Olmo-3-7B-RL-Zero-IF:需要多少显存?
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Olmo-3-7B-RL-Zero-IF 有 7.3B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 9.7 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
- allenai/Olmo-3-7B-RL-Zero-IF@3cae007
- 发布方
- allenai
- 许可证
- apache-2.0
- 参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
- 7.3B
- 原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
- 7.3B
- 层数
- 32
- 注意力结构
- 8 个全注意力层;24 个滑动窗口层(4,096 个 token)
- 每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
- 512.0 KiB
- 支持的最长上下文
- 65,536
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: mradermacher/Olmo-3-7B-RLZero-IF-i1-GGUF@8afd2eb
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 X | 8,192 上下文下的 X | 32,768 上下文下的 X |
| Q6_K | 5.58 GiB | 8.9 GiB | 11.0 GiB | 17.6 GiB |
| Q5_K_M | 4.85 GiB | 8.2 GiB | 10.3 GiB | 16.9 GiB |
| Q4_K_M | 4.16 GiB | 7.5 GiB | 9.7 GiB | 16.2 GiB |
| Q4_0 | 3.94 GiB | 7.3 GiB | 9.4 GiB | 16.0 GiB |
| IQ4_XS | 3.73 GiB | 7.1 GiB | 9.2 GiB | 15.8 GiB |
| Q3_K_M | 3.40 GiB | 6.8 GiB | 8.9 GiB | 15.5 GiB |
| IQ3_XXS | 2.70 GiB | 6.1 GiB | 8.2 GiB | 14.8 GiB |
| Q2_K | 2.66 GiB | 6.1 GiB | 8.2 GiB | 14.8 GiB |
| IQ2_M | 2.49 GiB | 5.8 GiB | 8.0 GiB | 14.5 GiB |
| IQ2_XXS | 2.00 GiB | 5.3 GiB | 7.5 GiB | 14.1 GiB |
各量化所需的最小 GPU
可运行 Olmo-3-7B-RL-Zero-IF 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 GTX 1080 Ti | 11 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 7.5 GiB | 8,960 | ≤ 103 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti | 11 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 7.5 GiB | 8,960 | ≤ 131 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7700 XT | 12 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q5_K_M | 10.3 GiB | 8,704 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ3_XXS | 8.2 GiB | 9,472 | ≤ 169 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ3_XXS | 8.2 GiB | 9,472 | ≤ 93.2 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ3_XXS | 8.2 GiB | 9,472 | ≤ 93.2 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 | 12 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ3_XXS | 8.2 GiB | 9,472 | ≤ 124 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7800 XT | 16 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q6_K | 11.0 GiB | 15,104 | — | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 GRE | 16 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q6_K | 11.0 GiB | 14,848 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 13,568 | ≤ 34.5 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 11,520 | ≤ 80.6 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 11,520 | ≤ 86.0 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 11,520 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 11,520 | ≤ 107 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5080 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 11,520 | ≤ 115 tok/s | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 XT | 20 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q6_K | 11.0 GiB | 40,192 | — | 能装下 |
| AMD Radeon RX 7900 XTX | 24 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | Q6_K | 11.0 GiB | 65,536 | — | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 61,952 | ≤ 112 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 57,600 | ≤ 121 tok/s | 能装下 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | CUDA(NVIDIA) | Q6_K | 11.0 GiB | 65,536 | ≤ 215 tok/s | 能装下 |
临界的 GPU
单张显卡装不下的 GPU
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 |
| AMD Radeon Pro V520 | 8 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 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_XXS | 7.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
- CUDA(NVIDIA):llama.cpp,CUDA 后端(NVIDIA 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
- Linux 上的 ROCm(AMD):llama.cpp,Linux 上的 ROCm 后端(AMD 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
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 13.6 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。 allenai/Olmo-3-7B-RL-Zero-IF · 方法说明
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