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MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B:需要多少显存?

本页面由 AI 自动撰写和翻译,并由软件对照来源进行检查,没有人工编辑。规格来自所列来源;显存需求和速度是按已公布的公式计算出的估算值。 我们如何使用 AI

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 有 9.0B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 7.1 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。

数值更新于 2026年10月19日

关键信息

原始仓库
XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B@2367e86
发布方
XiaomiMiMo
许可证
mit
参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
9.0B
原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
9.4B
层数
32
注意力结构
8 个全注意力层;24 个循环/线性注意力层(固定大小的状态)
每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
32.0 KiB
支持的最长上下文
262,144
图像输入
模型支持多模态;此处的估算仅涵盖文本(视觉投影器需要额外的显存)。

GGUF 文件与所需显存

所有量化均来自同一个 GGUF 仓库的同一个固定版本: bartowski/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-GGUF@4371da1

文件大小为 Hugging Face 上的实际文件大小。其余各列给出 X,即单张 GPU 要让结果为“能装下”所需的可用显存(最大缓冲区估算 ÷ 0.95 + 1 GiB),测试条件为 llama.cpp、Flash Attention、F16 KV 缓存、4 个并行序列、微批次大小为 512。这些数值与具体某一款 GPU 无关。
量化文件大小4,096 上下文下的 X8,192 上下文下的 X32,768 上下文下的 X131,072 上下文下的 X
BF16 16.69 GiB 17.4 GiB17.5 GiB18.4 GiB21.7 GiB
Q8_0 8.89 GiB 10.1 GiB10.3 GiB11.1 GiB14.5 GiB
Q6_K 7.26 GiB 8.7 GiB8.8 GiB9.6 GiB13.0 GiB
Q5_K_M 6.40 GiB 7.9 GiB8.0 GiB8.9 GiB12.2 GiB
Q4_K_M 5.44 GiB 7.0 GiB7.1 GiB8.0 GiB11.3 GiB
Q4_0 5.11 GiB 6.6 GiB6.8 GiB7.6 GiB11.0 GiB
IQ4_XS 4.87 GiB 6.4 GiB6.6 GiB7.4 GiB10.8 GiB
Q3_K_M 4.17 GiB 5.7 GiB5.8 GiB6.6 GiB10.0 GiB
IQ3_XXS 3.85 GiB 5.3 GiB5.5 GiB6.3 GiB9.7 GiB
Q2_K 3.39 GiB 5.0 GiB5.1 GiB6.0 GiB9.3 GiB
IQ2_M 3.29 GiB 4.9 GiB5.0 GiB5.9 GiB9.2 GiB

各量化所需的最小 GPU

对每种量化:列表中显存最小、且在 8,192 token 上下文下单卡估算结果为“能装下”的显卡。结果为“未知”的 GPU(没有运行档案、工作站和数据中心显卡、统一内存)不在考虑之列。
量化能装下的最小 GPU(单卡)显存
BF16 AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB
Q8_0 AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB
Q6_K NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB
Q5_K_M NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB
Q4_K_M NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB
Q4_0 NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
IQ4_XS NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
Q3_K_M NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
IQ3_XXS NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB
Q2_K NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB
IQ2_M NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB

可运行 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 的 GPU

“能装下”是指 llama.cpp 默认的 --fit 加载检查会把所有层放到 GPU 上:我们对 llama.cpp 缓冲区的估算,加上误差余量,再加上 llama.cpp 每张卡 1 GiB 的预留,不超过被视为可用的显存。这并不保证生成过程中的峰值显存也能装下。 结果是如何判定的

上下文 8,192 个 token。单张显卡能装下的最高量化、其最长上下文以及速度上限。
GPU 显存 运行档案 能装下的最高量化 “能装下”所需的可用显存 最长上下文 速度上限 结果
NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q2_K 5.1 GiB 17,408 ≤ 129 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB 10 GB CUDA(NVIDIA) Q4_0 6.8 GiB 10,496 ≤ 147 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 7.1 GiB 29,696 ≤ 87.6 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11 GB CUDA(NVIDIA) Q4_K_M 7.1 GiB 29,696 ≤ 111 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7700 XT 12 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q8_0 10.3 GiB 18,432 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 8.8 GiB 10,240 ≤ 126 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 12 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 8.8 GiB 10,240 ≤ 69.8 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 12 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 8.8 GiB 10,240 ≤ 69.8 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 12 GB CUDA(NVIDIA) Q6_K 8.8 GiB 10,240 ≤ 93.1 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7800 XT 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q8_0 10.3 GiB 139,264 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 GRE 16 GB Linux 上的 ROCm(AMD) Q8_0 10.3 GiB 135,680 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 113,664 ≤ 33.0 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 84,224 ≤ 77.0 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 4080 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 84,224 ≤ 82.2 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 84,224 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 84,224 ≤ 103 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5080 16 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 84,224 ≤ 110 tok/s 能装下
AMD Radeon RX 7900 XT 20 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 17.5 GiB 39,680 — 能装下
AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB Linux 上的 ROCm(AMD) BF16 17.5 GiB 160,512 — 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 24 GB CUDA(NVIDIA) BF16 17.5 GiB 122,112 ≤ 58.0 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24 GB CUDA(NVIDIA) BF16 17.5 GiB 105,472 ≤ 62.4 tok/s 能装下
NVIDIA GeForce RTX 5090 32 GB CUDA(NVIDIA) BF16 17.5 GiB 262,144 ≤ 111 tok/s 能装下

临界的 GPU

上下文 8,192 个 token。这些显卡上没有任何量化能装下;所示为属于临界的最高量化。
GPU 显存 运行档案 临界的最高量化 “能装下”所需的可用显存 结果
NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 8.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 6 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 8.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 6 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 8.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB 6 GB CUDA(NVIDIA) Q5_K_M 8.0 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce GTX 1080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 2080 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3070 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界
NVIDIA GeForce RTX 4060 8 GB CUDA(NVIDIA) Q8_0 10.3 GiB 临界

没有结论的 GPU

上下文 8,192 个 token。这些 GPU 不给出结论(见“为何没有结论”);所示需求对应最低量化。
GPU 显存 运行档案 最小量化 “能装下”所需的可用显存 无结论的原因 结果
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 未知
NVIDIA GeForce GTX 1650 4 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:扣除预留后剩余显存太少,无法可靠判断 未知
AMD Radeon Pro V520 8 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA P4 8 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA P100 16 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA L4 24 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA Tesla P40 24 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7800 32GB 32 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA Tesla V100 32GB 32 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7800 48GB 48 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Radeon PRO W7900 48 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA L40 48 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI210 64 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H100 PCIe 80 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H100 NVL 94 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA H200 SXM 141 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA B200 180 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI300X 192 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
NVIDIA B100 192 GB CUDA(NVIDIA) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI325X 256 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI350X 288 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知
AMD Instinct MI355X 288 GB Linux 上的 ROCm(AMD) IQ2_M 5.0 GiB 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 未知

速度上限等于显存带宽除以每生成一个 token 所需读取的字节数。这是理论上界;公开的 llama.cpp 基准测试通常能达到其约二分之一到五分之四,小模型和 MoE 模型往往更低。 公开基准测试

原始权重

该模型的原始权重文件(safetensors,按方法说明中的方式统计)共计 17.5 GiB。这些仅供参考;本页所有估算均针对上方的 GGUF 文件,并使用 llama.cpp 运行。 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B · 方法说明

来源