它,视觉通过单独的编码器加载。体积按已公布的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。

816B-A42B

Muse Spark Open 816B-A42B

Meta Muse

Mac / 苹果芯片专业 GPU
318.9 GB最低显存—精度

Meta 目前最大的开放权重模型,10 月以 Muse Model License 发布:816B 混合专家模型,每个 token 约激活 42B 参数,面向编程和智能体任务,支持图像和音频输入。只有最小的量化版本能在单台机器上运行。Q2_K(ggml-org 发布的 304 GB 文件)在 4K 上下文下约需 319 GB,到 128K 也只要 327 GB,因为 62 层中只有 16 层的缓存会随上下文增长——512 GB 的 Mac Studio 可以从容运行,四张 80 GB 的 H100 则偏紧。用满 100 万上下文约需 389 GB。Q4_K_S(470 GB)和 Q8_0(872 GB)在本站收录的任何单台机器上都装不下。视觉和音频编码器是另外 2–4 GB 的文件,未计入。体积按已发布的 GGUF 文件计算;基准成绩是 Meta 自己报的,各档位的质量损失未公布。它的许可证不是常规开源许可:Meta 的仓库需要申请访问才能下载;基于它的产品须注明"Built with Muse Spark Open";年收入超过 2000 万美元的公司若要把它作为 API 服务提供,须先与 Meta 另签协议。

在本地运行 Llama 4 Maverick 17B (128E)

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Llama 4 Maverick 17B (128E) 约需 254.2 GB —— 权重 230.4 GB、KV 缓存 0.75 GB、激活缓冲 23.1 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 512 GB 的 Mac M5 Ultra 512G,78 张卡中有 1 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 1.95 GB,总量来到 256.4 GB。这比参数量给人的印象要温和:48 层中只有 12 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 36 层被滑动窗口封顶,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 1M;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 308 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Llama 4 Maverick 17B (128E) 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q3_K_M)。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.2%。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

Llama 4 Maverick 17B (128E) 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 254.2 GB,到 32K 时约 256.4 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。
Llama 4 Maverick 17B (128E) 能在 512GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 254.2 GB,在 Mac M5 Ultra 512G 上还剩 129.8 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;78 张中有 1 张可以。
Llama 4 Maverick 17B (128E) 该用哪个量化档位?
Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.2%),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、Q3_K_M。 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%。

提供格式
GGUF

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 2026-10-20 RSS → /zh/feed.xml